盲如蝙蝠：小型机器人上的可听声回声定位
机器人学
2023-01-23 v1
摘要
为安全高效运行，移动机器人需要感知其环境，特别是执行诸如障碍物检测、定位与建图等任务。尽管机器人常配备麦克风与扬声器，音频模态很少用于这些任务。相较于已有许多实用解决方案的声源定位，主动回声定位算法发展较少，且常依赖于小型机器人难以满足的硬件要求。我们提出一种基于声音的端到端定位与建图流水线，面向但不仅限于仅配备简单蜂鸣器和低端麦克风的机器人。该方法基于模型、实时运行，且无需先验标定或训练。我们在e-puck机器人及其集成音频硬件上，以及在Crazyflie无人机上成功测试了该算法，并为后者设计了可复现的音频扩展板。当机器人在测量过程中静止时，我们在两个平台上均实现了厘米级墙壁定位。即使在更具挑战性的飞行无人机场景中，我们也能成功定位墙壁，这在一个概念验证的多墙定位与建图演示中得以展示。
引用
@article{arxiv.2301.08327,
title = {Blind as a bat: audible echolocation on small robots},
author = {Frederike Dümbgen and Adrien Hoffet and Mihailo Kolundžija and Adam Scholefield and Martin Vetterli},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.08327},
year = {2023}
}
备注
8 pages, 10 figures, published in IEEE Robotics and Automation Letters