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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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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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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本文通过讨论参加了为期三年的SubT竞赛的六支球队的不同大满贯策略和成果,报道了地下大满贯的现状。特别是,本文有四个主要目标。首先,我们审查团队采用的算法,架构和系统;特别重点是以激光雷达以激光雷达为中心的SLAM解决方案(几乎所有竞争中所有团队的首选方法),异质的多机器人操作(包括空中机器人和地面机器人)和现实世界的地下操作(从存在需要处理严格的计算约束的晦涩之处)。我们不会回避讨论不同SubT SLAM系统背后的肮脏细节,这些系统通常会从技术论文中省略。其次,我们通过强调当前的SLAM系统的可能性以及我们认为与一些良好的系统工程有关的范围来讨论该领域的成熟度。第三,我们概述了我们认为是基本的开放问题,这些问题可能需要进一步的研究才能突破。最后,我们提供了在SubT挑战和相关工作期间生产的开源SLAM实现和数据集的列表,并构成了研究人员和从业人员的有用资源。
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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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The field of autonomous mobile robots has undergone dramatic advancements over the past decades. Despite achieving important milestones, several challenges are yet to be addressed. Aggregating the achievements of the robotic community as survey papers is vital to keep the track of current state-of-the-art and the challenges that must be tackled in the future. This paper tries to provide a comprehensive review of autonomous mobile robots covering topics such as sensor types, mobile robot platforms, simulation tools, path planning and following, sensor fusion methods, obstacle avoidance, and SLAM. The urge to present a survey paper is twofold. First, autonomous navigation field evolves fast so writing survey papers regularly is crucial to keep the research community well-aware of the current status of this field. Second, deep learning methods have revolutionized many fields including autonomous navigation. Therefore, it is necessary to give an appropriate treatment of the role of deep learning in autonomous navigation as well which is covered in this paper. Future works and research gaps will also be discussed.
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自动化驾驶系统(广告)开辟了汽车行业的新领域,为未来的运输提供了更高的效率和舒适体验的新可能性。然而,在恶劣天气条件下的自主驾驶已经存在,使自动车辆(AVS)长时间保持自主车辆(AVS)或更高的自主权。本文评估了天气在分析和统计方式中为广告传感器带来的影响和挑战,并对恶劣天气条件进行了解决方案。彻底报道了关于对每种天气的感知增强的最先进技术。外部辅助解决方案如V2X技术,当前可用的数据集,模拟器和天气腔室的实验设施中的天气条件覆盖范围明显。通过指出各种主要天气问题,自主驾驶场目前正在面临,近年来审查硬件和计算机科学解决方案,这项调查概述了在不利的天气驾驶条件方面的障碍和方向的障碍和方向。
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在自动驾驶的背景下,车辆本质上肯定会遇到更多的极端天气,在此期间必须确保公共安全。随着气候迅速变化,大暴风雪的频率有望增加,并成为安全导航的主要威胁。尽管有许多文献旨在提高对冬季条件的导航弹性,但缺乏标准指标来量化与降水有关的LIDAR传感器的可见性丧失。本章提出了一个新颖的指标,以实时量化LIDAR可见性损失,并依赖气象研究领域的可见性概念。我们在加拿大不良驾驶条件(CADC)数据集上评估了该指标,将其与基于最先进的激光雷达的本地化算法的性能相关联,并评估在本地化过程之前过滤点云的好处。我们表明,迭代最接近的点(ICP)算法令人惊讶地抵抗降雪,但是突然的事件(例如雪地)可以极大地阻碍其准确性。我们讨论了此类事件,并证明需要更好地关注这些极端事件以量化其效果。
