基于行为树的共生自主移动机器人任务中的人员搜寻
机器人学
2022-07-12 v1
摘要
我们考虑在移动社交机器人遇到无法独自解决的情况时进行的人员搜寻问题。例如物理性地打开关闭的门或操作电梯。基于行为树(Behavior Tree)框架，我们创建了一种模块化且易于扩展的动作序列，目标是找到一个人来协助机器人。通过将行为树分解为离散时间马尔可夫链(Discrete Time Markov Chain)，我们获得了各动作选项成功概率与成功率的估计，特别是机器人应在何处等待或搜寻人员。在真实世界实验中，所提出的方法与其他常用方法进行了比较，实验在一栋大学建筑内两个不同起点处开始，历时一周共进行588次测试运行。我们表明，在成功率和找到人并返回起点所需时间方面，我们的方法优于其他方法。
引用
@article{arxiv.2103.09162,
title = {Behavior-Tree-Based Person Search for Symbiotic Autonomous Mobile Robot Tasks},
author = {Marvin Stuede and Timo Lerche and Martin Alexander Petersen and Svenja Spindeldreier},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.09162},
year = {2022}
}
备注
Accepted for publication at ICRA 2021