机构名称：
¥ 1.0
操纵器的工作空间（定义为它可以达到的所有职位）是确定其操作适用于给定任务的重要方面。对于许多应用程序，有趣的是通过将能力措施分配给工作空间中的每个位置，例如Yoshikawa提出的可操作性指数[29]，从而生成所谓的能力图。能力图有助于许多随后的任务，例如运动计划[30，20，24]，本地化[21，23]，人体机器人相互作用[25，31]和硬件设计[14]。使用传统方法进行准确的能力图需要数小时才能计算[30，20]。尤其是在机器人形态会发生变化的情况下，例如在模块化机器人[27，1]或机器人设计[7，12]的背景下，计算复杂性因此大大限制了能力图的适用性。这项工作使用神经领域[26]来有效地生成各种串行操作器的能力图。在数值实验中，我们表明可以平均创建具有300,000多个查询位置的精确能力图。此外，我们表明我们的方法概括为分布样本。
使用神经场生成机器人能力图
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