Effiziente Bewegungsplanung für Manipulatoren mit neuronaler Steuerung basierend auf Kontrollbarriere-Funktionen

Unser Ansatz kombiniert die Stärken von Kontrollbarriere-Funktionen für eine echtzeitfähige kollisionsvermeidende Steuerung und Rapidly-Exploring Random Trees für langfristige Bewegungsplanung, indem eine neuronale Kontrollbarriere-Funktion-basierte Steuerung verwendet wird, um das System zu den von RRT ausgewählten Konfigurationen zu lenken.