🎯 ACT 动作表征与轨迹优化 30章 · 从基础到实战

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01 动作表征基础
位姿旋转矩阵四元数数学基础
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02轨迹表示方法
关节/笛卡尔空间多项式插值B样条
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03运动学基础
正/逆运动学雅可比奇异性
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04轨迹优化目标函数
时间最优能量最优平滑性多目标
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05约束处理
关节限位速度/力矩限位避障
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06优化算法入门
梯度下降牛顿法BFGSSQP
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07凸优化与非凸优化
凸集/凸函数非凸挑战全局最优
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08动态规划与轨迹优化
最短路径贝尔曼原理DP应用
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09基于采样的轨迹优化
RRT/RRT*PRM采样策略
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10数值方法
欧拉法龙格-库塔直接配点法多重打靶
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11最优控制与轨迹优化
庞特里亚金LQRiLQR
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12微分动态规划 DDP
前向/反向传播DDP vs iLQR
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13模型预测控制 MPC
MPC原理轨迹跟踪实时实现
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14强化学习与轨迹优化
策略梯度DDPGSAC
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15模仿学习与动作表征
行为克隆逆强化学习GAIL
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16动作表征的深度学习
自编码器VAE隐空间
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17Transformer与动作序列
注意力机制Action Transformer
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18扩散模型与轨迹生成
DDPM轨迹扩散原理
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19多模态动作表征
视觉-语言-动作CLIP-like融合
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20人机交互动作表征
动作捕捉手势识别意图预测
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21机器人操作轨迹优化
抓取规划插孔装配力控
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22移动机器人轨迹优化
非完整约束DWATEB
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23多机器人协同轨迹优化
分布式优化一致性编队
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24轨迹优化中的鲁棒性
不确定性鲁棒优化随机MPC
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25实时轨迹优化
计算效率GPU/FPGA在线优化
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26轨迹优化软件工具
CeresCasADiOSQPTrajOpt
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27仿真环境与验证
MuJoCoPyBulletIsaac GymSim2Real
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28动作表征评估指标
跟踪误差平滑度成功率泛化
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29前沿研究方向
可微物理神经运动规划大模型
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30综合项目实战
机械臂抓取仿真到真机性能调优
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