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。
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我们提出了Terrapn，这是一种新颖的方法，它可以通过自我监督的学习直接从机器人 - 泰林相互作用中了解复杂室外地形的表面特性（牵引力，颠簸，可变形等），并将其用于自动驾驶机器人导航。我们的方法使用地形表面和机器人的速度的RGB图像作为输入，以及机器人作为自我选择的标签所经历的IMU振动和探测错误。我们的方法计算了一个表面成本图，该图将平滑，高吸收表面（低导航成本）与颠簸，滑水，可变形表面（高导航成本）区分开。我们通过检测表面之间的边界来计算从输入RGB图像的非均匀采样贴片来计算成本图，从而与均匀的采样和现有分割方法相比，导致推理时间较低（低47.27％）。我们提出了一种新颖的导航算法，该算法可以说明表面成本，计算机器人的基于成本的加速度限制以及动态可行的无碰撞轨迹。 Terrapn的表面成本预测可以在约25分钟内进行五个不同的表面进行训练，而先前基于学习的分割方法数小时。在导航方面，我们的方法在成功率（高达35.84％），轨迹的振动成本（降低21.52％）方面优于先前的工作，并在颠簸，可变形的表面上放慢机器人（最高46.76％）在不同的情况下较慢）。
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高速偏离地面车辆的高速偏离道路导航的主要挑战之一是，车辆地形相互作用的动力动力学会根据地形而大不相同。以前解决这一挑战的方法已经考虑学习一种基于车辆的惯性信息，以感知运动动力学相互作用。在本文中，我们假设，除了过去的惯性信息外，还必须预料到将来，还必须预料到将来，还必须预料到将来，还必须预料到将来，还必须预料到将来，还必须预料到将来的动力学相互作用，以实现精确的高速越野导航。为此，我们引入了视觉惯性逆动力动力学（VI-IKD），这是一种新型的基于学习的IKD模型，除了过去的惯性信息外，还基于从机器人前面的地形贴片的视觉信息进行条件，使其能够预期会素动力学相互作用在将来。我们在室内和室外环境中验证了VI-IKD在实验上进行实验性高速越野导航的有效性ART方法，VI-IKD可以以高达3.5 m/s的速度在各种不同的地形上更准确，更强大的越野导航。
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森林中自主冬季导航所固有的挑战包括缺乏可靠的全球导航卫星系统（GNSS）信号，低特征对比度，高照明变化和变化环境。这种类型的越野环境是一个极端的情况，自治车可能会在北部地区遇到。因此，了解对自动导航系统对这种恶劣环境的影响非常重要。为此，我们介绍了一个现场报告分析亚曲率区域中的教导和重复导航，同时受到气象条件的大变化。首先，我们描述了系统，它依赖于点云注册来通过北方林地定位移动机器人，同时构建地图。我们通过在教学和重复模式下在自动导航中进行了在实验中评估了该系统。我们展示了密集的植被扰乱了GNSS信号，使其不适合在森林径中导航。此外，我们突出了在森林走廊中使用点云登记的定位相关的不确定性。我们证明它不是雪降水，而是影响我们系统在环境中定位的能力的积雪。最后，我们从我们的实地运动中揭示了一些经验教训和挑战，以支持在冬季条件下更好的实验工作。
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机器人车使用成本图来规划无碰撞路径。与地图中的每个单元相关的成本表示感知的环境信息，这些信息通常是在经过几次反复试验后手动确定的。在越野环境中，由于存在几种类型的功能，将与每个功能相关的成本值进行手工制作是挑战。此外，不同手工制作的成本值可以导致相同环境的不同路径，而不可取的环境。在本文中，我们解决了从感知的稳健车辆路径计划中学习成本图值的问题。我们使用深度学习方法提出了一个名为“骆驼”的新颖框架，该方法通过演示来学习参数，从而为路径规划提供适应性和强大的成本图。骆驼已接受过多模式数据集的培训，例如Rellis-3D。骆驼的评估是在越野场景模拟器（MAV）和IISER-B校园的现场数据上进行的。我们还在地面流动站上执行了骆驼的现实实施。结果表明，在非结构化的地形上没有碰撞的情况下，车辆的灵活而强大的运动。
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2022-03-22
我们提出了一种自我监督的方法，用于预测需要良好牵引力才能导航的轮式移动机器人的可穿越路径。我们的算法称为Wayfast（无路线自动驾驶系统用于遍历性），使用RGB和深度数据以及导航经验，自主在室外非结构化环境中自主生成可遍历的路径。我们的主要灵感是，可以使用动力动力学模型估算滚动机器人的牵引力。使用在线退化的视野估计器提供的牵引力估计值，我们能够以自我监督的方式训练遍历性预测神经网络，而无需以前的方法使用的启发式方法。我们通过在各种环境中进行广泛的现场测试来证明Wayfast的有效性，从沙滩到森林檐篷和积雪覆盖的草田不等。我们的结果清楚地表明，Wayfast可以学会避免几何障碍物以及不可传输的地形，例如雪，这很难避免使用仅提供几何数据（例如LiDAR）的传感器。此外，我们表明，基于在线牵引力估计的培训管道比其他基于启发式的方法更有效率。
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通过学习占用和公制地图来解决开放世界越野导航任务的几何方法，提供良好的泛化，但在违反他们的假设（例如，高草）的户外环境中可能是脆弱的。基于学习的方法可以直接从原始观察中学习无碰撞行为，但难以与标准的基于几何的管道集成。这创造了一个不幸的冲突 - 要么使用学习，要么丢失很好的几何导航组件，要么不使用它，或者不使用它，支持广泛的手动调整几何的成本图。在这项工作中，我们通过以一种方式设计学习和非学习的组件来拒绝这种二分法，使得它们可以以自我监督的方式有效地组合。这两个组件都有助于规划标准：学习组件作为奖励有助于预测的可遍历，而几何组件会有助于障碍成本信息。我们实例化并相对评价我们的系统在分销和分发的外部环境中，表明这种方法继承了来自学习和几何成分的互补收益，并显着优于其中任何一个。我们的结果视频在https://sites.google.com/view/hybrid -imitative-planning托管
