仓库场景下安全的人机协作机器人导航
机器人学
2025-03-31 v1 机器学习
多智能体系统
摘要
自动移动机器人 (AMR) 在工业环境中, 特别是仓库中集成化日益改变了物流和运营效率。然而, 确保在动态共享空间中对人类工人的安全性仍然是一个关键挑战。本文提出一种新方法, 利用控制障碍函数 (CBF) 增强仓库导航中的安全性。通过将基于学习的 CBF 与 Open Robotics Middleware Framework (OpenRMF) 集成, 系统实现了在多机器人、多主体场景中的自适应和安全增强控制。使用各种机器人平台进行实验, 显示出该方法在避免静态和动态障碍物（包括行人）方面的有效性。我们的实验评估了机器人数量、机器人平台、速度和障碍物数量不同的情形, 从而实现了令人鼓舞的性能。
引用
@article{arxiv.2503.21141,
title = {Safe Human Robot Navigation in Warehouse Scenario},
author = {Seth Farrell and Chenghao Li and Hongzhan Yu and Ryo Yoshimitsu and Sicun Gao and Henrik I. Christensen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.21141},
year = {2025}
}