In this paper, we examine the problem of visibility-aware robot navigation among movable obstacles (VANAMO). A variant of the well-known NAMO robotic planning problem, VANAMO puts additional visibility constraints on robot motion and object movability. This new problem formulation lifts the restrictive assumption that the map is fully visible and the object positions are fully known. We provide a formal definition of the VANAMO problem and propose the Look and Manipulate Backchaining (LaMB) algorithm for solving such problems. LaMB has a simple vision-based API that makes it more easily transferable to real-world robot applications and scales to the large 3D environments. To evaluate LaMB, we construct a set of tasks that illustrate the complex interplay between visibility and object movability that can arise in mobile base manipulation problems in unknown environments. We show that LaMB outperforms NAMO and visibility-aware motion planning approaches as well as simple combinations of them on complex manipulation problems with partial observability.

尽管移动操作在工业和服务机器人技术方面都重要，但仍然是一个重大挑战，因为它需要将最终效应轨迹的无缝整合与导航技能以及对长匹马的推理。现有方法难以控制大型配置空间，并导航动态和未知环境。在先前的工作中，我们建议将移动操纵任务分解为任务空间中最终效果的简化运动生成器，并将移动设备分解为训练有素的强化学习代理，以说明移动基础的运动基础，以说明运动的运动可行性。在这项工作中，我们引入了移动操作的神经导航（n $^2 $ m $^2 $），该导航将这种分解扩展到复杂的障碍环境，并使其能够解决现实世界中的广泛任务。最终的方法可以在未探索的环境中执行看不见的长马任务，同时立即对动态障碍和环境变化做出反应。同时，它提供了一种定义新的移动操作任务的简单方法。我们证明了我们提出的方法在多个运动学上多样化的移动操纵器上进行的广泛模拟和现实实验的能力。代码和视频可在http://mobile-rl.cs.uni-freiburg.de上公开获得。

机器人操纵的最新工作集中在遮挡下混乱空间中的物体检索。然而，大多数努力都缺乏对方法完整性的条件分析，或者仅在可以从工作空间中删除对象时，这些方法仅适用。这项工作制定了一般的，闭塞感知的操纵任务，并专注于在限制空间内与现场重排的安全对象重建。它提出了一个框架，可确保安全性保证。此外，通过与在模拟中随机生成的实验中的随机和贪婪的基线进行比较，从经验上开发和评估了这种单调实例的抽象框架的实例化。即使对于具有逼真物体的混乱场景，提议的算法也显着超过基准，并在实验条件下保持高成功率。

嘈杂的传感，不完美的控制和环境变化是许多现实世界机器人任务的定义特征。部分可观察到的马尔可夫决策过程（POMDP）提供了一个原则上的数学框架，用于建模和解决不确定性下的机器人决策和控制任务。在过去的十年中，它看到了许多成功的应用程序，涵盖了本地化和导航，搜索和跟踪，自动驾驶，多机器人系统，操纵和人类机器人交互。这项调查旨在弥合POMDP模型的开发与算法之间的差距，以及针对另一端的不同机器人决策任务的应用。它分析了这些任务的特征，并将它们与POMDP框架的数学和算法属性联系起来，以进行有效的建模和解决方案。对于从业者来说，调查提供了一些关键任务特征，以决定何时以及如何成功地将POMDP应用于机器人任务。对于POMDP算法设计师，该调查为将POMDP应用于机器人系统的独特挑战提供了新的见解，并指出了有希望的新方向进行进一步研究。

Despite recent progress on trajectory planning of multiple robots and path planning of a single tethered robot, planning of multiple tethered robots to reach their individual targets without entanglements remains a challenging problem. In this paper, we present a complete approach to address this problem. Firstly, we propose a multi-robot tether-aware representation of homotopy, using which we can efficiently evaluate the feasibility and safety of a potential path in terms of (1) the cable length required to reach a target following the path, and (2) the risk of entanglements with the cables of other robots. Then, the proposed representation is applied in a decentralized and online planning framework that includes a graph-based kinodynamic trajectory finder and an optimization-based trajectory refinement, to generate entanglement-free, collision-free and dynamically feasible trajectories. The efficiency of the proposed homotopy representation is compared against existing single and multiple tethered robot planning approaches. Simulations with up to 8 UAVs show the effectiveness of the approach in entanglement prevention and its real-time capabilities. Flight experiments using 3 tethered UAVs verify the practicality of the presented approach.

