作者: aeks |
发布时间: 2025-10-04 22:32
学科:
人工智能
控制科学与工程
计算机科学与技术
软件工程
预测物理交互效果的动力学模型对机器人操作的规划与控制至关重要。传统物理模型依赖完整状态信息，难以从复杂现实感知数据中获取；而基于学习的模型直接从感知数据中学习状态转移函数，能捕捉复杂因素、估计不确定性并加速仿真。本文综述了该领域最新进展，涵盖可变形物体、颗粒材料及多物体交互等长时序操作任务，重点讨论状态表示的选择及其对建模偏差的影响，并探讨与状态估计和控制系统的结合方式，指出未来研究的关键方向。
标签:
动力学模型
基于学习
机器人操作
物理交互
状态表示