本文通过底层云的表面表示，在不平坦的环境中引入了一种新的机器人运动计划和导航的方法。所提出的方法通过将机器人的运动学和物理约束与标准运动计划算法（例如，来自开放运动计划库的机器人）纳入了最先进的导航方法的缺点，从而实现了有效的基于采样的计划者在原始点云图上挑战不平衡的地形导航。与基于数字高程图（DEMS）的技术不同，我们的新型基于表面的状态空间公式和实现是基于原始点云图，从而允许建模重叠的表面，例如桥梁，码头和隧道。实验结果证明了在真实和模拟的非结构化环境中提出的机器人导航方法的鲁棒性。拟议的方法还通过将基于我们基于Surfel的方法的机器人约束抽样策略提高其成功率的成功率，从而优化了计划者的表现。最后，我们提供了拟议方法的开源实施，以使机器人社区受益。
translated by 谷歌翻译
在机器人研究中，在不平坦的地形中安全导航是一个重要的问题。在本文中，我们提出了一个2.5D导航系统，该系统包括高程图构建，路径规划和本地路径，随后避免了障碍。对于本地路径，我们使用模型预测路径积分（MPPI）控制方法。我们为MPPI提出了新的成本功能，以使其适应高程图和通过不平衡运动。我们在多个合成测试和具有不同类型的障碍物和粗糙表面的模拟环境中评估系统。
translated by 谷歌翻译
本文介绍了使用腿收割机进行精密收集任务的集成系统。我们的收割机在狭窄的GPS拒绝了森林环境中的自主导航和树抓取了一项挑战性的任务。提出了映射，本地化，规划和控制的策略，并集成到完全自主系统中。任务从使用定制的传感器模块开始使用人员映射感兴趣区域。随后，人类专家选择树木进行收获。然后将传感器模块安装在机器上并用于给定地图内的本地化。规划算法在单路径规划问题中搜索一个方法姿势和路径。我们设计了一个路径，后面的控制器利用腿的收割机的谈判粗糙地形的能力。在达接近姿势时，机器用通用夹具抓住一棵树。此过程重复操作员选择的所有树。我们的系统已经在与树干和自然森林中的测试领域进行了测试。据我们所知，这是第一次在现实环境中运行的全尺寸液压机上显示了这一自主权。
translated by 谷歌翻译
地面机器人的自主导航已被广泛用于室内结构化的2D环境中，但是在室外3D非结构化环境中，仍然存在许多挑战，尤其是在粗糙的，不均匀的地形中。本文提出了一个基于飞机拟合的不平衡地形导航框架（PUTN）来解决此问题。 PUTN的实施分为三个步骤。首先，基于迅速探索的随机树（RRT），提出了一种改进的基于样本的算法，称为平面拟合RRT*（PF-RRT*）以获得稀疏的轨迹。每个采样点对应于点云上的自定义遍历索引和拟合平面。这些平面串联连接以形成可穿越的条带。其次，高斯过程回归用于生成从稀疏轨迹插值的密集轨迹的遍历，并将采样树用作训练集。最后，使用非线性模型预测控制（NMPC）进行本地计划。通过将遍历性索引和不确定性添加到成本函数中，并将实时点云产生的障碍物添加到约束功能中，可以使用平稳的速度和强大的稳健性的安全运动计划算法。在实际情况下进行实验以验证该方法的有效性。源代码发布以供社区参考。
translated by 谷歌翻译
Visual Teach and Repeat 3 (VT&R3), a generalization of stereo VT&R, achieves long-term autonomous path-following using topometric mapping and localization from a single rich sensor stream. In this paper, we improve the capabilities of a LiDAR implementation of VT&R3 to reliably detect and avoid obstacles in changing environments. Our architecture simplifies the obstacle-perception problem to that of place-dependent change detection. We then extend the behaviour of generic sample-based motion planners to better suit the teach-and-repeat problem structure by introducing a new edge-cost metric paired with a curvilinear planning space. The resulting planner generates naturally smooth paths that avoid local obstacles while minimizing lateral path deviation to best exploit prior terrain knowledge. While we use the method with VT&R, it can be generalized to suit arbitrary path-following applications. Experimental results from online run-time analysis, unit testing, and qualitative experiments on a differential drive robot show the promise of the technique for reliable long-term autonomous operation in complex unstructured environments.
