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人类内部室内机器人导航的框架
2020年09月16日    阅读量:174    新闻来源:中国建材网 cnprofit.com  |  投稿

为了完成他们设计要完成的任务,移动机器人应该能够有效地导航现实世界的环境,避免人类或周围环境中的其他障碍。虽然静态对象通常很容易被机器人检测和规避,但避免人类可能更具挑战性,因为这需要预测其未来的运动并做出相应的规划。


人类内部室内机器人导航的框架 中国建材网,cnprofit.com


加州大学伯克利分校的研究人员最近开发了一种新的框架,该框架可以增强办公室,房屋或博物馆等室内环境中人类的机器人导航能力中国机械网okmao.com。他们的模型在arXiv上预先发表的一篇论文中提出,并在名为HumANav的新编辑的真实感图像数据集上进行了训练。


研究人员在论文中写道:“我们提出了一种围绕人类导航的新颖框架,该框架将基于学习的感知与基于模型的最佳控制相结合。”


这些研究人员开发的新框架被称为LB-WayPtNav-DH,它包含三个关键组件:感知,计划和控制模块。感知模块基于卷积神经网络(CNN),该神经网络经过训练可使用监督学习将机器人的视觉输入映射到航路点(即下一个所需状态)。


然后,由CNN映射的航路点将被馈送到框架的计划和控制模块。这两个模块结合在一起,可确保机器人安全地移动到其目标位置,从而避免了周围环境中的任何障碍物和人员。


该图说明HumANav数据集包含的内容以及它如何实现包含人的室内环境的真实感渲染。图片来源:Tolani等。

研究人员在他们编译的名为HumANav的数据集中包含的图像上训练了CNN。HumANav包含人类在其中移动的模拟建筑环境的逼真的渲染图像,该图像取自另一个名为SURREAL的数据集。这些图像描绘了6000个行走的,有纹理的人体网格,按人体形状,性别和速度排列。


研究人员在论文中写道:“所提出的框架学会仅基于单眼RGB图像来预测和响应人们的运动,而无需明确预测未来的人类运动。”


研究人员在模拟和现实世界中的一系列实验中对LB-WayPtNav-DH进行了评估。在实际实验中,他们将其应用于Turtlebot 2,Turtlebot 2,这是一款带有开源软件的低成本移动机器人。研究人员报告说,机器人导航框架可以很好地推广到看不见的建筑物,从而在模拟和现实环境中有效规避人类。


研究人员在论文中写道:“我们的实验表明,与单纯基于学习的方法相比,将基于模型的控制与学习相结合可以带来更好,更数据有效的导航行为。”


新框架最终可以应用于各种移动机器人,从而增强其在室内环境中的导航能力。到目前为止,事实证明,他们的方法表现出色,可以将模拟开发的策略转移到实际环境中。


在未来的研究中,研究人员计划在更加复杂或拥挤的环境的图像上训练他们的框架。此外,他们想扩大他们编辑的训练数据集,包括一组更加多样化的图像。


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