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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。
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在过去的十年中,自动驾驶航空运输车辆引起了重大兴趣。这是通过空中操纵器和新颖的握手的技术进步来实现这一目标的。此外,改进的控制方案和车辆动力学能够更好地对有效载荷进行建模和改进的感知算法,以检测无人机(UAV)环境中的关键特征。在这项调查中,对自动空中递送车辆的技术进步和开放研究问题进行了系统的审查。首先,详细讨论了各种类型的操纵器和握手,以及动态建模和控制方法。然后,讨论了降落在静态和动态平台上的。随后,诸如天气状况,州估计和避免碰撞之类的风险以确保安全过境。最后,调查了交付的UAV路由,该路由将主题分为两个领域:无人机操作和无人机合作操作。
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安装在微空中车辆(MAV)上的地面穿透雷达是有助于协助人道主义陆地间隙的工具。然而,合成孔径雷达图像的质量取决于雷达天线的准确和精确运动估计以及与MAV产生信息性的观点。本文介绍了一个完整的自动空气缩进的合成孔径雷达(GPSAR)系统。该系统由空间校准和时间上同步的工业级传感器套件组成,使得在地面上方,雷达成像和光学成像。自定义任务规划框架允许在地上控制地上的Stripmap和圆形(GPSAR)轨迹的生成和自动执行,以及空中成像调查飞行。基于因子图基于Dual接收机实时运动(RTK)全局导航卫星系统(GNSS)和惯性测量单元(IMU)的测量值,以获得精确,高速平台位置和方向。地面真理实验表明,传感器时机为0.8美元,正如0.1美元的那样,定位率为1 kHz。与具有不确定标题初始化的单个位置因子相比,双位置因子配方可提高高达40%,批量定位精度高达59%。我们的现场试验验证了本地化准确性和精度,使得能够相干雷达测量和检测在沙子中埋入的雷达目标。这验证了作为鸟瞰着地图检测系统的潜力。
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Mohamed Bin Zayed国际机器人挑战(MBZIRC)2020为无人机(无人机)构成了不同的挑战。我们提供了四个量身定制的无人机,专门为MBZIRC的单独空中机器人任务开发,包括自定义硬件和软件组件。在挑战1中,使用高效率,车载对象检测管道进行目标UAV,以捕获来自目标UAV的球。第二个UAV使用类似的检测方法来查找和流行散落在整个竞技场的气球。对于挑战2,我们展示了一种能够自主空中操作的更大的无人机:从相机图像找到并跟踪砖。随后,将它们接近,挑选,运输并放在墙上。最后,在挑战3中,我们的UAV自动发现使用LIDAR和热敏摄像机的火灾。它用船上灭火器熄灭火灾。虽然每个机器人都具有任务特定的子系统,但所有无人机都依赖于为该特定和未来竞争开发的标准软件堆栈。我们介绍了我们最开源的软件解决方案,包括系统配置,监控,强大无线通信,高级控制和敏捷轨迹生成的工具。为了解决MBZirc 2020任务,我们在多个研究领域提出了机器视觉和轨迹生成的多个研究领域。我们介绍了我们的科学贡献,这些贡献构成了我们的算法和系统的基础,并分析了在阿布扎比的MBZIRC竞赛2020年的结果,我们的系统在大挑战中达到了第二名。此外,我们讨论了我们参与这种复杂的机器人挑战的经验教训。
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This paper presents an accurate, highly efficient, and learning-free method for large-scale odometry estimation using spinning radar, empirically found to generalize well across very diverse environments -- outdoors, from urban to woodland, and indoors in warehouses and mines - without changing parameters. Our method integrates motion compensation within a sweep with one-to-many scan registration that minimizes distances between nearby oriented surface points and mitigates outliers with a robust loss function. Extending our previous approach CFEAR, we present an in-depth investigation on a wider range of data sets, quantifying the importance of filtering, resolution, registration cost and loss functions, keyframe history, and motion compensation. We present a new solving strategy and configuration that overcomes previous issues with sparsity and bias, and improves our state-of-the-art by 38%, thus, surprisingly, outperforming radar SLAM and approaching lidar SLAM. The most accurate configuration achieves 1.09% error at 5Hz on the Oxford benchmark, and the fastest achieves 1.79% error at 160Hz.
