对于机器人来说，在人口稠密地区的自主航行仍然是一项艰巨的任务，因为难以确保在非结构化情况下与行人进行安全互动。在这项工作中，我们提出了一个人群导航控制框架，该框架可在自动驾驶汽车上提供连续避免障碍物和接触后控制。我们建议评估指标，以了解自然人群中的会计效率，控制器响应和人群相互作用。我们报告了不同人群类型的110多种试验的结果：稀疏，流量和混合流量，低 - （<0.15 ppsm），中部（<0.65 ppsm）和高 - （<1 ppsm）的行人密度。我们提出了两种低级避免障碍方法与共享控制基线之间的比较结果。结果表明，在最高密度测试上，相对时间下降了10％，没有其他效率度量降低。此外，自主导航显示与共享控制导航相当，相对混蛋较低，命令的流利度明显更高，表明与人群的兼容性很高。我们得出的结论是，反应性控制器履行了对人群导航的快速和连续适应的必要任务，并且应该与高级计划者一起以进行环境和情境意识。
translated by 谷歌翻译
当代机器人主义者的主要目标之一是使智能移动机器人能够在共享的人类机器人环境中平稳运行。为此目标服务的最基本必要的功能之一是在这种“社会”背景下有效的导航。结果，最近的一般社会导航的研究激增，尤其是如何处理社会导航代理之间的冲突。这些贡献介绍了各种模型，算法和评估指标，但是由于该研究领域本质上是跨学科的，因此许多相关论文是不可比较的，并且没有共同的标准词汇。这项调查的主要目标是通过引入这种通用语言，使用它来调查现有工作并突出开放问题来弥合这一差距。它首先定义社会导航的冲突，并提供其组成部分的详细分类学。然后，这项调查将现有工作映射到了本分类法中，同时使用其框架讨论论文。最后，本文提出了一些未来的研究方向和开放问题，这些方向目前正在社会导航的边界，以帮助集中于正在进行的和未来的研究。
translated by 谷歌翻译
本文着重于影响弹性的移动机器人的碰撞运动计划和控制的新兴范式转移，并开发了一个统一的层次结构框架，用于在未知和部分观察的杂物空间中导航。在较低级别上，我们开发了一种变形恢复控制和轨迹重新启动策略，该策略处理可能在本地运行时发生的碰撞。低级系统会积极检测碰撞（通过内部内置的移动机器人上的嵌入式霍尔效应传感器），使机器人能够从其内部恢复，并在本地调整后影响后的轨迹。然后，在高层，我们提出了一种基于搜索的计划算法，以确定如何最好地利用潜在的碰撞来改善某些指标，例如控制能量和计算时间。我们的方法建立在A*带有跳跃点的基础上。我们生成了一种新颖的启发式功能，并进行了碰撞检查和调整技术，从而使A*算法通过利用和利用可能的碰撞来更快地收敛到达目标。通过将全局A*算法和局部变形恢复和重新融合策略以及该框架的各个组件相结合而生成的整体分层框架在模拟和实验中都经过了广泛的测试。一项消融研究借鉴了与基于搜索的最先进的避免碰撞计划者（用于整体框架）的链接，以及基于搜索的避免碰撞和基于采样的碰撞 - 碰撞 - 全球规划师（对于更高的较高的碰撞 - 等级）。结果证明了我们的方法在未知环境中具有碰撞的运动计划和控制的功效，在2D中运行的一类撞击弹性机器人具有孤立的障碍物。
translated by 谷歌翻译
谷仓（基准自动驾驶机器人导航）挑战在宾夕法尼亚州费城的2022年IEEE国际机器人和自动化国际会议（ICRA 2022）举行。挑战的目的是评估最先进的自动地面导航系统，以安全有效的方式将机器人通过高度约束的环境移动。具体而言，任务是将标准化的差分驱动地面机器人从预定义的开始位置导航到目标位置，而不会与模拟和现实世界中的任何障碍相撞。来自世界各地的五支球队参加了合格的模拟比赛，其中三支受邀在费城会议中心的一组身体障碍课程中相互竞争。竞争结果表明，尽管表面上显得简单，即使对于经验丰富的机器人主义者来说，在高度约束空间中的自主地面导航实际上远非解决问题。在本文中，我们讨论了挑战，前三名获胜团队所使用的方法以及学到的教训以指导未来的研究。
translated by 谷歌翻译
自主驾驶的车辆必须能够以无碰撞的方式在动态和不可预测的环境中导航。到目前为止，这仅是在无人驾驶汽车和仓库装置中部分实现的，在该装置中，诸如道路，车道和交通标志之类的标记结构简化了运动计划和避免碰撞问题。我们正在为类似汽车的车辆提供一种新的控制方法，该方法基于前所未有的快节奏A*实现，该方法允许控制周期以30 Hz的频率运行。这个频率使我们能够将A*算法作为低级重型控制器，非常适合在几乎任何动态环境中导航和避免碰撞。由于有效的启发式方法由沿着目标最短路径铺设的旋转 - 翻译 - 旋转运动运动，因此我们的短期流产A*（staa*）会快速收敛，并可以尽早中止，以确保高而稳定的控制速度。尽管我们的staa*沿着最短路径扩展状态，但它会照顾与环境的碰撞检查，包括预测的移动障碍状态，并返回计算时间用完时找到的最佳解决方案。尽管计算时间有限，但由于最短路径的以下路径，我们的staa*并未被困在拐角处。在模拟和实体机器人实验中，我们证明了我们的控制方法几乎完全消除了碰撞，并且具有改进的动态窗口方法的改进版本，并具有预测性的避免功能。
