arXiv Robotics· Alexis Poignant, Jan Babi\v{c}·· 7 小时前AI 评分31
Spike-MPPI：受运动神经元启发的采样方法改进模型预测路径积分控制
Motoneuron-Inspired Sampling for Model Predictive Path Integral Control
AI 导读
Spike-MPPI 用运动神经元启发的采样替代传统高斯扰动，通过共同随机驱动招募运动单元池并经抽动核滤波，生成稀疏且时间连贯的扰动。在仿真腿足运动与 Franka FR3 机械臂操作任务及实体机器人上，它执行指令最平滑，球平衡任务中高斯、粉噪声与频谱匹配方案大多失败而它成功。平面消融显示共同驱动是平滑性最大贡献因素，实体上任务完成时间最短。
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