SwipeBot：基于 DNN 的可移动障碍物杂乱环境中的自主机器人导航
机器人学
2023-05-09 v1
摘要
本文提出一种轮式机器人穿越含可移动障碍物环境导航的新方法。机器人利用关于不同障碍物类别的知识，选择 minimally invasive（最小侵入性）动作以清理路径。我们训练了一个卷积神经网络（CNN），使机器人能对 RGB-D 图像进行分类，并决定是否推动阻挡物体以及施加何种力。已知物体被分割后，被投影到代价地图上，机器人计算通往目标的最优路径。若允许移动阻挡物体，机器人驶过它们并将其推开。我们在 ROS 中实现了算法，大量仿真表明机器人成功克服了受阻区域。我们的方法使机器人能成功构建穿越传统路径规划技术会使其受困区域的路径。
引用
@article{arxiv.2305.04851,
title = {SwipeBot: DNN-based Autonomous Robot Navigation among Movable Obstacles in Cluttered Environments},
author = {Nikolay Zherdev and Mikhail Kurenkov and Kristina Belikova and Dzmitry Tsetserukou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.04851},
year = {2023}
}