面向人类-机器人协作的交互式距离场映射与规划

人类-机器人协作应用需要保持最新且便于动态场景安全运动的场景表示。本文提出一种交互式距离场映射与规划 (IDMP) 框架，通过高效表示处理动态对象和碰撞规避。我们将交互式映射与规划定义为在同时规划和根据表示调整机器人动作的过程中创建和更新场景表示的在线过程。本工作的关键在于一种高效的高斯过程场，采用基于来自临时潜在模型查询的简单而优雅的公式来执行增量更新并通过识别移动点可靠地处理动态对象。就映射而言，IDMP 能够融合来自单个和多个传感器的点云数据，查询任意空间分辨率的自由空间，并在无语义情况下处理移动对象。就规划而言，IDMP 允许与基于梯度的反应规划器无缝集成，实现动态障碍规避以确保人类-机器人交互的安全。我们在真实和合成数据集上评估了映射性能。与类似的最新框架相比，在处理动态对象方面表现出优势，而在距离和梯度场的精度计算方面表现出 Comparable 或更好的性能。最后，我们展示了该框架可用于在模拟和真实场景中处理移动对象的快速运动规划。附带的视频、代码和数据集已公开 disponible https://uts-ri.github.io/IDMP。