本文开发了一种协作人类机器人探索的方法，该方法利用了隐式协调。大多数自动的单机器人和多机器人勘探系统都要求远程操作员为机器人团队提供明确的指导。很少有人考虑如何将人类合作伙伴与机器人一起嵌入到该领域的指导。对人类机器人探索的剩下的挑战是从人类到机器人的目标有效沟通。在本文中，我们开发了一种方法论，该方法从人的头上的头盔深度相机到机器人的头盔深度摄像头，以及一个基于信息增益的探索目标，并在人类提供的观点中偏向运动计划。结果是一个安全访问感兴趣区域的空中系统，该区域可能无法立即被人类查看或无法触及。该方法在模拟和运动捕获场中的硬件实验中进行了评估。仿真和硬件实验的视频可在以下网址提供：https：//youtu.be/7jgkbpvfioe。
translated by 谷歌翻译
由于廉价的传感和边缘计算解决方案，最近在非结构化和未知环境中对机器人勘探的需求最近已经成长。为了更接近完全自主权，机器人需要实时处理测量流，呼吁有效的探索策略。基于信息的探测技术，例如Cauchy-Schwarz二次互信息（CSQMI）和快速Shannon互信（FSMI），已成功实现了具有范围测量的主动二进制占用映射。然而，正如我们设想使用语义有意义的对象指定的复杂任务的机器人，因此必须在测量，地图表示和探索目标中捕获语义类别。在这项工作中，我们提出了一种利用范围类别测量的贝叶斯多级映射算法，以及用于多级地图和测量的Shannon互联信息的封闭形式的下限。该界限允许快速评估许多潜在机器人轨迹，用于自主勘探和映射。此外，我们通过基于OctREE数据结构的语义标签，开发3-D环境的压缩表示，每个体素维护对象类的分类分布。所提出的3-D表示有助于使用范围类别观察光线的跑步长度编码（RLE）在语义Octomap和测量之间快速计算Shannon互信息。我们比较我们对基于前沿和FSMI探索的方法，并在各种模拟和现实世界实验中应用它。
translated by 谷歌翻译
本文通过开发一种层次碰撞避免方法来改善基于安全的多旋转器的近电视，该方法根据环境复杂性和感知约束来调节最大速度。在表现出不同混乱的环境中，安全速度调制具有挑战性。现有方法固定了最大速度和地图分辨率，该方法可防止车辆进入狭窄的空间，并将认知负荷置于操作员上的速度。我们通过提出一种高速公路（10 Hz）的远程操作方法来解决这些差距，该方法通过分层碰撞检查调节最大车辆速度。分层碰撞检查器同时适应当地地图的体素尺寸和最大车辆速度，以确保运动计划安全。在模拟和现实世界实验中评估了所提出的方法，并将其与基于非自适应运动原语的远程操作方法进行了比较。结果证明了所提出的详细方法方法的优势以及完成任务的能力，而无需用户指定最大车辆速度。
translated by 谷歌翻译
对未知环境的探索是机器人技术中的一个基本问题，也是自治系统应用中的重要组成部分。探索未知环境的一个主要挑战是，机器人必须计划每个时间步骤可用的有限信息。尽管大多数当前的方法都依靠启发式方法和假设来根据这些部分观察来规划路径，但我们提出了一种新颖的方式，通过利用3D场景完成来将深度学习整合到探索中，以获取知情，安全，可解释的探索映射和计划。我们的方法，SC-explorer，使用新型的增量融合机制和新提出的分层多层映射方法结合了场景的完成，以确保机器人的安全性和效率。我们进一步提出了一种信息性的路径计划方法，利用了我们的映射方法的功能和新颖的场景完整感知信息增益。虽然我们的方法通常适用，但我们在微型航空车辆（MAV）的用例中进行了评估。我们仅使用移动硬件彻底研究了高保真仿真实验中的每个组件，并证明我们的方法可以使环境的覆盖范围增加73％，而不是基线，而MAP准确性的降低仅最少。即使最终地图中未包含场景的完成，我们也可以证明它们可以用于指导机器人选择更多信息的路径，从而加快机器人传感器的测量值35％。我们将我们的方法作为开源。
translated by 谷歌翻译
