学习转向：基于扩散模仿的树形机器人鲁棒行走
机器人学
2024-08-07 v1
摘要
树形机器人在农业中需要鲁棒的导航能力以实现完全自主，但由于GPS信号受损、视觉别名、遮挡以及复杂的车辆动力学，难以在作物行间进行紧凑转向。我们提出一种仿照学习方法，利用扩散策略从人类操作员或特权控制器提供的演示中学习行走行为。在玉米场环境的仿真实验中显示，仅使用视觉观察和速度状态即可学习该任务。然而，在行内维持控制以及处理 varied initial conditions 方面仍面临挑战，这凸显了未来改进的方向。
引用
@article{arxiv.2408.03059,
title = {Learning to Turn: Diffusion Imitation for Robust Row Turning in Under-Canopy Robots},
author = {Arun N. Sivakumar and Pranay Thangeda and Yixiao Fang and Mateus V. Gasparino and Jose Cuaran and Melkior Ornik and Girish Chowdhary},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.03059},
year = {2024}
}
备注
Accepted as Extended Abstract to the IEEE ICRA@40 2024