物理信息神经网络

精确姿态预测

该网络在训练中融入7自由度运动学模型，相比纯数据驱动方法能更准确地捕捉挖掘机在复杂地形下的姿态响应，并借助轻量级Sim-to-Real网络降低仿真与实际误差。

Zihe, Wang · 赵丁选 · 郭锐 · Zeren, Zhao · 倪涛 · Zhang, Tianci

Automation in Construction 2026

参数信息

自由度

7

技术优势

姿态预测更准

训练时融入7自由度运动学模型，能精确捕捉车辆与地形的相互作用。

仿真到现实迁移快

轻量级Sim-to-Real迁移网络利用少量真实测量数据修正仿真误差，减少部署成本。

应用场景

• 自主建机：为自主建机提供根据地形实时生成行走腿轨迹的能力。
• 特种机器人：使特种机器人在复杂地形中保持稳定并高效移动。
• 机器人规划：用于生成满足多目标优化的行走腿轨迹。