cuRoboV2-Fast：GPU加速力矩受限运动规划器发布

Balakumar Sundaralingam等作者提出 cuRoboV2-Fast，一个 GPU 加速的无碰撞、考虑负载、力矩受限运动规划器，目标是在规划时延和执行时间两方面都降低开销。作者称，在 3 kg 负载下，该规划器在 RTX 5090 上平均规划时间为 4.4 ms，比 cuRoboV2 快 14.7 倍；在 Jetson AGX Orin 上的规划速度也快于在 RTX 5090 上运行的 cuRoboV1 + TOPPRA。 方法上，作者用 B 样条轨迹优化减少迭代次数，用加速的机器人计算与可微逆动力学降低细化成本并适应负载变化；TimeOpt 在采样得到的速度、加速度、加加速度和力矩约束下优化固定路径的通过速度，并利用局部样条支撑在 GPU 上求解带状牛顿系统。 作者还报告，在 YAM 上基于双目相机的部署完成抓取-放置循环平均耗时 5.93 s，比 cuRoboV2 缩短 34.6%。代码以 Apache 2.0 许可发布。上述性能均为作者在预印本中自述，尚待同行评议与独立验证。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。