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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。
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在共同的自主权下，轮椅用户期望车辆在遵循用户高级导航计划的同时提供安全舒适的游乐设施。为了找到这样的道路，车辆与不同的地形进行谈判，并评估其遍历难度。大多数先前的作品通过几何表示或语义分类进行了模型，这并不能反映在下游导航任务中感知的运动强度和骑行舒适性。我们建议使用本体感知感应在遍历性分析中明确对骑行舒适度进行建模。我们开发了一个自我监督的学习框架，以通过利用车辆状态作为训练信号来预测第一人称视图图像的遍历性成本量。我们的方法估计，如果根据地形外观进行遍历，车辆的感觉会如何。然后，我们显示我们的导航系统通过机器人实验以及人类评估研究提供了人类偏爱的骑行舒适性。
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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。
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我们提出了一种新颖的户外导航算法，以生成稳定，有效的动作，以将机器人导航到目标。我们使用多阶段的训练管道，并表明我们的模型产生了政策，从而在复杂的地形上导致稳定且可靠的机器人导航。基于近端政策优化（PPO）算法，我们开发了一种新颖的方法来实现户外导航任务的多种功能，即：减轻机器人的漂移，使机器人在颠簸的地形上保持稳定，避免在山丘上攀登，并具有陡峭的山坡，并改变了山坡，并保持了陡峭的高度变化，并使机器人稳定在山坡上，并避免了攀岩地面上的攀登，并避免了机器人的攀岩地形，并避免了机器人的攀岩地形。避免碰撞。我们的培训过程通过引入更广泛的环境和机器人参数以及统一模拟器中LIDAR感知的丰富特征来减轻现实（SIM到现实）差距。我们使用Clearphith Husky和Jackal在模拟和现实世界中评估我们的方法。此外，我们将我们的方法与最先进的方法进行了比较，并表明在现实世界中，它在不平坦的地形上至少提高了30.7％通过防止机器人在高梯度的区域移动，机器人在每个运动步骤处的高程变化。
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机器人导航传统上依赖于构建用于计划无碰撞轨迹的显式映射到所需的目标。在可变形的复杂地形中，使用基于几何的方法可以不能找到由于错误的可变形物体而像刚性和不可能的那样的路径。相反，我们学习预测地形区域的可迁移性以及更喜欢更容易导航的区域的估计（例如，小草上的小灌木）。与规范动态模型相比，我们而不是预测碰撞，而不是在实现的错误上回归。我们用一个政策方法训练，导致使用跨模拟和现实世界的培训数据分裂的50分钟的成功导航政策。我们基于学习的导航系统是一个示例高效的短期计划，我们在通过包括草原和森林的各种地形导航的清晰路径哈士摩克
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微型航空车（MAV）具有很高的信息收集任务的潜力，以支持搜索和救援方案中的情况意识。在这种情况下，手动控制MAV需要经验丰富的飞行员，并且容易出错，尤其是在真正紧急情况的压力下。灾难情景的条件对于自动MAV系统也充满挑战。通常不知道环境，GNSS可能并不总是可用。我们介绍了一个不依赖全球定位系统的未知环境中自动MAV航班的系统。该方法在多个搜索和救援方案中进行评估，即使在室内和室外区域之间过渡时，也可以进行安全的自动飞行。
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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。
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对于在城市环境中导航的自主机器人，对于机器人而言，要保持在指定的旅行路径（即小径），并避免使用诸如草和花园床之类的区域，以确保安全和社会符合性考虑因素。本文为未知的城市环境提供了一种自主导航方法，该方法结合了语义分割和激光雷达数据的使用。所提出的方法使用分段的图像掩码创建环境的3D障碍物图，从中计算了人行道的边界。与现有方法相比，我们的方法不需要预先建造的地图，并提供了对安全区域的3D理解，从而使机器人能够计划通过人行道的任何路径。将我们的方法与仅使用LiDAR或仅使用语义分割的两种替代方案进行比较的实验表明，总体而言，我们所提出的方法在户外的成功率大于91％的成功率，并且在室内大于66％。我们的方法使机器人始终保持在安全的旅行道路上，并减少了碰撞数量。
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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。
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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。
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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。
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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
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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.
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