农业地面机器人长期自主中的资源与响应感知路径规划
机器人学
2021-05-25 v1
摘要
在农场等真实非结构化环境中运行的移动机器人实现长期自主仍是一项重大挑战。当存在移动的人或牲畜时，该问题变得更为复杂。这些环境要求机器人对其即时规划具有适应性，需考虑附近个体的状态及其可能对机器人动作做出的响应。此外，为实现更长期的任务目标，必须考虑机器人有限的机载资源，尤其是对于除草农田等长时间任务。为实现高效的长期自主，理解对节能离线规划进行在线动态更新在穿越人群或畜群时对资源消耗的影响至关重要。为应对这些挑战，本文提出一种分层规划框架，将在线局部动态路径规划器与离线长期基于目标的规划器相集成。该框架通过感知个体对机器人运动的动态响应及可用有限资源来实现长期自主。本文详述了该分层方法及其在机器人平台上的集成，包括对规划框架与相关感知模块的全面描述。该方法在农场真实世界试验中进行了评估，需同时考虑有限电池容量与附近移动个体的存在。这些试验还展示了该框架通过变更局部动态规划器来调节资源使用的能力，从而能在变化环境中实现自适应行为。摘要视频见 https://youtu.be/DGVTrYwJ304。
引用
@article{arxiv.2105.10690,
title = {Resource and Response Aware Path Planning for Long-term Autonomy of Ground Robots in Agriculture},
author = {Stuart Eiffert and Nathan D. Wallace and He Kong and Navid Pirmarzdashti and Salah Sukkarieh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.10690},
year = {2021}
}
备注
Accepted for publication in Field Robotics