translated by 谷歌翻译
在本文中，我们提出了一个框架，将避免避免和故意对机器人操纵器的物理相互作用的框架。随着人类和机器人开始在工作和家庭环境中共存，纯粹的碰撞避免不足，因为人机接触是不可避免的，在某些情况下，需要。我们的工作使操纵器能够预测，检测和采取联系。为此，我们通过速度降低和运动限制，我们允许从机器人的原始轨迹的有限偏差。然后，如果发生联系，机器人可以基于新颖的动态接触阈值算法检测它和操纵。这项工作的核心贡献是动态接触阈值处理，其允许具有车载接近传感器的机械手来跟踪附近的物体并在预期碰撞时减少接触力。我们的框架在物理人体机器人互动过程中引发自然行为。我们在使用法兰卡埃米瓦熊猫机器人手臂上评估我们的系统各种场景;统称，我们的结果表明，我们的贡献不仅能够避免并反应接触，而且还预计它。
translated by 谷歌翻译
目前，移动机器人正在迅速发展，并在工业中寻找许多应用。然而，仍然存在与其实际使用相关的一些问题，例如对昂贵的硬件及其高功耗水平的需要。在本研究中，我们提出了一种导航系统，该导航系统可在具有RGB-D相机的低端计算机上操作，以及用于操作集成自动驱动系统的移动机器人平台。建议的系统不需要Lidars或GPU。我们的原始深度图像接地分割方法提取用于低体移动机器人的安全驾驶的遍历图。它旨在保证具有集成的SLAM，全局路径规划和运动规划的低成本现成单板计算机上的实时性能。我们使用Traversability Map应用基于规则的基于学习的导航策略。同时运行传感器数据处理和其他自主驾驶功能，我们的导航策略以18Hz的刷新率为控制命令而迅速执行，而其他系统则具有较慢的刷新率。我们的方法在有限的计算资源中优于当前最先进的导航方法，如3D模拟测试所示。此外，我们通过在室内环境中成功的自动驾驶来展示移动机器人系统的适用性。我们的整个作品包括硬件和软件在开源许可（https://github.com/shinkansan/2019-ugrp-doom）下发布。我们的详细视频是https://youtu.be/mf3iufuhppm提供的。
translated by 谷歌翻译
由于事件的范围有限，在复杂且高度可变的环境中，避免路径计划和碰撞是具有挑战性的。在文献中，有多种基于模型和学习的方法需要有效地部署大量的计算资源，并且可能具有有限的一般性。我们提出了一种基于全球稳定的被动控制器的计划算法，该算法可以在挑战性的环境条件下使用有限的计算资源计划平滑轨迹。该体系结构将最近提出的分形阻抗控制器与有限时间不变性区域结合在一起。由于该方法基于阻抗控制器，因此它也可以直接用作力/扭矩控制器。我们在模拟中验证了我们的方法，以通过发放Via-toints的发行及其对低带宽反馈的稳健性来分析互动导航在挑战凹域中的能力。使用11个代理的群模拟验证了所提出方法的可扩展性。我们已经在自动式轮式平台上进行了硬件实验，以验证与动态剂（即人和机器人）相互作用的平滑度和稳健性。与依赖数字优化的其他方法相比，所提出的本地规划师的计算复杂性可以通过低功率微控制器的部署降低能源消耗。
translated by 谷歌翻译
This paper presents a safety-critical locomotion control framework for quadrupedal robots. Our goal is to enable quadrupedal robots to safely navigate in cluttered environments. To tackle this, we introduce exponential Discrete Control Barrier Functions (exponential DCBFs) with duality-based obstacle avoidance constraints into a Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) with Whole-Body Control (WBC) framework for quadrupedal