可移动障碍下的可见性感知导航
机器人学
2022-12-07 v1
摘要
在本文中，我们研究可移动障碍下的可见性感知机器人导航（VANAMO）问题。作为著名 NAMO 机器人规划问题的一个变体，VANAMO 对机器人运动和物体可移动性施加了额外的可见性约束。这一新问题表述摒弃了地图完全可见且物体位置完全已知的限制性假设。我们给出了 VANAMO 问题的形式化定义，并提出了用于求解此类问题的 Look and Manipulate Backchaining（LaMB，看并操作反向链接）算法。LaMB 具有简单的基于视觉的 API，使其更易迁移到真实机器人应用，并可扩展到大型 3D 环境。为评估 LaMB，我们构建了一组任务，以阐明在未知环境的移动基座操作问题中可见性与物体可移动性之间可能产生的复杂相互作用。我们表明，在具有部分可观测性的复杂操作问题上，LaMB 优于 NAMO、可见性感知运动规划方法以及它们的简单组合。
引用
@article{arxiv.2212.02671,
title = {Visibility-Aware Navigation Among Movable Obstacles},
author = {Jose Muguira-Iturralde and Aidan Curtis and Yilun Du and Leslie Pack Kaelbling and Tomás Lozano-Pérez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.02671},
year = {2022}
}