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。
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我们提出了GANAV，这是一种新颖的小组注意机制，可以从RGB图像中识别出越野地形和非结构化环境中的安全和可通道的区域。我们的方法根据其可通道的语义分割根据其可通道水平对地形进行了分类。我们新颖的小组注意力损失使任何骨干网络都能明确关注具有低空间分辨率的不同组的特征。与现有的SOTA方法相比，我们的设计可提供有效的推断，同时保持高度的准确性。我们对RUGD和Rellis-3D数据集的广泛评估表明，GANAV在RUGD上的改善对SOTA MIOU的改善增长了2.25-39.05％，Rellis-3d的RUGD提高了5.17-19.06％。我们与Ganav进行了深入的增强基于学习的导航算法的接口，并在现实世界中的非结构化地形中突出了其在导航方面的好处。我们将基于GANAV的导航算法与ClearPath Jackal和Husky Robots集成在一起，并观察到成功率增加了10％，在选择表面最佳的可通道性和4.6-13.9％的表面方面为2-47％在轨迹粗糙度中。此外，加纳夫将禁区的假阳性降低37.79％。代码，视频和完整的技术报告可在https://gamma.umd.edu/offroad/上找到。
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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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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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这项研究受到人类行为的启发，提议使用探测策略，并将其整合到遍布性分析框架中，以解决未知的粗糙地形上的安全导航。我们的框架将可折叠信息整合到我们现有的遍历性分析中，因为仅视力和几何信息可能会被不可预测的非刚性地形（例如柔软的土壤，灌木丛或水坑）误导。通过新的遍历性分析框架，我们的机器人对不可预测的地形进行了更全面的评估，这对于其在室外环境中的安全至关重要。该管道首先使用RGB-D摄像头确定地形的几何和语义性能，并在可疑地形上探测位置。使用力传感器对这些区域进行探测，以确定机器人在其上面时崩溃的风险。该风险被称为可折叠度度量，该指标估计了不可预测的区域的地面可折叠性。此后，将可折叠性度量以及几何和语义空间数据结合在一起，并分析以产生全局和局部穿术网格图。这些遍历性网格地图告诉机器人是否可以安全地跨越地图的不同区域。然后使用网格图来生成机器人的最佳路径，以安全地导航其目标。在模拟和现实世界实验中，我们的方法已在四足动物的机器人上成功验证。
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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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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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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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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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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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自动驾驶的车辆和自动地面机器人需要一种可靠，准确的方法来分析周围环境的遍历以进行安全导航。本文提出并评估了一种基于机器学习的遍历性分析方法，该方法将基于SVM分类器的混合方法中的几何特征与基于外观的特征相结合。特别是，我们表明，整合一组新的几何和视觉特征并专注于重要的实施细节，可以显着提高性能和可靠性。已提出的方法已与最先进的深度学习方法进行了比较。在不同的复杂性方面，它的准确性为89.2％，表明其有效性和鲁棒性。该方法在CPU上完全运行，并在其他方法方面达到可比的结果，运行速度更快，并且需要更少的硬件资源。
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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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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。
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用快速自动驾驶汽车导航越野，取决于强大的感知系统，该系统与不可传输的地形区分开来。通常，这取决于语义理解，该语义理解基于人类专家注释的图像的监督学习。这需要对人类时间进行大量投资，假定正确的专家分类，并且小细节可能导致错误分类。为了应对这些挑战，我们提出了一种方法，可以以一种自我监督的方式从过去的车辆体验中预测高风险的地形。首先，我们开发了一种将车辆轨迹投射到前摄像头图像中的工具。其次，在地形的3D表示中的遮挡被过滤掉。第三，在蒙面车辆轨迹区域训练的自动编码器根据重建误差确定低风险和高风险地形。我们通过两种型号和不同的瓶颈评估了我们的方法，并使用了两个不同的训练站点和四轮越野车。与来自类似地形的两个独立的语义标签的独立测试集比较，表明能够将地面作为低风险和植被为高风险，精度为81.1％和85.1％。
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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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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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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。
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