論文の概要: Design and Development of Autonomous Delivery Robot
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.09229v1
- Date: Tue, 16 Mar 2021 17:57:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-17 14:34:38.967963
- Title: Design and Development of Autonomous Delivery Robot
- Title(参考訳): 自律配送ロボットの設計と開発
- Authors: Aniket Gujarathi, Akshay Kulkarni, Unmesh Patil, Yogesh Phalak,
Rajeshree Deotalu, Aman Jain, Navid Panchi, Ashwin Dhabale, Shital Chiddarwar
- Abstract要約: 私たちは、VNITキャンパス内のパッケージを人間の通信なしで配信する自律移動ロボットプラットフォームを提示します。
この論文では、屋外環境で働く自律ロボットのパイプライン全体について説明する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.16863755729554888
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The field of autonomous robotics is growing at a rapid rate. The trend to use
increasingly more sensors in vehicles is driven both by legislation and
consumer demands for higher safety and reliable service. Nowadays, robots are
found everywhere, ranging from homes, hospitals to industries, and military
operations. Autonomous robots are developed to be robust enough to work beside
humans and to carry out jobs efficiently. Humans have a natural sense of
understanding of the physical forces acting around them like gravity, sense of
motion, etc. which are not taught explicitly but are developed naturally.
However, this is not the case with robots. To make the robot fully autonomous
and competent to work with humans, the robot must be able to perceive the
situation and devise a plan for smooth operation, considering all the
adversities that may occur while carrying out the tasks. In this thesis, we
present an autonomous mobile robot platform that delivers the package within
the VNIT campus without any human intercommunication. From an initial
user-supplied geographic target location, the system plans an optimized path
and autonomously navigates through it. The entire pipeline of an autonomous
robot working in outdoor environments is explained in detail in this thesis.
- Abstract(参考訳): 自律ロボット工学の分野は急速に成長している。
ますます多くのセンサーを車両に使用する傾向は、より安全で信頼性の高いサービスに対する法律と消費者の要求の両方によって引き起こされている。
現在、ロボットは家、病院、産業、軍事活動など、あらゆる場所で発見されている。
自律ロボットは人間のそばで働き、効率的に仕事を遂行できるほど頑丈に開発されている。
人間は、重力や運動感覚など、周りで作用する物理的な力を理解する自然な感覚を持っている。
明示的に教えられるのではなく 自然に発達します
しかし、これはロボットには当てはまらない。
ロボットが人間と完全に自律的に作業できるようにするためには、ロボットは状況を認識し、タスクの実行中に発生する可能性のあるすべての逆を考慮し、スムーズな操作の計画を立てなければならない。
本論文では,VNITキャンパス内のパッケージを人間間通信なしで提供する,自律型移動ロボットプラットフォームを提案する。
ユーザーが提供する最初の地理的ターゲット位置から、システムは最適化された経路を計画し、それを自律的にナビゲートする。
この論文では、屋外環境で働く自律ロボットのパイプライン全体を詳細に説明している。
関連論文リスト
- Unifying 3D Representation and Control of Diverse Robots with a Single Camera [48.279199537720714]
我々は,ロボットを視覚のみからモデル化し,制御することを自律的に学習するアーキテクチャであるNeural Jacobian Fieldsを紹介する。
提案手法は,正確なクローズドループ制御を実現し,各ロボットの因果動的構造を復元する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-11T17:55:49Z) - What AIs are not Learning (and Why): Bio-Inspired Foundation Models for Robots [0.0]
現在のスマートロボットは、手動プログラミング、数学的モデル、計画フレームワーク、強化学習を使って作成されている。
2足歩行ロボットの高コスト(ボディ)は、研究と展開の両方において大きな障害となる。
本稿では、人間互換サービスロボットが知っておくべきことに焦点を当てる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-19T16:06:27Z) - RoboScript: Code Generation for Free-Form Manipulation Tasks across Real
and Simulation [77.41969287400977]
本稿では,コード生成を利用したデプロイ可能なロボット操作パイプラインのためのプラットフォームである textbfRobotScript を提案する。
自由形自然言語におけるロボット操作タスクのためのコード生成ベンチマークも提案する。
我々は,Franka と UR5 のロボットアームを含む,複数のロボットエボディメントにまたがるコード生成フレームワークの適応性を実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-22T15:12:00Z) - Towards Long-term Autonomy: A Perspective from Robot Learning [13.38855419752331]
サービスロボットは、人間の介入なしに長期にわたって自律的に動作できることが期待されている。
本稿では,ロボット学習の観点から長期的自律性の問題について考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-24T18:32:14Z) - HERD: Continuous Human-to-Robot Evolution for Learning from Human
Demonstration [57.045140028275036]
本研究では,マイクロ進化的強化学習を用いて,操作スキルを人間からロボットに伝達可能であることを示す。
本稿では,ロボットの進化経路とポリシーを協調的に最適化する多次元進化経路探索アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-08T15:56:13Z) - Robots with Different Embodiments Can Express and Influence Carefulness
in Object Manipulation [104.5440430194206]
本研究では,2つのロボットによるコミュニケーション意図による物体操作の知覚について検討する。
ロボットの動きを設計し,物体の搬送時に注意を喚起するか否かを判断した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-03T13:26:52Z) - REvolveR: Continuous Evolutionary Models for Robot-to-robot Policy
Transfer [57.045140028275036]
本研究では,運動学や形態学など,異なるパラメータを持つ2つの異なるロボット間でポリシーを伝達する問題を考察する。
模倣学習手法を含む動作や状態遷移の分布を一致させることで、新しいポリシーを訓練する既存のアプローチは、最適な動作や/または状態分布が異なるロボットでミスマッチしているために失敗する。
本稿では,物理シミュレータに実装されたロボット政策伝達に連続的進化モデルを用いることで,$RevolveR$という新しい手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-10T18:50:25Z) - Technical Opinion: From Animal Behaviour to Autonomous Robots [1.0660480034605242]
本稿では,動物行動の観点からロボット自律性について概観する。
最先端の技術を調べ、研究の方向性を示唆する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-11T16:57:28Z) - Enabling the Sense of Self in a Dual-Arm Robot [2.741266294612776]
本稿では、デュアルアームロボットが環境中で自身の感覚を得ることを可能にするニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
本研究では, 環境条件が乱れた場合, ロボットが平均88.7%の精度で自分自身を識別できることを実験的に実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-13T17:25:07Z) - Minimizing Robot Navigation-Graph For Position-Based Predictability By
Humans [20.13307800821161]
人間とロボットが同じ空間を移動しながら独自のタスクを遂行している状況では、予測可能な経路が不可欠である。
ロボットの数が増加するにつれて、人間がロボットの進路を予測するための認知的努力は不可能になる。
そこで本研究では,位置に基づく予測可能性のために,ロボットのナビゲーショングラフを最小化することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-28T22:09:10Z) - OpenBot: Turning Smartphones into Robots [95.94432031144716]
現在のロボットは高価か、感覚豊かさ、計算能力、通信能力に重大な妥協をもたらす。
我々はスマートフォンを活用して、センサースイート、強力な計算能力、最先端通信チャネル、繁栄するソフトウェアエコシステムへのアクセスなどを備えたロボットを装備することを提案する。
われわれは50ドルの小型電気自動車を設計し、標準のAndroidスマートフォンのロボットボディとして機能する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-24T18:04:50Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。