RAMP：一种用于地面机器人快速越野导航的风险感知建图与规划流水线

在三维地形中地面机器人快速导航的一个关键挑战是平衡机器人速度与安全。近期工作表明，2.5D 地图（带有额外三维信息的二维表示）非常适合实时安全且快速的规划。然而，通过光线追踪生成二维占据栅格的流行方法，由于对未知空间表示不准确，使得所生成地图用于规划时不安全。此外，现有规划器如 MPPI 未分别考虑已知自由空间与未知空间中的速度，导致整体规划偏慢。本文提出的 RAMP 流水线利用新的建图与规划方法解决这些问题。本工作首先提出带持久空间记忆的地面点膨胀，作为一种从分类点云生成精确占据栅格地图的方法。接着我们提出一种基于 MPPI 的规划器，其嵌入了时域可变性，以在已知自由空间中最大化速度，同时对未知空间保持谨慎进入。最后，我们将该建图与规划流水线与源自三维地形的风险约束集成，并通过仿真与硬件演示验证其可实现快速且安全的导航。