SplatCtrl：基於高斯場景表示與反應式機器人控制的感知-行動耦合
SplatCtrl是一個統一框架，利用3D高斯噴濺實現實時場景重建和反應式運動生成，使機器人能夠在未知和動態環境中實現無碰撞控制。它通過混合體素濾波和動態高斯重定位策略處理環境變化，並從各向同性高斯推導出連續有符號距離函數，用於控制障礙函數，從而實現平滑可靠的實時運動生成。實驗驗證了其在仿真、實體機器人和人機協作空間中的有效性。
機械臂在結構化環境中表現優異，但在非結構化和動態場景中面臨巨大挑戰。一篇發表於2026年國際機器人與自動化會議（ICRA）的論文提出了SplatCtrl，這是一個統一的框架，旨在通過實時場景重建和反應式運動生成，使機械臂能夠在未知且不斷變化的環境中實現無碰撞控制。該框架基於3D高斯噴濺（3D-GS）技術，引入了一種混合體素濾波與動態高斯重定位的策略。該策略能夠從RGB-D流中高效地重建場景，同時適應環境變化，例如物體的移動或新障礙物的出現。這種機制確保機器人始終擁有最新、準確的環境表示，這是實現安全操作的基礎。為了實現安全且反應式的控制，研究者提出了一種從各向同性高斯分佈推導連續有符號距離函數（SDF）的方法。這種方法提供了穩定且可微的碰撞概率估計，將經典的距離場與現代隱式表示相連接。這些連續的距離度量被整合到控制障礙函數中，從而形成了一個統一的感知-行動耦合框架，支持平滑可靠的實時運動生成，以響應場景變化。SplatCtrl的有效性在仿真環境、實體機器人以及人機共享工作空間中得到了驗證。實驗結果表明，該框架能夠在不確定和動態的環境中實現完整的場景重建與反應式控制，為機器人自主操作開闢了新的途徑。此外，該框架的實時性能使其適用於需要快速響應的高級機器人應用，例如協作裝配和輔助生活場景。