ViT-A*：基于视觉Transformer A*的腿式机器人路径规划
机器人学
2023-10-12 v1
摘要
腿式机器人，尤其是四足机器人，展现出有前景的导航能力，特别是在需要穿越多样地形与避障的场景中。本文通过集成数据驱动的路径规划方法，解决使腿式机器人有效导航复杂环境的挑战。我们提出一种利用可微规划器的方法，允许通过神经网络学习端到端全局规划以指挥四足机器人。该方法以2D地图与障碍规范为输入生成全局路径。为增强所开发基于神经网络的路径规划器的功能，我们使用视觉Transformer（ViT）进行地图预处理，以有效处理更大规模的地图。在两台真实四足机器人（Boston Dynamics Spot与Unitree Go1）上的实验评估证明了所提方法在生成可靠路径规划方面的有效性与通用性。
引用
@article{arxiv.2310.07525,
title = {ViT-A*: Legged Robot Path Planning using Vision Transformer A*},
author = {Jianwei Liu and Shirui Lyu and Denis Hadjivelichkov and Valerio Modugno and Dimitrios Kanoulas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.07525},
year = {2023}
}
备注
6 pages, 6 figures, conference