视觉受限场景下四足运动触觉序列蒙特卡洛定位

在极端场景（如地下矿井或下水道）中，由于雾、黑暗、污垢或故障，外部感受传感器可能失效，因此机器人的连续操作变得困难。为了在这些情况下实现自主导航，我们开发了一种本体感受定位方法，该方法利用四足机器人产生的足部接触，在没有任何摄像头或激光雷达传感器辅助的情况下，对照环境的先验地图进行定位。所提出的方法使机器人能够在经过地形特征的一系列接触事件后准确地重新定位自身。该方法基于序列蒙特卡洛，并支持 2.5D 和 3D 先验地图表示。我们已在 ANYmal 四足机器人上在线和机载测试了该方法，涉及两种不同场景：穿越定制木制地形赛道，以及墙壁探测和跟随任务。在这两种场景中，机器人都能有效实现定位匹配并执行所需的预规划路径。在特征丰富的地形上，该方法仅通过其足部、运动学和惯性传感，就将定位误差保持在 10 厘米以下。