由于温室环境中的较高变化和遮挡，机器人对番茄植物的视觉重建非常具有挑战性。 Active-Vision的范式通过推理先前获取的信息并系统地计划相机观点来收集有关植物的新信息，从而有助于克服这些挑战。但是，现有的主动视觉算法不能在有针对性的感知目标（例如叶子节点的3D重建）上表现良好，因为它们不能区分需要重建的植物零件和植物的其余部分。在本文中，我们提出了一种注意力驱动的主动视觉算法，该算法仅根据任务进行任务，仅考虑相关的植物零件。在模拟环境中评估了所提出的方法，该方法是针对番茄植物3D重建的任务，即各种关注水平，即整个植物，主茎和叶子节点。与预定义和随机方法相比，我们的方法将3D重建的准确性提高了9.7％和5.3％的整个植物的准确性，主茎的准确性为14.2％和7.9％，叶子源分别为25.9％和17.3％。前3个观点。同样，与预定义和随机方法相比，我们的方法重建了整个植物的80％和主茎，在1个较少的角度和80％的叶子节点中重建了3个较小的观点。我们还证明，尽管植物模型发生了变化，遮挡量，候选观点的数量和重建决议，但注意力驱动的NBV规划师仍有效地工作。通过在活动视觉上添加注意力机制，可以有效地重建整个植物和靶向植物部分。我们得出的结论是，有必要的注意机制对于显着提高复杂农业食品环境中的感知质量是必要的。
translated by 谷歌翻译
在这项工作中，我们提出了一个端到端的异质多机器人系统框架，地面机器人能够在高空四个四极管实时创建的语义图中进行本地化，计划和导航。地面机器人在没有任何外部干预的情况下独立选择并解散目标。此外，他们通过使用语义将其本地地图与高架图匹配，执行跨视图本地化。通信主链是机会主义的，并且可以分配，使整个系统除了四型四型GPS之外没有外部基础架构，没有外部基础架构。我们通过在不同环境中的多个实验上执行不同的任务，通过执行不同的任务，对系统进行了广泛的测试。我们的地面机器人在现实世界中最少的干预和96公里的模拟无需干预即可自主行驶以上超过6公里。
translated by 谷歌翻译
在本文中，我们为全向机器人提供了一种积极的视觉血液。目标是生成允许这样的机器人同时定向机器人的控制命令并将未知环境映射到最大化的信息量和消耗尽可能低的信息。利用机器人的独立翻译和旋转控制，我们引入了一种用于活动V-SLAM的多层方法。顶层决定提供信息丰富的目标位置，并为它们产生高度信息的路径。第二个和第三层积极地重新计划并执行路径，利用连续更新的地图和本地特征信息。此外，我们介绍了两个实用程序配方，以解释视野和机器人位置的障碍物。通过严格的模拟，真正的机器人实验和与最先进的方法的比较，我们证明我们的方法通过较小的整体地图熵实现了类似的覆盖结果。这是可以获得的，同时保持横向距离比其他方法短至39％，而不增加车轮的总旋转量。代码和实现详细信息作为开源提供。
translated by 谷歌翻译
未知环境的探索和映射是自动机器人应用程序中的一项基本任务。在本文中，我们介绍了一个完整的框架，用于在未知的地下地区部署MAVS中的MAV。探索算法的主要动机是描绘机器人的下一个最佳边界，以便可以快速，安全但有效的方式覆盖新的地面。拟议的框架使用一种新颖的边界选择方法，该方法还有助于在地下洞穴，矿山和城市地区等受阻区中自动驾驶的安全导航。这项工作中提出的框架分叉了本地和全球探索中的勘探问题。拟议的勘探框架也可以根据机器人上的计算资源进行适应，这意味着可以在探索速度和地图质量之间进行权衡。这样的功能使建议的框架可以在地下探索，映射以及快速搜索和救援方案中部署。整个系统被认为是在类似隧道的环境中导航和物体定位的低复杂性和基线解决方案。在详细的仿真研究中评估了所提出的框架的性能，并与针对DARPA Sub-T挑战开发的高级探索计划框架进行了比较，这将在本文中介绍。
translated by 谷歌翻译
本文提出了一种新颖的方法，用于在具有复杂拓扑结构的地下领域的搜索和救援行动中自动合作。作为CTU-Cras-Norlab团队的一部分，拟议的系统在DARPA SubT决赛的虚拟轨道中排名第二。与专门为虚拟轨道开发的获奖解决方案相反，该建议的解决方案也被证明是在现实世界竞争极为严峻和狭窄的环境中飞行的机上实体无人机的强大系统。提出的方法可以使无缝模拟转移的无人机团队完全自主和分散的部署，并证明了其优于不同环境可飞行空间的移动UGV团队的优势。该论文的主要贡献存在于映射和导航管道中。映射方法采用新颖的地图表示形式 - 用于有效的风险意识长距离计划，面向覆盖范围和压缩的拓扑范围的LTVMAP领域，以允许在低频道通信下进行多机器人合作。这些表示形式与新的方法一起在导航中使用，以在一般的3D环境中可见性受限的知情搜索，而对环境结构没有任何假设，同时将深度探索与传感器覆盖的剥削保持平衡。所提出的解决方案还包括一条视觉感知管道，用于在没有专用GPU的情况下在5 Hz处进行四个RGB流中感兴趣的对象的板上检测和定位。除了参与DARPA SubT外，在定性和定量评估的各种环境中，在不同的环境中进行了广泛的实验验证，UAV系统的性能得到了支持。
