受美国海军研究署资助，密歇根大学的研究人员提出了用于类人机器人手掌运动路径规划的方法，以提高机器人跨越障碍、保持平衡的能力。

类人机器人非常适合执行救灾、救援等工作。救援现场地形往往不平坦，需要类人机器人手脚并用，攀越障碍，但当前类人机器人的路径规划方法主要考虑足部路径，若扩展包含手掌，则导致运算量激增，且不能保证得到有效结果。为此，研究人员提出了一种规划类人机器人手掌路径的方法，可以降低规划难度。首先设计一个预测函数，预测指定区域中需要进行手掌、足部规划转换的次数（手掌、足部分别用不同算法规划路径）。然后，针对每段规划，评估环境的可穿越性，以决定采用图书馆式查询方法还是全局搜索方法规划手掌路径。对于比较复杂的环境，采用图书馆式查询方法，即从一些已知的路径轨迹中，挑选出与当前环境匹配度最高的路径，从而大幅节省搜索时间。在相对简单的环境中，采用搜索算法直接获得最优轨迹。实验表明，使用新方法后，Escher人形机器人可以轻松穿越铺满碎石的走廊，Clearpath Husky四轮机器人可在倾斜度较大的斜面上扶墙前行。

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这种手掌路径规划方法降低了规划难度，可使类人机器人手脚并用，提高其在复杂环境中执行任务的能力。

论文：Long-horizon humanoid navigation planning using traversability estimates and previous experience