locomotion control. This enables us to use polytopes to describe the shapes of the robot and obstacles for collision avoidance while doing locomotion control of quadrupedal robots. Compared to most prior work, especially using CBFs, that utilize spherical and conservative approximation for obstacle avoidance, this work demonstrates a quadrupedal robot autonomously and safely navigating through very tight spaces in the real world. (Our open-source code is available at github.com/HybridRobotics/quadruped_nmpc_dcbf_duality, and the video is available at youtu.be/p1gSQjwXm1Q.)
translated by 谷歌翻译
本文考虑了使用户能够修改远程介绍机器人的路径的问题。该机器人能够自动导航到用户预定的目标，但是用户可能仍然希望修改路径，例如，远离其他人，或者更靠近她想在途中看到的地标。我们提出了人类影响的动态窗口方法（HI-DWA），这是一种基于动态窗口方法（DWA）的远程置换机器人的共享控制方法，该方法允许用户影响给予机器人的控制输入。为了验证所提出的方法，我们在虚拟现实（VR）中进行了用户研究（n = 32），以将HI-DWA与自主导航和手动控制之间的切换进行比较，以控制在虚拟环境中移动的模拟远程机器人。结果表明，用户使用HI-DWA控制器更快地实现了目标，并发现更容易使用。两种方法之间的偏好平均分配。定性分析表明，首选两种模式之间切换的参与者的主要原因是控制感。我们还分析了不同输入方法，操纵杆和手势，对偏好和感知工作量的影响。
translated by 谷歌翻译
人类感知机器人导航有一系列应用程序，其中移动机器人对普通人类环境中的人们带来多功能援助。虽然现有研究主要集中在以独立，故意个人为独立的，但人们进入群体;因此，移动机器人必须在围绕人们时尊重人群。本文探讨了使用深度加强学习的基于动态组形成的学习群体感知导航策略。通过仿真实验，我们展示了与忽视人类群体的基线政策相比，群体感知政策实现了更大的机器人导航性能（例如，较少的碰撞），尽量减少侵犯社会规范和不适，并减少机器人对行人的运动影响。我们的成果有助于发展社会导航和移动机器人将移动机器人集成到人类环境中。
translated by 谷歌翻译
本文提出了一种有效且安全的方法，可以避免基于LiDAR的静态和动态障碍。首先，点云用于生成实时的本地网格映射以进行障碍物检测。然后，障碍物由DBSCAN算法聚集，并用最小边界椭圆（MBE）包围。此外，进行数据关联是为了使每个MBE与当前帧中的障碍匹配。考虑到MBE作为观察，Kalman滤波器（KF）用于估计和预测障碍物的运动状态。通过这种方式，可以将远期时间域中每个障碍物的轨迹作为一组椭圆化。由于MBE的不确定性，参数化椭圆形的半肢和半尺寸轴被扩展以确保安全性。我们扩展了传统的控制屏障功能（CBF），并提出动态控制屏障功能（D-CBF）。我们将D-CBF与模型预测控制（MPC）结合起来，以实施安全至关重要的动态障碍。进行了模拟和实际场景中的实验，以验证我们算法的有效性。源代码发布以供社区参考。
translated by 谷歌翻译
这项工作通过建立最近提出的轨迹排名最大的熵深逆增强学习（T-Medirl），为拥挤的环境中具有社会意识的本地规划师的新框架提出了一个新的框架。为了解决社会导航问题，我们的多模式学习计划者明确考虑了社会互动因素以及社会意识因素，以从T-Medirl Pipeline中学习，以从人类的示范中学习奖励功能。此外，我们建议使用机器人周围行人的突然速度变化来解决人类示范中的亚临时性。我们的评估表明，这种方法可以成功地使机器人在拥挤的社交环境中导航，并在成功率，导航时间和入侵率方面胜过最先进的社会导航方法。
translated by 谷歌翻译
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.