translated by 谷歌翻译
尽管使用多个无人机（UAV）具有快速自主探索的巨大潜力，但它的关注程度很少。在本文中，我们提出了赛车手，这是一种使用分散无人机的舰队的快速协作探索方法。为了有效派遣无人机，使用了基于在线HGRID空间分解的成对交互。它可确保仅使用异步和有限的通信同时探索不同的区域。此外，我们优化了未知空间的覆盖路径，并通过电容的车辆路由问题（CVRP）配方平衡分区到每个UAV的工作负载。鉴于任务分配，每个无人机都会不断更新覆盖路径，并逐步提取关键信息以支持探索计划。分层规划师可以找到探索路径，完善本地观点并生成序列的最小时间轨迹，以敏捷，安全地探索未知空间。对所提出的方法进行了广泛的评估，显示出较高的勘探效率，可伸缩性和对有限交流的鲁棒性。此外，我们第一次与现实世界中的多个无人机进行了完全分散的协作探索。我们将作为开源软件包发布实施。
translated by 谷歌翻译
本文主要研究范围传感机器人在置信度富的地图（CRM）中的定位和映射，这是一种持续信仰的密集环境表示，然后扩展到信息理论探索以减少姿势不确定性。大多数关于主动同时定位和映射（SLAM）和探索的作品始终假设已知的机器人姿势或利用不准确的信息指标来近似姿势不确定性，从而导致不知名的环境中的勘探性能和效率不平衡。这激发了我们以可测量的姿势不确定性扩展富含信心的互信息（CRMI）。具体而言，我们为CRMS提出了一种基于Rao-Blackwellized粒子过滤器的定位和映射方案（RBPF-CLAM），然后我们开发了一种新的封闭形式的加权方法来提高本地化精度而不扫描匹配。我们通过更准确的近似值进一步计算了使用加权颗粒的不确定的CRMI（UCRMI）。仿真和实验评估显示了在非结构化和密闭场景中提出的方法的定位准确性和探索性能。
translated by 谷歌翻译
探索是机器人技术中的一个基本问题。尽管基于抽样的计划者表现出高性能，但它们通常是计算大量的，并且可以表现出较高的差异。为此，我们建议直接根据机器人地图中的空间上下文来了解信息意见的基本分布。我们进一步探索了各种方法来学习信息增益。我们在彻底的实验评估中表明，我们提出的系统将勘探性能提高了多达28％的经典方法，并发现除了抽样分布外，学习收益可以提供有利的性能与计算构成系统的计算权衡。我们在仿真和低成本移动机器人中证明了我们的系统将其概括为不同的环境。
translated by 谷歌翻译
在移动机器人学中，区域勘探和覆盖率是关键能力。在大多数可用研究中，共同的假设是全球性，远程通信和集中合作。本文提出了一种新的基于群的覆盖控制算法，可以放松这些假设。该算法组合了两个元素：Swarm规则和前沿搜索算法。受到大量简单代理（例如，教育鱼，植绒鸟类，蜂拥昆虫）的自然系统的启发，第一元素使用三个简单的规则来以分布式方式维持群体形成。第二元素提供了选择有希望区域以使用涉及代理的相对位置的成本函数的最小化来探索（和覆盖）的装置。我们在不同环境中测试了我们的方法对异质和同质移动机器人的性能。我们衡量覆盖性能和允许本集团维持沟通的覆盖性能和群体形成统计数据。通过一系列比较实验，我们展示了拟议的策略在最近提出的地图覆盖方法和传统的人工潜在领域基于细胞覆盖，转变和安全路径的百分比，同时保持允许短程的形成沟通。
translated by 谷歌翻译