混乱环境中的机器人操纵通常需要多个对象的复杂和顺序重排，以实现目标对象的所需重新配置。由于在这种情况下涉及复杂的身体互动，基于重新安排的操作仍然仅限于一小部分任务，并且尤其容易受到物理不确定性和感知噪声的影响。本文提出了一个计划框架，该框架利用了基于抽样的计划方法的效率，并通过动态控制计划范围来关闭操作循环。我们的方法交织了计划和执行，以逐步实现操纵目标，同时纠正过程中的任何错误或路径偏差。同时，我们的框架允许在不需要明确的目标配置的情况下定义操纵目标，从而使机器人能够灵活地与所有对象进行交互以促进对目标的操纵。通过在模拟和真实机器人中进行广泛的实验，我们在混乱的环境中评估了三个操纵任务的框架：抓握，重新安置和分类。与两种基线方法相比，我们表明我们的框架可以显着提高计划效率，对身体不确定性的鲁棒性以及在有限时间预算下的任务成功率。

多机器人运动计划（MRMP）是在运动动力学约束下针对在环境中作用的多个机器人的非缩进轨迹的基本问题。由于其复杂性，现有算法要么利用简化的假设或不完整。这项工作引入了基于动力学冲突的搜索（K-CB），这是一种分散的（分离）MRMP算法，是一般，可扩展性和概率完成的。该算法从成功的解决方案到MRMP的离散类似物（被称为多试路径查找（MAPF））具有灵感。具体来说，我们将基于冲突的搜索（CBS）（一种流行的分散MAPF算法）调整为MRMP设置。这种适应的新颖性是我们直接在连续领域工作，而无需离散化。特别是，动力动力学的约束在本地进行治疗。 K-CBS计划使用低级规划师分别为每个机器人计划，并通过定义单个机器人的约束来解决机器人之间的冲突树以解决机器人之间的碰撞。低水平的计划者可以是用于运动动力学机器人的任何基于采样的树搜索算法，从而将单个机器人的现有计划者提升为多机器人设置。我们表明，K-CBS继承了低级计划者的（概率）完整性。我们说明了在几个案例研究和基准测试中K-CB的一般性和性能。

我们介绍了栖息地2.0（H2.0），这是一个模拟平台，用于培训交互式3D环境和复杂物理的场景中的虚拟机器人。我们为体现的AI堆栈 - 数据，仿真和基准任务做出了全面的贡献。具体来说，我们提出：（i）复制：一个由艺术家的，带注释的，可重新配置的3D公寓（匹配真实空间）与铰接对象（例如可以打开/关闭的橱柜和抽屉）； （ii）H2.0：一个高性能物理学的3D模拟器，其速度超过8-GPU节点上的每秒25,000个模拟步骤（实时850x实时），代表先前工作的100倍加速；和（iii）家庭助理基准（HAB）：一套辅助机器人（整理房屋，准备杂货，设置餐桌）的一套常见任务，以测试一系列移动操作功能。这些大规模的工程贡献使我们能够系统地比较长期结构化任务中的大规模加固学习（RL）和经典的感官平面操作（SPA）管道，并重点是对新对象，容器和布局的概括。 。我们发现（1）与层次结构相比，（1）平面RL政策在HAB上挣扎； （2）具有独立技能的层次结构遭受“交接问题”的困扰，（3）水疗管道比RL政策更脆。

神经辐射场（NERF）最近被成为自然，复杂3D场景的代表的强大范例。 NERFS表示神经网络中的连续体积密度和RGB值，并通过射线跟踪从看不见的相机观点生成照片逼真图像。我们提出了一种算法，用于通过仅使用用于本地化的板载RGB相机表示为NERF的3D环境导航机器人。我们假设现场的NERF已经预先训练了离线，机器人的目标是通过NERF中的未占用空间导航到目标姿势。我们介绍了一种轨迹优化算法，其避免了基于NERF中的高密度区域的碰撞，其基于差分平整度的离散时间版本，其可用于约束机器人的完整姿势和控制输入。我们还介绍了基于优化的过滤方法，以估计单位的RGB相机中的NERF中机器人的6dof姿势和速度。我们将轨迹策划器与在线重新循环中的姿势过滤器相结合，以提供基于视觉的机器人导航管道。我们使用丛林健身房环境，教堂内部和巨石阵线导航的四轮车机器人，使用RGB相机展示仿真结果。我们还展示了通过教会导航的全向地面机器人，要求它重新定位以缩小差距。这项工作的视频可以在https://mikh3x4.github.io/nerf-navigation/找到。

操纵可变形的线性对象（DLOS）在有障碍的受约束环境中实现所需的形状是一项有意义但具有挑战性的任务。对于这项高度约束的任务是必要的；但是，由于规划人员的可变形性质，计划人员需要的准确模型很难获得，并且不可避免的建模错误会显着影响计划结果，如果机器人只是以开环的方式执行计划的路径，则可能导致任务失败。在本文中，我们提出了一个粗到精细的框架，以结合全球计划和局部控制，以进行双臂操纵DLO，能够精确实现所需的配置并避免DLO，机器人和障碍物之间的潜在碰撞。具体而言，全球规划师是指一个简单而有效的DLO能量模型，并计算出一条粗略的途径，以确保任务的可行性。然后，本地控制器遵循该路径作为指导，并通过闭环反馈进一步塑造它，以补偿计划错误并保证任务的准确性。仿真和现实世界实验都表明，我们的框架可以在使用不精确的DLO模型的受约束环境中稳健地实现所需的DLO配置。仅通过计划或控制就无法可靠地实现。

