对于合作地下勘探的地形意识的语义映射.
Michael J Miles1, Harel Biggie2, Christoffer Heckman2
1Department of Mechanical Engineering, University of Colorado Boulder, Boulder, CO, United States.
本研究提出了一个语义网格绘图框架,用于机器人导航具有挑战性的地下环境. 该系统可实现高效的多机器人勘探和危险共享,这对于搜救行动至关重要.
科学领域:
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 人工智能的人工智能
- 地理空间绘制地图
背景情况:
- 地下环境给野外机器人带来了重大导航挑战,原因是未定义的危险.
- 在多个机器人之间共享危险信息是复杂的,特别是在带宽限制下.
- 高效的地图和导航对于半自动搜救行动至关重要.
研究的目的:
- 开发一个高效的模块化框架,用于地下环境的语义网格映射.
- 将占用,可行性和楼梯信息编码到分布式网格地图中.
- 为了实现机器人舰队的安全和持久的探索.
主要方法:
- 为语义网格映射提出了一个高效的模块化框架.
- 将编码的占用和可行性数据 (包括楼梯) 编码成分布式网格地图.
- 在机器人车队中简化地图分布,克服带宽限制.
主要成果:
- 证明了地下环境的安全和持久的探索.
- 在高保真模拟和物理实验中展示了系统性能.
- 在DARPA地下挑战赛中成功使用了该系统,获得了第三名.
结论:
- 开发的语义网格映射框架增强了复杂的地下地形中的机器人导航.
- 该系统有效地支持多机器人协作和信息共享,用于勘探.
- 这种方法对于在具有挑战性的环境中推进半自动搜索和救援能力至关重要.
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