面向狭窄管道巡检的四足机器人运动学习
机器人学
2024-12-19 v1
摘要
各种管道在工业环境和日常生活中被广泛使用，但管道巡检，尤其是狭窄尺寸管道的巡检，仍然极具挑战性，耗费大量时间与制造成本。受巡检犬启发的四足机器人可以替代传统解决方案，但常常面临导航和运动困难。在本文中，我们引入了一种基于强化学习 (RL) 的方法来训练一种策略，使四足机器人能够自适应地穿越狭窄管道。我们定义了新的特权视觉信息和新的奖励函数来解决这些问题。我们在仿真和真实世界场景中均完成了实验，结果表明所提出的方法即使在管道内部存在意外障碍物的情况下也能完成穿越管道任务。
引用
@article{arxiv.2412.13621,
title = {Learning Quadrupedal Robot Locomotion for Narrow Pipe Inspection},
author = {Jing Guo and Ziwei Wang and Weibang Bai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.13621},
year = {2024}
}