A PFM-based Global Convergence Visual Servo Path Planner

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作为计划方法的一条古典本地路径,因为它的简洁和优雅,潜在的地方法(PFM ) 在机器人学地里广泛地被使用。然而,当产生一条路径让一个机器人列在后面时,这个方法的一个主要缺点是本地最小的存在。在这份报纸,我们在场由使用 PFM 方法在看法(FOV ) 的照相机地以内保留特征为视觉伺服计划途径的一条路径。严密分析然后被介绍证明计划方法的构造路径的全球稳定性。而且,怎么获得的问题一更好三维(3D ) 照相机路径也广泛地被学习。模拟结果被提供验证建议路径规划者的表演。
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