基于轮辋钩形结构的物理储备计算用于实时地形识别
机器人学
2025-04-21 v1
摘要
在未知环境中有效检测地形对于安全高效的机器人导航至关重要。传统方法通常依赖计算密集型的数据处理，需大量的 onboard 计算资源，限制了轮子的实时性能。本研究提出了一种新方法，将物理储备计算与轮辋上的压电传感器相结合，用于实时地形识别。通过利用轮子动力学，将地形引起的振动转化为高维特征，用于机器学习-based分类。实验结果表明， strategically 将三个传感器置于轮辕可实现90%的分类准确率，证明了所提方法的准确性和可行性。实验结果还表明，该系统能够有效区分已知地形，并通过分析其与所学类别的相似性来识别未知地形。该方法为在非结构化环境中实现实时地形分类和粗糙度估计提供了稳健、低功耗的框架，增强了轮子的自主性和适应性。
引用
@article{arxiv.2504.13348,
title = {Physical Reservoir Computing in Hook-Shaped Rover Wheel Spokes for Real-Time Terrain Identification},
author = {Xiao Jin and Zihan Wang and Zhenhua Yu and Changrak Choi and Kalind Carpenter and Thrishantha Nanayakkara},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.13348},
year = {2025}
}