ArtPlanner:野外环境下的鲁棒足式机器人导航
机器人学
2023-03-29 v1
摘要
由于 DARPA 地下挑战赛中存在高度复杂的环境,所有六支受资助队伍均将足式机器人作为其机器人团队的一部分。它们能够跨步越过障碍的独特运动能力,对导航规划提出了特殊考量。本工作中,我们提出并考察 ArtPlanner,即 CERBERUS 队伍在决赛中使用的导航规划器。它基于一种采样方法,利用可达性抽象确定有效位姿,并使用学习得到的落脚评分来限制被视为安全可踏足的区域。所得规划图由在仿真中训练以最小化穿越时间并限制失败风险的神经网络赋予学习得到的运动代价。我们的方法以有界计算时间实现实时性能。我们呈现于 DARPA 地下挑战赛决赛期间收集的大量实验结果,该方法助力 CERBERUS 队伍赢得比赛。它为四台 ANYmal 四足机器人提供导航,实现 90 分钟自主运行而无一次规划或运动失败。
引用
@article{arxiv.2303.01420,
title = {ArtPlanner: Robust Legged Robot Navigation in the Field},
author = {Lorenz Wellhausen and Marco Hutter},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.01420},
year = {2023}
}