A Graph-Based Approach to Generate Energy-Optimal Robot Trajectories in Polygonal Environments
A Graph-Based Approach to Generate Energy-Optimal Robot Trajectories in Polygonal Environments
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在多边形环境中生成能量最优机器人轨迹的基于图的方法
DOI：
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发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Cassandras, C.G.
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Beaver, L.;Tron, R.;Cassandras, C.G.
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DOI：
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发表时间：
2018
期刊：
IEEE International Conference on Robotics and Automation
影响因子：
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作者：
B. Morrell;Marc Rigter;Gene B. Merewether;Robert G. Reid;Rohan Thakker;T. Tzanetos;Vinay Rajur;G. Chamitoff
通讯作者：
G. Chamitoff
DOI：
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
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作者：
Logan E. Beaver;Andreas A. Malikopoulos
通讯作者：
Andreas A. Malikopoulos
SlothBot：一种新颖的走线机器人设计
影响因子：
5.2
作者：
Gennaro Notomista;Y. Emam;M. Egerstedt
通讯作者：
M. Egerstedt
通过线性规划对多边形环境进行鲁棒规划和控制
DOI：
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发表时间：
2019
期刊：
arXiv.org
影响因子：
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作者：
Mahroo Bahreinian;Erfan Aasi;Roberto Tron
通讯作者：
Roberto Tron
通过在自动驾驶汽车上的应用来缩小最佳轨迹规划和安全关键控制之间的差距
影响因子：
6.4
作者：
Xiao, W.;Cassandras, C.G.;Belta, C.
通讯作者：
Belta, C.