Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
dTub
Скачать

MIGHTY: Hermite Spline-based Efficient Trajectory Planning

Автор: AerospaceControlsLab

Загружено: 2025-11-17

Просмотров: 425

Описание:

arXiv: https://arxiv.org/abs/2511.10822
Code: https://github.com/mit-acl/mighty
ResearchGate: https://www.researchgate.net/publicat...

Hard-constraint trajectory planners often rely on commercial solvers and demand substantial computational resources.
Existing soft-constraint methods achieve faster computation, but either (1) decouple spatial and temporal optimization or (2) restrict the search space.
To overcome these limitations, we introduce MIGHTY, a Hermite spline-based planner that performs spatiotemporal optimization while fully leveraging the continuous search space of a spline.
In simulation, MIGHTY achieves a 9.3% reduction in computation time and a 13.1% reduction in travel time over state-of-the-art baselines, with a 100% success rate.
In hardware, MIGHTY completes multiple high-speed flights up to 6.7 m/s in a cluttered static environment and long-duration flights with dynamically added obstacles.

MIGHTY: Hermite Spline-based Efficient Trajectory Planning

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Efficient Deep Learning of Robust Policies from MPC via Imitation and Tube-Guided Data Augmentation

Efficient Deep Learning of Robust Policies from MPC via Imitation and Tube-Guided Data Augmentation

Introduction to Trajectory Optimization

Introduction to Trajectory Optimization

Responsive Website Design Using WordPress Elementor Tutorial | Website Landing Page Tutorial

Responsive Website Design Using WordPress Elementor Tutorial | Website Landing Page Tutorial

[ICRA24] PUMA: Decentr. Uncertainty-aware Multiagent Traj. Planner w/ Image Segmentation Frame Align

[ICRA24] PUMA: Decentr. Uncertainty-aware Multiagent Traj. Planner w/ Image Segmentation Frame Align

Aerobatic maneuvers in insect-scale robots via deep-learned robust tube MPC (Science Advances 2025)

Aerobatic maneuvers in insect-scale robots via deep-learned robust tube MPC (Science Advances 2025)

Narrow Passage Path Planning via Homotopy-Preserving Collision Constraint Interpolation

Narrow Passage Path Planning via Homotopy-Preserving Collision Constraint Interpolation

Сплайны за 5 минут: Часть 2 — Кэтмулл-Ром и естественные кубические сплайны

Сплайны за 5 минут: Часть 2 — Кэтмулл-Ром и естественные кубические сплайны

Лижут ли Вас Собаки? ВОТ ЧТО ЭТО ЗНАЧИТ (вас шокирует)!

Лижут ли Вас Собаки? ВОТ ЧТО ЭТО ЗНАЧИТ (вас шокирует)!

Я Построил Молот Высокого Давления

Я Построил Молот Высокого Давления

Механизмы, которые должен знать КАЖДЫЙ инженер-механик

Механизмы, которые должен знать КАЖДЫЙ инженер-механик

Я в опасности

Я в опасности

PolyFly: Polytopic Planning for Collision-Free Aerial Transportation

PolyFly: Polytopic Planning for Collision-Free Aerial Transportation

Для Чего РЕАЛЬНО Нужен был ГОРБ Boeing 747?

Для Чего РЕАЛЬНО Нужен был ГОРБ Boeing 747?

Trajectory Planning for Robot Manipulators

Trajectory Planning for Robot Manipulators

GRAND-SLAM: Локальная оптимизация для глобально согласованного крупномасштабного многоагентного г...

GRAND-SLAM: Локальная оптимизация для глобально согласованного крупномасштабного многоагентного г...

LLM fine-tuning или ОБУЧЕНИЕ малой модели? Мы проверили!

LLM fine-tuning или ОБУЧЕНИЕ малой модели? Мы проверили!

[Presentation] Deep-PANTHER: Learning-Based Perception-Aware Traj. Planner in Dynamic Environments

[Presentation] Deep-PANTHER: Learning-Based Perception-Aware Traj. Planner in Dynamic Environments

Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем

Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем

Чего на самом деле боится Путин. Марк Фейгин

Чего на самом деле боится Путин. Марк Фейгин

Motion Planning with Cell Decomposition | Mobile Robotics

Motion Planning with Cell Decomposition | Mobile Robotics

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: infodtube@gmail.com