A Minimum-Jerk Approach to Handle Singularities in Virtual Fixtures

本文介绍了在引导任务中实现虚拟固定装置，以限制机器人末端执行器在其工作空间内特定曲线上的移动。然而，将引导框架纳入可能会遇到优化参考目标位置到相对于当前机器人位置的最近点时的不连续性。本文旨在给出这种不连续性的几何解释，特别是针对常用的高斯-牛顿算法。这种不连续性的影响被定义为欧几里得距离奇异性，并经过实验证明。然后，我们提出了一种基于最小 jerk命令的线性二次追踪问题的解决方案，然后比较和验证了所提出的框架在两种不同的人机交互场景中的性能。

论文旨在解决在使用虚拟夹具引导机器人进行任务时遇到的欧几里得距离奇异性问题，提出了一种解决方案并进行了实验验证。

论文提出了基于线性二次跟踪问题的最小加速度命令的解决方案，以解决欧几里得距离奇异性问题，并使用两个不同的人机交互场景进行了验证。

论文提供了对欧几里得距离奇异性问题的几何解释，并进行了实验验证。论文还提出了一种新的解决方案，使用了线性二次跟踪问题和最小加速度命令。论文的实验设计详细，使用了两个不同的人机交互场景进行验证。

最近的相关研究包括使用虚拟夹具进行机器人操作的研究，以及使用不同算法进行机器人轨迹规划的研究。其中一些相关研究的论文标题包括“Virtual fixtures for robotic surgery”，“A review of robot learning from demonstration”的等等。