translated by 谷歌翻译
尽管腿部机器人运动取得了进展，但在未知环境中的自主导航仍然是一个空旷的问题。理想情况下，导航系统在不确定性下在安全限制内运行时，利用机器人的运动功能的全部潜力。机器人必须感知和分析周围地形的遍历性，这取决于硬件，运动控制和地形特性。它可能包含有关穿越地形所需的风险，能量或时间消耗的信息。为了避免手工制作的遍历成本功能，我们建议通过使用物理模拟器在随机生成的地形上模拟遍历的遍历策略，以收集有关机器人和运动策略的遍历性信息。在现实中使用的相同的运动策略并行控制了数千个机器人，以获得57年的现实运动体验。对于在Real机器人上的部署，培训了一个稀疏的卷积网络，以预测模拟的遍历性成本，该成本是根据已部署的运动策略量身定制的，它是从环境的完全几何表示，以3D素体占用图的形式。该表示避免了对常用的高程图的需求，在存在悬垂障碍物以及多层或低天花板方案的情况下，这些图形图很容易出错。在各种室内和自然环境中，为腿部机器人Anymal的路径计划证明了拟议的遍历性预测网络的有效性。
translated by 谷歌翻译
Three-dimensional models provide a volumetric representation of space which is important for a variety of robotic applications including flying robots and robots that are equipped with manipulators. In this paper, we present an open-source framework to generate volumetric 3D environment models. Our mapping approach is based on octrees and uses probabilistic occupancy estimation. It explicitly represents not only occupied space, but also free and unknown areas. Furthermore, we propose an octree map compression method that keeps the 3D models compact. Our framework is available as an open-source C++ library and has already been successfully applied in several robotics projects. We present a series of experimental results carried out with real robots and on publicly available real-world datasets. The results demonstrate that our approach is able to update the representation efficiently and models the data consistently while keeping the memory requirement at a minimum.
translated by 谷歌翻译
我们向连续状态马尔可夫决策过程（MDP）提出了一种扩散近似方法，该方法可用于解决非结构化的越野环境中的自主导航和控制。与呈现完全已知的状态转换模型的大多数决策定理计划框架相比，我们设计了一种方法，该方法消除了这种强烈假设，这些假设通常非常难以在现实中工程师。我们首先采用价值函数的二阶泰勒扩展。然后通过部分微分方程近似贝尔曼的最优性方程，其仅依赖于转换模型的第一和第二矩。通过组合价值函数的内核表示，然后设计一种有效的策略迭代算法，其策略评估步骤可以表示为特征的方程式的线性系统，其特征是由有限组支持状态。我们首先通过大量的仿真以2D美元的$ 2D $避让和2.5d $地形导航问题进行验证。结果表明，拟议的方法在几个基线上导致了卓越的性能。然后，我们开发一个系统，该系统将我们的决策框架整合，与船上感知，并在杂乱的室内和非结构化的户外环境中进行现实世界的实验。物理系统的结果进一步展示了我们在挑战现实世界环境中的方法的适用性。
