预测地面机器人在不平地形上的能耗
机器人学
2022-12-14 v1
摘要
优化野外机器人导航的能耗需要能耗地图。然而，获取此类地图仍具挑战性，尤其对于大型不平地形。基于物理的能耗模型适用于均匀平坦表面，但不能很好地泛化到这些地形。此外，坡度使得每个位置的能耗具有方向性，并增加了数据收集和能耗预测的复杂度。在本文中，我们以数据驱动的方式应对这些挑战。我们考虑一个函数，以地形几何和机器人运动方向为输入，输出预期能耗。该函数表示为基于ResNet的神经网络，其参数从野外收集的数据中学习。在我们的测试环境（训练时未见过）中，我们方法的预测精度在真实值的12%以内。我们将我们的方法与文献中的基线方法（使用基本物理模型的方法）进行比较。我们证明，按预测误差衡量，我们的方法以超过10%的优势显著优于它。更重要的是，当应用于具有各种坡角和导航方向的新环境测试数据时，我们的方法泛化性更好。
引用
@article{arxiv.2212.06393,
title = {Predicting Energy Consumption of Ground Robots On Uneven Terrains},
author = {Minghan Wei and Volkan Isler},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.06393},
year = {2022}
}