主动同时定位和映射（SLAM）是规划和控制机器人运动以构建周围环境中最准确，最完整的模型的问题。自从三十多年前出现了积极感知的第一项基础工作以来，该领域在不同科学社区中受到了越来越多的关注。这带来了许多不同的方法和表述，并回顾了当前趋势，对于新的和经验丰富的研究人员来说都是非常有价值的。在这项工作中，我们在主动大满贯中调查了最先进的工作，并深入研究了仍然需要注意的公开挑战以满足现代应用程序的需求。为了实现现实世界的部署。在提供了历史观点之后，我们提出了一个统一的问题制定并审查经典解决方案方案，该方案将问题分解为三个阶段，以识别，选择和执行潜在的导航措施。然后，我们分析替代方法，包括基于深入强化学习的信念空间规划和现代技术，以及审查有关多机器人协调的相关工作。该手稿以讨论新的研究方向的讨论，解决可再现的研究，主动的空间感知和实际应用，以及其他主题。
translated by 谷歌翻译
我们提出了一种新颖的方法，以基于在线RGBD重建与语义分割的在线RGBD重建，提出了一种对未知的室内场景的机器人工作的主动理解。在我们的方法中，探索机器人扫描是由场景中语义对象的识别和分割的驱动和定位。我们的算法基于体积深度融合框架（例如，KinectFusion）之上，并在在线重建卷上执行实时Voxel的语义标记。机器人通过在2D位置和方位角旋转的3D空间上参数化的在线估计的离散观看截由场（VSF）。 VSF为每个网格存储相应视图的分数，测量它减少了几何重建和语义标记的不确定性（熵）。基于VSF，我们选择每个时间步骤的下一个最佳视图（NBV）作为目标。然后，我们通过沿路径和轨迹最大化积分观看分数（信息增益）来共同优化遍历两个相邻的NBV之间的横向路径和相机轨迹。通过广泛的评估，我们表明我们的方法在探索性扫描期间实现了高效准确的在线场景解析。
translated by 谷歌翻译
While the capabilities of autonomous systems have been steadily improving in recent years, these systems still struggle to rapidly explore previously unknown environments without the aid of GPS-assisted navigation. The DARPA Subterranean (SubT) Challenge aimed to fast track the development of autonomous exploration systems by evaluating their performance in real-world underground search-and-rescue scenarios. Subterranean environments present a plethora of challenges for robotic systems, such as limited communications, complex topology, visually-degraded sensing, and harsh terrain. The presented solution enables long-term autonomy with minimal human supervision by combining a powerful and independent single-agent autonomy stack, with higher level mission management operating over a flexible mesh network. The autonomy suite deployed on quadruped and wheeled robots was fully independent, freeing the human supervision to loosely supervise the mission and make high-impact strategic decisions. We also discuss lessons learned from fielding our system at the SubT Final Event, relating to vehicle versatility, system adaptability, and re-configurable communications.
