基于语义引导的CavePI自动下水洞探索演示
机器人学
2025-04-25 v4
摘要
使自动化机器人能够安全且高效地导航、探索和绘制 underwater caves 的能力,对于水资源管理、水力学、考古学和水下机器人学具有重要意义。在本工作中,我们展示了用于语义引导的自下水洞探索的系统设计和算法集成。我们提出了用于CavePI这一新型AUV(自主下水车)的硬件和边缘AI设计考量。引导式导航由计算轻巧且稳健的深度视觉感知模块驱动,该模块提供环境的丰富语义理解。随后,稳健的控制机制使CavePI能够跟踪语义指南并在复杂的洞穴结构中导航。我们通过自然下水洞和泉水场所的现场实验,并进一步在仿真环境中验证了其基于ROS(机器人操作系统)的数字孪生体。我们的结果突出了这些集成设计选择如何在特征稀缺、GPS不可用且可见度低的条件下促进可靠导航。
引用
@article{arxiv.2502.05384,
title = {Demonstrating CavePI: Autonomous Exploration of Underwater Caves by Semantic Guidance},
author = {Alankrit Gupta and Adnan Abdullah and Xianyao Li and Vaishnav Ramesh and Ioannis Rekleitis and Md Jahidul Islam},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.05384},
year = {2025}
}
备注
V4, 17 pages