Eine neuartige modellprädiktive Trajektorienplanung für Mensch-Roboter-Übergaben, die die Unsicherheit der Übergabeposition berücksichtigt und die Bewegung des Roboters an die des Menschen anpasst, um eine erfolgreiche und sichere Übergabe zu ermöglichen.
Eine zweistufige Methode zur Beschleunigung der zeitjerk-optimalen Trajektorienplanung, bei der zunächst ein Dual-Encoder-basiertes Transformer-Modell zur Vorhersage der Initialparameter verwendet und dann eine weitere Optimierung mit sequentieller quadratischer Programmierung durchgeführt wird.
Implementierung eines Reinforcement-Learning-Algorithmus zur Trajektorienplanung eines Roboterarms, um einen zufällig platzierten Block bei zufällig bewegten Hindernissen aufzuheben und an einem zufälligen Zielort abzulegen.