translated by 谷歌翻译
从混乱中挑选特定对象是许多操纵任务的重要组成部分。部分观察结果通常要求机器人在尝试掌握之前收集场景的其他观点。本文提出了一个闭环的下一次最佳策划者，该计划者根据遮挡的对象零件驱动探索。通过不断从最新场景重建中预测抓地力，我们的政策可以在线决定最终确定执行或适应机器人的轨迹以进行进一步探索。我们表明，与常见的相机位置和处理固定基线失败的情况相比，我们的反应性方法会减少执行时间而不会丢失掌握成功率。视频和代码可在https://github.com/ethz-asl/active_grasp上找到。
translated by 谷歌翻译
This article presents a novel review of Active SLAM (A-SLAM) research conducted in the last decade. We discuss the formulation, application, and methodology applied in A-SLAM for trajectory generation and control action selection using information theory based approaches. Our extensive qualitative and quantitative analysis highlights the approaches, scenarios, configurations, types of robots, sensor types, dataset usage, and path planning approaches of A-SLAM research. We conclude by presenting the limitations and proposing future research possibilities. We believe that this survey will be helpful to researchers in understanding the various methods and techniques applied to A-SLAM formulation.
translated by 谷歌翻译
多年来，运动规划，映射和人类轨迹预测的单独领域显着提出。然而，在提供能够使移动操纵器能够执行全身运动并考虑移动障碍物的预测运动时，文献在提供实际框架方面仍然稀疏。基于以前的优化的运动计划方法，使用距离字段遭受更新环境表示所需的高计算成本。我们证明，与从头划痕计算距离场相比，GPU加速预测的复合距离场显着降低计算时间。我们将该技术与完整的运动规划和感知框架集成，其占据动态环境中的人类的预测运动，从而实现了包含预测动作的反应性和先发制人的运动规划。为实现这一目标，我们提出并实施了一种新颖的人类轨迹预测方法，该方法结合了基于轨迹优化的运动规划的意图识别。我们在现实世界丰田人类支持机器人（HSR）上验证了我们的由Onboard Camera的现场RGB-D传感器数据验证了我们的结果框架。除了在公开的数据集提供分析外，我们还释放了牛津室内人类运动（牛津-IHM）数据集，并在人类轨迹预测中展示了最先进的性能。牛津-IHM数据集是一个人类轨迹预测数据集，人们在室内环境中的兴趣区域之间行走。静态和机器人安装的RGB-D相机都观察了用运动捕获系统跟踪的人员。
translated by 谷歌翻译
我们解决了在室内环境中对于具有有限感应功能和有效载荷/功率限制的微型航空车的高效3-D勘探问题。我们开发了一个室内探索框架，该框架利用学习来预测看不见的区域的占用，提取语义特征，样本观点，以预测不同探索目标的信息收益以及计划的信息轨迹，以实现安全和智能的探索。在模拟和实际环境中进行的广泛实验表明，就结构化室内环境中的总路径长度而言，所提出的方法的表现优于最先进的勘探框架，并且在勘探过程中的成功率更高。
translated by 谷歌翻译