translated by 谷歌翻译
我们提出了地形遍历映射（TTM），是一个非结构化环境中自主挖掘机的地形推动性估算和路径规划的实时映射方法。我们提出了一种高效的基于学习的几何方法，可以从RGB图像和3D PointClouds中提取地形特征，并将它们纳入全球地图以进行自主挖掘的规划和导航。我们的方法使用了挖掘机的物理特性，包括最大攀爬程度和其他机器规格，以确定可遍历的区域。我们的方法可以适应更改环境并实时更新地形信息。此外，我们准备了一个小说数据集，自主挖掘机地形（AET）数据集，由来自施工站点的RGB图像，根据导航性，七个类别。我们将我们的映射方法与自动挖掘机导航系统中的规划和控制模块集成在一起，这在基于现有规划计划的成功率方面优于前面的方法49.3％。通过我们的映射，挖掘机可以通过由深坑，陡峭的山丘，岩石桩和其他复杂地形特征的非结构化环境导航。
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
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
为了解决复杂环境中的自主导航问题，本文新呈现了一种有效的运动规划方法。考虑到大规模，部分未知的复杂环境的挑战，精心设计了三层运动规划框架，包括全局路径规划，本地路径优化和时间最佳速度规划。与现有方法相比，这项工作的新颖性是双重的：1）提出了一种新的动作原语的启发式引导剪枝策略，并完全集成到基于国家格子的全球路径规划器中，以进一步提高图表搜索的计算效率，以及2）提出了一种新的软限制局部路径优化方法，其中充分利用底层优化问题的稀疏带系统结构以有效解决问题。我们在各种复杂的模拟场景中验证了我们方法的安全，平滑，灵活性和效率，并挑战真实世界的任务。结果表明，与最近的近期B型zier曲线的状态空间采样方法相比，全球规划阶段，计算效率提高了66.21％，而机器人的运动效率提高了22.87％。我们命名拟议的运动计划框架E $ \ mathrm {^ 3} $拖把，其中3号不仅意味着我们的方法是三层框架，而且还意味着所提出的方法是三个阶段有效。
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
本文介绍了Cerberus机器人系统系统，该系统赢得了DARPA Subterranean挑战最终活动。出席机器人自主权。由于其几何复杂性，降解的感知条件以及缺乏GPS支持，严峻的导航条件和拒绝通信，地下设置使自动操作变得特别要求。为了应对这一挑战，我们开发了Cerberus系统，该系统利用了腿部和飞行机器人的协同作用，再加上可靠的控制，尤其是为了克服危险的地形，多模式和多机器人感知，以在传感器退化，以及在传感器退化的条件下进行映射以及映射通过统一的探索路径计划和本地运动计划，反映机器人特定限制的弹性自主权。 Cerberus基于其探索各种地下环境及其高级指挥和控制的能力，表现出有效的探索，对感兴趣的对象的可靠检测以及准确的映射。在本文中，我们报告了DARPA地下挑战赛的初步奔跑和最终奖项的结果，并讨论了为社区带来利益的教训所面临的亮点和挑战。
translated by 谷歌翻译
休眠季节葡萄树修剪需要熟练的季节性工人，这在冬季变得越来越缺乏。随着在短期季节性招聘文化和低工资的短期季节性招聘文化和低工资的时间内，随着工人更少的葡萄藤，葡萄藤往往被修剪不一致地导致葡萄化物不平衡。除此之外，目前现有的机械方法无法选择性地修剪葡萄园和手动后续操作，通常需要进一步提高生产成本。在本文中，我们展示了崎岖，全自治机器人的设计和田间评估，用于休眠季节葡萄园的端到最终修剪。该设计的设计包括新颖的相机系统，运动冗余机械手，地面机器人和在感知系统中的新颖算法。所提出的研究原型机器人系统能够在213秒/葡萄藤中完全从两侧刺激一排藤蔓，总修枝精度为87％。与机械预灌浆试验相比，商业葡萄园中自治系统的初始现场测试显示出休眠季节修剪的显着变化。在手稿中描述了设计方法，系统组件，经验教训，未来增强以及简要的经济分析。
translated by 谷歌翻译
