CAHSOR：SE(3) 中的能力感知高速越野地面导航
机器人学
2025-03-26 v2
摘要
尽管传统地面车辆的工作空间通常被假设为二维平面，即 SE(2)，但当它们在非结构化越野地形上高速行驶时，这种假设可能不再成立：在高摩擦路面上高速急转弯可能导致车辆侧翻；在松散碎石或草地上剧烈转向可能违反非完整约束并导致显著的侧滑；在崎岖地形上快速行驶将沿垂直轴产生剧烈振动。因此，目前大多数越野车辆仅限于低速行驶，以确保车辆的稳定性和安全性。在本研究中，我们旨在赋予高速越野车辆在 SE(3) 中的能力感知，使其能够利用六自由度正向运动动力学模型推理在不同地形上采取激进操作的后果。该模型利用多模态、自监督的车辆-地形交互，从视觉和惯性越野导航地形表示（TRON）中学习。我们在物理地面机器人上以自主导航和人类共享控制两种设置验证了我们的能力感知高速越野（CAHSOR）导航方法的有效性，并表明在 TRON 的帮助下，CAHSOR 能够将车辆不稳定性有效降低 62%，同时仅牺牲 8.6% 的平均速度。
引用
@article{arxiv.2402.07065,
title = {CAHSOR: Competence-Aware High-Speed Off-Road Ground Navigation in SE(3)},
author = {Anuj Pokhrel and Aniket Datar and Mohammad Nazeri and Xuesu Xiao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.07065},
year = {2025}
}