面向非结构化环境移动机器人的Conv1D能量感知路径规划器
机器人学
2021-04-06 v1 机器学习
摘要
驱动能耗在移动机器人于挑战性环境中的导航中起着重要作用，尤其是在机载电力有限且需无人值守自主作业的情况下。本文报道了一个能量感知路径规划器的初步结果，该规划器可估算机器人在复杂不平地形上行驶的能耗与能量回收。能耗通过对轨迹的估计利用自监督学习方法获得，其中机器人自主学会将感知到的地形点云与能耗及回收相关联。该方法的一个新颖之处在于使用一维卷积神经网络按机器人在移动时所经历的同时间顺序依次分析地形。所提方法的性能在仿真中基于多个采集自真实自然场景的数字地形模型进行了评估，并与基于启发式坡度的能量模型进行比较。我们展示了该方法将整体预测r2分数提升66.8%、并使规划路径上的驱动能耗降低5.5%的益处证据。
引用
@article{arxiv.2104.01560,
title = {Conv1D Energy-Aware Path Planner for Mobile Robots in Unstructured Environments},
author = {Marco Visca and Arthur Bouton and Roger Powell and Yang Gao and Saber Fallah},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.01560},
year = {2021}
}
备注
To be published in IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2021