面向机器人首批响应者的情境图：在拆除毒品实验室中的应用

在这项工作中，我们通过部署机器人进行初步检查，支持安全领域的专家更安全地拆除毒品实验室。能够对发现的环境采取行动是启用这种（半）自主检查的关键，例如开门或近距离查看可疑物品。我们的方法通过一种新颖的环境表示——面向行为的情境图（Behavior-Oriented Situational Graph）来解决这一问题，其中我们通过情境可供性模式将感知驱动的骨干与先验可操作知识相融合，从而扩展了经典的情境图。将情境与机器人行为联系起来，既促进了自主任务规划，也促进了操作员的情境理解。在图上进行规划更容易、更快捷，因为它直接纳入了可操作信息，这对于在线任务系统至关重要。此外，该表示允许人类操作员在机器人的不同自主级别之间无缝切换，从远程控制到行为执行再到完全自主探索。我们在荷兰警察训练设施的真实世界毒品实验室场景中使用 Spot 移动机器人测试了我们方法的有效性，并利用结果对系统设计进行了迭代。