ViTAL：基于视觉的腿式机器人地形感知运动
机器人学
2023-03-06 v1
摘要
本工作研究腿式机器人基于视觉的规划策略，将运动规划分离为落脚点选择与姿态自适应。当前的姿态自适应策略针对给定落脚点优化机器人本体姿态。若这些落脚点未被触及，机器人可能陷入无可达安全落脚点的状态。因此，我们提出一种基于视觉的地形感知运动（Vision-Based Terrain-Aware Locomotion, ViTAL）策略，其包含新颖的姿态自适应与落脚点选择算法。ViTAL引入了不同的姿态自适应范式：不针对给定落脚点优化本体姿态，而是优化使腿部触及安全落脚点的机会最大化的本体姿态。ViTAL基于表征机器人能力与地形感知的技能规划落脚点与姿态。我们使用90 kg的HyQ与140 kg的HyQReal四足机器人验证ViTAL，表明它们能够以不同速度与步态攀爬包括楼梯、间隙和崎岖地形在内的多种障碍。我们将ViTAL与基于给定选中落脚点选择机器人姿态的基线策略比较，显示ViTAL优于基线。
引用
@article{arxiv.2212.01246,
title = {ViTAL: Vision-Based Terrain-Aware Locomotion for Legged Robots},
author = {Shamel Fahmi and Victor Barasuol and Domingo Esteban and Octavio Villarreal and Claudio Semini},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.01246},
year = {2023}
}
备注
IEEE Transactions on Robotics, 2022. part of dissertation arXiv:2212.00683