估计能源动力机器人在不可预测环境中的碰撞安全距离对保障其安全性极为关键。然而,机器人运动距离的估计通常是个时间成本高的过程,且要求传感器必须具备高精度。为此,我们采用了一种结合高斯过程回归与正向运动学核方法的策略,此方法能够更有效且准确地估量碰撞距离。通过实验验证,此策略即便在噪声较多的复杂环境中训练,其性能相较于传统标准几何方法在距离估计方面的效率提高了近70倍,准确度也提升了13倍,证明了其显著的优势。
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