基于信息增益规划的 quadruped 机器人主动测绘工业结构
机器人学
2020-02-25 v1
摘要
在本文中，我们开发了一种在线主动测绘系统，使 quadruped 机器人能够自主勘测大型物理结构。我们描述了扫描和重建感兴趣对象所需的感知、规划和控制模块，且不需要先验模型。该系统构建对象的体积表示，并根据重建本身以及为避免与环境碰撞，迭代确定扩展该表示的下一最佳视角（NBV）。通过计算在已感知地形图上采样的一组候选扫描位置的期望信息增益，以及到达这些候选位置的成本，机器人决定用于进一步探索的 NBV。机器人规划通往 NBV 的最优路径，避开障碍物和不可通行地形。在模拟和真实世界环境中的实验结果显示了我们系统的能力和效率。最后，我们在真实机器人 ANYbotics ANYmal 上展示了完整系统演示，自主重建建筑立面和工业结构。
引用
@article{arxiv.2002.09710,
title = {Actively Mapping Industrial Structures with Information Gain-Based Planning on a Quadruped Robot},
author = {Yiduo Wang and Milad Ramezani and Maurice Fallon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.09710},
year = {2020}
}