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凭借在运动扫描系统生产的LIDAR点云注册的目的,我们提出了一种新颖的轨迹调整程序,可以利用重叠点云和关节集成之间所选可靠的3D点对应关系的自动提取。 (调整)与所有原始惯性和GNSS观察一起。这是使用紧密耦合的方式执行的动态网络方法来执行,这通过在传感器处的错误而不是轨迹等级来实现最佳补偿的轨迹。 3D对应关系被制定为该网络内的静态条件,并且利用校正的轨迹和可能在调整内确定的其他参数,以更高的精度生成注册点云。我们首先描述了选择对应关系以及将它们作为新观察模型作为动态网络插入的方法。然后,我们描述了对具有低成本MEMS惯性传感器的实用空气激光扫描场景中提出框架的性能进行评估。在进行的实验中,建议建立3D对应关系的方法在确定各种几何形状的点对点匹配方面是有效的,例如树木,建筑物和汽车。我们的结果表明,该方法提高了点云登记精度,否则在确定的平台姿态或位置(以标称和模拟的GNSS中断条件)中的错误受到强烈影响,并且可能仅使用总计的一小部分确定未知的触觉角度建立的3D对应数量。
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LiDAR的探测法吸引了相当大的关注,作为在复杂的GNSS污染环境中运行的自主机器人的强大定位方法。但是,由于自动操作所需的板载计算和内存资源的局限性,在大规模环境中在异质平台上实现可靠和有效的性能仍然是一个挑战。在这项工作中,我们提出了实时地下3D映射的强大且计算效率的\ LIDAR ODOMETIRY系统。 Locus 2.0包括一个新型的基于正态的\ Morrell {广义迭代的最接近点(GICP)}公式,该公式会减少点云对齐的计算时间,这是一种自适应体素电网滤波器,可维持所需的计算负载,无论环境的几何形状和滑动方式如何 - 窗口地图方法界限内存消耗。所提出的方法被证明适合在严重的计算和记忆约束下部署在参与大规模探索的异质机器人平台上。我们展示了Locus 2.0,这是Costar团队进入DARPA地下挑战赛的关键要素,在各种地下场景中。我们将基因座2.0作为开源库,并在具有挑战性和大规模的地下环境中发布基于\激光雷达的Odometry数据集。该数据集在多种环境中具有腿部和轮式平台,包括雾,灰尘,黑暗和几何归化环境,总计$ 11〜h $运营以及$ 16〜公里的距离。
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Conventional sensor-based localization relies on high-precision maps, which are generally built using specialized mapping techniques involving high labor and computational costs. In the architectural, engineering and construction industry, Building Information Models (BIM) are available and can provide informative descriptions of environments. This paper explores an effective way to localize a mobile 3D LiDAR sensor on BIM-generated maps considering both geometric and semantic properties. First, original BIM elements are converted to semantically augmented point cloud maps using categories and locations. After that, a coarse-to-fine semantic localization is performed to align laser points to the map based on iterative closest point registration. The experimental results show that the semantic localization can track the pose successfully with only one LiDAR sensor, thus demonstrating the feasibility of the proposed mapping-free localization framework. The results also show that using semantic information can help reduce localization errors on BIM-generated maps.
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感知性挑战性环境中的现场机器人需要快速准确的状态估计,但现代LIDAR传感器迅速压倒电流算法算法。为此,本文介绍了一种轻质前端激光乐曲线液,具有一致和准确的本地化,用于计算限制的机器人平台。我们的直接激光探针内径(DLO)方法包括多个关键算法创新,该创新优先考虑计算效率并实现密集,最小预处理的点云,以实时提供准确的姿态估计。这是通过一种新型密钥帧系统来实现的,该系统还有效地管理历史地图信息,除了用于数据结构回收的快速点云登记的自定义迭代最近的点求解器之外。我们的方法更准确地具有比当前最先进的计算开销更准确,并且在空中和腿机器人的几个感知性挑战环境中广泛地评估了作为美国国家航空航天委员会队队的一部分是美国国家航空航天委员会的一部分的感知挑战性的环境,这是DARPA地铁的研究和开发工作的一部分挑战。
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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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在本报告中,我们提出了在哥斯达黎加太平洋架子和圣托里尼 - Kolumbo Caldera Complex中,在寻找寿命中的寻找寿命任务中的自主海洋机器人技术协调,操作策略和结果。它作为可能存在于海洋超越地球的环境中的类似物。本报告侧重于ROV操纵器操作的自动化,用于从海底获取有针对性的生物样品收集和返回的。在未来的外星勘查任务到海洋世界的背景下,ROV是一个模拟的行星着陆器,必须能够有能力的高水平自主权。我们的田间试验涉及两个水下车辆,冰(Nui)杂交ROV的两个水下车辆(即,龙眼或自主)任务,都配备了7-DOF液压机械手。我们描述了一种适应性,硬件无关的计算机视觉架构,可实现高级自动化操作。 Vision系统提供了对工作空间的3D理解,以便在复杂的非结构化环境中通知操纵器运动计划。我们展示了视觉系统和控制框架通过越来越具有挑战性的环境中的现场试验的有效性,包括来自活性Undersea火山,Kolumbo内的自动收集和生物样品的回报。根据我们在该领域的经验,我们讨论了我们的系统的表现,并确定了未来研究的有希望的指示。
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