translated by 谷歌翻译
本文介绍了一个混合在线的部分可观察到的马尔可夫决策过程（POMDP）计划系统，该系统在存在环境中其他代理商引入的多模式不确定性的情况下解决了自主导航的问题。作为一个特别的例子，我们考虑了密集的行人和障碍物中的自主航行问题。该问题的流行方法首先使用完整的计划者（例如，混合A*）生成一条路径，具有对不确定性的临时假设，然后使用基于在线树的POMDP求解器来解决问题的不确定性，并控制问题的有限方面（即沿着路径的速度）。我们提出了一种更有能力和响应的实时方法，使POMDP规划师能够控制更多的自由度（例如，速度和标题），以实现更灵活，更有效的解决方案。这种修改大大扩展了POMDP规划师必须推荐的国家空间区域，从而大大提高了在实时控制提供的有限计算预算中找到有效的推出政策的重要性。我们的关键见解是使用多Query运动计划技术（例如，概率路线图或快速行进方法）作为先验，以快速生成在有限的地平线搜索中POMDP规划树可能达到的每个状态的高效推出政策。我们提出的方法产生的轨迹比以前的方法更安全，更有效，即使在较长的计划范围内密集拥挤的动态环境中。
translated by 谷歌翻译
用于移动操作的机器人平台需要满足许多对许多现实世界应用的两个矛盾要求：需要紧凑的基础才能通过混乱的室内环境导航，而支撑需要足够大以防止翻滚或小费，尤其是在快速操纵期间有效载荷或与环境有力互动的操作。本文提出了一种新颖的机器人设计，该设计通过多功能足迹来满足这两种要求。当操纵重物时，它可以将其足迹重新配置为狭窄的配置。此外，其三角形配置可通过防止支撑开关来在不平坦的地面上进行高精度任务。提出了一种模型预测控制策略，该策略统一计划和控制，以同时导航，重新配置和操纵。它将任务空间目标转换为新机器人的全身运动计划。提出的设计已通过硬件原型进行了广泛的测试。足迹重新配置几乎可以完全消除操纵引起的振动。控制策略在实验室实验和现实世界的施工任务中被证明有效。
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
本文解决了在通信和传感器有限的动态环境中运行的移动机器人的安全计划和控制问题。在这种情况下，机器人无法感知周围的对象，而必须像在水下应用中那样依靠间歇性的外部信息。在这种情况下，挑战是机器人必须仅使用此陈旧数据计划，同时考虑到数据中的任何噪声或环境中的不确定性。为了应对这一挑战，我们提出了一种构图技术，该技术利用神经网络仅使用间歇性信息来快速通过拥挤和动态的环境来计划和控制机器人。具体而言，我们的工具使用可及性分析和潜在领域来训练能够生成安全控制动作的神经网络。我们通过跨越拥挤的运输渠道的水下车辆以及在通信和传感器限制环境中进行地面车辆进行的真实实验，展示了我们的技术。
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
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。
translated by 谷歌翻译