本文介绍了3D越野地形环境的安全，高效和敏捷的地面车导航算法。越野导航受到3D地形拓扑顶部不同地形条件引起的不确定的车辆 - 透水相互作用。现有的作品仅限于采用过度简化的车辆模型。拟议的算法从驱动数据中学习了地形引起的不确定性，并将学习的不确定性分布编码到路径评估的遍历成本中。然后，设计导航路径以优化不确定性吸引的横穿性成本，从而导致安全而敏捷的车辆操纵。确保实时执行，该算法将在图形处理单元（GPU）上运行的并行计算体系结构中进一步实现。
translated by 谷歌翻译
2021-12-03
我们利用了肢体机器人互动和预言的互补优势，实现了点球导航。腿系统能够穿过比轮式机器人更复杂的地形，而是为了充分利用这种能力，我们需要导航系统中的高级路径规划仪，了解在不同地形上的低级运动策略的步行能力。我们通过使用壁虎搜寻反馈来实现这一目标来估计行走政策的安全操作限制，并感知意外障碍和地形性质，如可能被视力错过的地面的平滑度或柔软度。导航系统使用车载相机来生成占用映射和相应的成本图以实现目标。然后，FMM（快速行进方法）规划器然后生成目标路径。速度命令生成器将此作为输入，以从安全顾问，意外障碍和地形速度限制生成作为输入附加约束的机车策略的所需速度。与轮式机器人（Logobot）基线（Logobot）基线和其他具有不相交的基调规划和低级控制的基线显示出卓越的性能。我们还在具有板载传感器和计算的Quadruped Robot上显示了我们系统的真实部署。 https://navigation-locomotion.github.io/camera-ready的视频
translated by 谷歌翻译
估计越野环境中的地形横穿性需要关于机器人和这些地形之间复杂相互作用动态的推理。但是，建立准确的物理模型，或创建有益的标签来以有监督的方式学习模型是有挑战性的。我们提出了一种方法，该方法通过将外部感受性的环境信息与本体感受性的地形相互作用反馈相结合，以自我监督的方式将遍历性成本映像结合在一起。此外，我们提出了一种将机器人速度纳入Costmap预测管道中的新型方法。我们在具有挑战性的越野地形上，在多个大型，自动的全地形车辆（ATV）上验证了我们的方法，并在单独的大型地面机器人上易于集成。我们的短尺寸导航结果表明，使用我们学到的Costmaps可以使整体航行更顺畅，并为机器人提供了对机器人与不同地形类型（例如草和砾石）之间相互作用的更细粒度的了解。我们的大规模导航试验表明，与基于占用率的导航基线相比，我们可以将干预措施的数量减少多达57％，这是在挑战400 m至3150 m不等的越野课程中。
translated by 谷歌翻译
本文介绍了在线本地化和彩色网格重建（OLCMR）ROS感知体系结构，用于地面探索机器人，旨在在具有挑战性的未知环境中执行强大的同时定位和映射（SLAM），并实时提供相关的彩色3D网格表示。它旨在被远程人类操作员使用在任务或之后或之后轻松地可视化映射的环境，或作为在勘探机器人技术领域进行进一步研究的开发基础。该体系结构主要由精心挑选的基于激光雷达的SLAM算法的开源ROS实现以及使用点云和RGB摄像机图像投影到3D空间中的彩色表面重建过程。在较新的大学手持式LIDAR-VISION参考数据集上评估了整体表演，并在分别在城市和乡村户外环境中分别在代表性的车轮机器人上收集的两个实验轨迹。索引术语：现场机器人，映射，猛击，彩色表面重建
translated by 谷歌翻译
我们提出了一种生成，预测和使用时空占用网格图（SOGM）的方法，该方法嵌入了真实动态场景的未来语义信息。我们提出了一个自动标记的过程，该过程从嘈杂的真实导航数据中创建SOGM。我们使用3D-2D馈电体系结构，经过训练，可以预测SOGM的未来时间步骤，并给定3D激光镜框架作为输入。我们的管道完全是自我监督的，从而为真正的机器人提供了终身学习。该网络由一个3D后端组成，该后端提取丰富的特征并实现了激光镜框架的语义分割，以及一个2D前端，可预测SOGM表示中嵌入的未来信息，从而有可能捕获房地产的复杂性和不确定性世界多代理，多未来的互动。我们还设计了一个导航系统，该导航系统在计划中使用这些预测的SOGM在计划中，之后它们已转变为时空风险图（SRMS）。我们验证导航系统在模拟中的能力，在真实的机器人上对其进行验证，在各种情况下对真实数据进行研究SOGM预测，并提供一种新型的室内3D LIDAR数据集，该数据集在我们的实验中收集，其中包括我们的自动注释。
translated by 谷歌翻译