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。

工业机器人操纵器（例如柯机）的应用可能需要在具有静态和非静态障碍物组合的环境中有效的在线运动计划。当可用的计算时间受到限制或无法完全产生解决方案时，现有的通用计划方法通常会产生较差的质量解决方案。我们提出了一个新的运动计划框架，旨在在用户定义的任务空间中运行，而不是机器人的工作空间，该框架有意将工作空间一般性交易，以计划和执行时间效率。我们的框架自动构建在线查询的轨迹库，类似于利用离线计算的以前方法。重要的是，我们的方法还提供了轨迹长度上有限的次级优势保证。关键的想法是建立称为$ \ epsilon $ -Gromov-Hausdorff近似值的近似异构体，以便在任务空间附近的点也很接近配置空间。这些边界关系进一步意味着可以平稳地串联轨迹，这使我们的框架能够解决批次查询方案，目的是找到最小长度的轨迹顺序，这些轨迹访问一组无序的目标。我们通过几种运动型配置评估了模拟框架，包括安装在移动基础上的操纵器。结果表明，我们的方法可实现可行的实时应用，并为扩展其功能提供了有趣的机会。

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。

本研究提出了一种具有动态障碍物和不均匀地形的部分可观察环境中的BipeDal运动的安全任务和运动计划（夯实）的分层综合框架。高级任务规划师采用线性时间逻辑（LTL），用于机器人及其环境之间的反应游戏合成，并为导航安全和任务完成提供正式保证。为了解决环境部分可观察性，在高级导航计划者采用信仰抽象，以估计动态障碍的位置。因此，合成的动作规划器向中级运动规划器发送一组运动动作，同时基于运动过程的阶数模型（ROM）结合从安全定理提取的安全机置规范。运动计划程序采用ROM设计安全标准和采样算法，以生成准确跟踪高级动作的非周期性运动计划。为了解决外部扰动，本研究还调查了关键帧运动状态的安全顺序组成，通过可达性分析实现了对外部扰动的强大转变。最终插值一组基于ROM的超参数，以设计由轨迹优化生成的全身运动机器，并验证基于ROM的可行部署，以敏捷机器人设计的20多个自由的Cassie机器人。

多步兵的操纵任务（例如打开推动的儿童瓶）需要机器人来做出各种计划选择，这些选择受到在任务期间施加力量的要求所影响的各种计划。机器人必须推荐与动作顺序相关的离散和连续选择，例如是否拾取对象以及每个动作的参数，例如如何掌握对象。为了实现计划和执行有力的操纵，我们通过限制了扭矩和摩擦限制，通过拟议的有力的运动链约束来增强现有的任务和运动计划者。在三个领域，打开一个防儿童瓶，扭动螺母并切割蔬菜，我们演示了系统如何从组合组合组合中进行选择。我们还展示了如何使用成本敏感的计划来查找强大的策略和参数物理参数的不确定性。

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。

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。

在这项工作中，我们提出了一个基于工作空间的计划框架，尽管它使用冗余工作空间密钥点代表机器人状态，但可以利用可解释的几何信息，从而为复杂的机器人提供高质量的无碰撞路径。使用工作空间几何形状，我们首先找到每个钥匙点的无碰撞线性路径，以便在每个段的端点上，在密钥点之间满足距离约束。使用这些零件线性路径作为初始条件，我们可以执行优化步骤，以快速找到满足各种约束并将所有段组合在一起以获得有效路径的路径。我们表明，这些调整后的路径不太可能造成碰撞，并且建议的方法很快，可以产生良好的效果。

在本文中，我们为全向机器人提供了一种积极的视觉血液。目标是生成允许这样的机器人同时定向机器人的控制命令并将未知环境映射到最大化的信息量和消耗尽可能低的信息。利用机器人的独立翻译和旋转控制，我们引入了一种用于活动V-SLAM的多层方法。顶层决定提供信息丰富的目标位置，并为它们产生高度信息的路径。第二个和第三层积极地重新计划并执行路径，利用连续更新的地图和本地特征信息。此外，我们介绍了两个实用程序配方，以解释视野和机器人位置的障碍物。通过严格的模拟，真正的机器人实验和与最先进的方法的比较，我们证明我们的方法通过较小的整体地图熵实现了类似的覆盖结果。这是可以获得的，同时保持横向距离比其他方法短至39％，而不增加车轮的总旋转量。代码和实现详细信息作为开源提供。

我们研究了协调两个机器人臂以解决非单调式桌面多对象重排任务的问题。在非单调重排任务中，存在复杂的对象对象依赖项，需要多次移动某些对象才能求解实例。在大型工作空间中使用两个武器的工作时，必须在机器人之间交出一些物体，这使计划过程更加复杂。对于具有挑战性的双臂桌面重排问题，我们开发了有效的任务计划算法，以安排可以在两个臂之间正确分布的挑选n位序列。我们表明，即使不使用复杂的运动计划者，我们的方法也可以与贪婪的方法和单机器人计划的幼稚平行化相比，可以节省大量时间。