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运动控制与规划
CMP-IRRT*：四足机器人感知辅助高度自适应规划器发布
研究者提出CMP-IRRT*规划框架，利用顶视RGB估计障碍高度，使四足机器人可穿越低矮障碍，并开源代码。
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来自Mingfan Zhao、Wendong Mao与Zhongfeng Wang的研究提出一种感知辅助的高度自适应规划框架CMP-IRRT*，由Channel Mamba PointNet引导的Informed RRT*规划器构成。研究指出，四足机器人四条腿走路的机器人，也就是常说的「机器狗」。比双足更稳、技术更成熟，常用于巡检、科研和陪伴，也是很多人形机器人公司的技术起点。◆ 小白科普 · 现身虽能跨越低矮障碍，但不少二维规划流程仍把障碍物视为二值占据区域，并依赖采样搜索，在有限预算下效率不高。
该方法以标定的顶视RGB观测为输入，感知模块据此估计障碍区域，并把深度预测转换为相对地面的高度图。规划器随后执行带高度条件的碰撞检测：把高障碍视为阻挡，同时允许低障碍被穿越；CMP引导用于将采样偏向更有希望的区域，并保留标准自由空间采样与informed采样作为回退手段。
在二维规划基准测试中，CMP-IRRT*相比经典与神经引导基线减少了探索节点数和迭代次数；受控消融实验支持了基于Mamba的引导模块所起的作用。在构建的可通行性感知场景中，当低矮障碍可穿越时，该规划器将路径长度最多减少16.3%。研究还给出Unitree Go2的演示，显示其能够执行绕行与穿越行为。相关代码已在GitHub公开。