IEEE RA-L

Hierarchical Task Model Predictive Control for Sequential Mobile Manipulation Tasks

分层任务模型预测控制用于连续移动操作任务

Xintong Du, Siqi Zhou, Angela P. Schoellig

机构 * Learning Systems and Robotics Lab（学习系统与机器人实验室） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； University of Toronto Institute for Aerospace Studies（多伦多大学航空航天研究所） ； University of Toronto Robotics Institute（多伦多大学机器人研究所） ； Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence（慕尼黑机器人与机器智能研究所） ； Vector Institute for Artificial Intelligence（人工智能向量研究所） 纠错

AI总结 本文提出了一种分层任务模型预测控制框架，通过利用机器人冗余性，提高了任务序列执行的性能和反应性，实验显示在任务变化和参考变化情况下，轨迹跟踪性能提升了42%。

Comments 8 pages, Published in IEEE Robotics and Automation Letters ( Volume: 9, Issue: 2, February 2024)

Open-World Task and Motion Planning via Vision-Language Model Generated Constraints

开放世界任务与运动规划 via 视觉-语言模型生成的约束

Nishanth Kumar, William Shen, Fabio Ramos, Dieter Fox, Tomás Lozano-Pérez, Leslie Pack Kaelbling, Caelan Reed Garrett

机构 * NVIDIA Research（NVIDIA研究） ； MIT CSAIL 纠错

AI总结 本文提出OWL-TAMP方法，通过整合视觉-语言模型生成的约束，提升开放世界任务与运动规划的性能，实现对自然语言目标的处理能力。

Comments A version of this paper appears in IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L) Volume 11, Issue 3

Automated Layout and Control Co-Design of Robust Multi-UAV Transportation Systems

多无人机运输系统鲁棒布局与控制协同设计

Carlo Bosio, Mark W. Mueller

AI总结 本文提出了一种协同优化多无人机运输系统布局与控制的方法，通过优化推力模块排列提升系统鲁棒性和飞行精度。

Comments 7 pages, 7 figures, journal paper (IEEE RA-L)