現(xiàn)場(chǎng)機(jī)器人的可遍歷性預(yù)測(cè)導(dǎo)航
為了在樹木繁茂、易受障礙物或地圖不良的區(qū)域部署現(xiàn)場(chǎng)機(jī)器人，用戶必須規(guī)劃所有可能障礙物的路徑。最近在 arXiv.org 上的一篇論文提出了一種新的模塊化方法，即 WayFAST(用于可遍歷性的航點(diǎn)自由自治系統(tǒng))來(lái)加速現(xiàn)場(chǎng)機(jī)器人路徑編程。
該方法使用模塊化架構(gòu)，該架構(gòu)結(jié)合了使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和已知運(yùn)動(dòng)動(dòng)力學(xué)模型的可遍歷性預(yù)測(cè)，以在各種戶外環(huán)境中自主導(dǎo)航。它不需要為學(xué)習(xí)可遍歷區(qū)域定義任何手動(dòng)標(biāo)簽或啟發(fā)式方法。
該方法通過(guò)讓用戶簡(jiǎn)單地選擇機(jī)器人需要行進(jìn)的目標(biāo)點(diǎn)，顯著減少了現(xiàn)場(chǎng)機(jī)器人路徑編程的時(shí)間和精力。在各種具有挑戰(zhàn)性的戶外環(huán)境中進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)證實(shí)，該方法優(yōu)于現(xiàn)有方法并導(dǎo)致無(wú)振蕩自主導(dǎo)航。
我們提出了一種自我監(jiān)督的方法，用于學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)需要良好牽引力才能導(dǎo)航的輪式移動(dòng)機(jī)器人的可穿越路徑。我們的算法稱為 WayFAST(用于可遍歷性的無(wú)航點(diǎn)自主系統(tǒng))，它使用 RGB 和深度數(shù)據(jù)以及導(dǎo)航經(jīng)驗(yàn)，在室外非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中自動(dòng)生成可遍歷路徑。我們的主要靈感是可以使用運(yùn)動(dòng)動(dòng)力學(xué)模型估計(jì)滾動(dòng)機(jī)器人的牽引力。使用在線后退水平估計(jì)器提供的牽引力估計(jì)，我們能夠以自我監(jiān)督的方式訓(xùn)練可遍歷性預(yù)測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而不需要以前方法使用的啟發(fā)式方法。我們通過(guò)在不同環(huán)境中的廣泛現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試證明了 WayFAST 的有效性，從干燥的沙灘到森林檐篷和白雪覆蓋的草地。我們的結(jié)果清楚地表明，WayFAST 可以學(xué)習(xí)避開幾何障礙物以及雪等不可穿越的地形，而使用僅提供幾何數(shù)據(jù)的傳感器(如 LiDAR)很難避開這些障礙物。此外，我們表明，我們基于在線牽引估計(jì)的訓(xùn)練管道比其他基于啟發(fā)式的方法更有效。
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