論文の概要: Self-Reflective Terrain-Aware Robot Adaptation for Consistent Off-Road
Ground Navigation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.06742v1
- Date: Fri, 12 Nov 2021 14:32:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-15 18:40:07.035357
- Title: Self-Reflective Terrain-Aware Robot Adaptation for Consistent Off-Road
Ground Navigation
- Title(参考訳): 自己反射型地形認識ロボット適応によるオフロード走行の一貫性
- Authors: Sriram Siva, Maggie Wigness, John G. Rogers, Long Quang, and Hao Zhang
- Abstract要約: 地上ロボットは、災害応答のような現実世界のロボットアプリケーションでタスクを完了するために、非構造的および未準備の地形を横断する重要な能力を必要とする。
本研究では,非構造なオフロード地形を走行するための一貫した制御を生成するために,地上ロボットの自己反射型地形認識適応法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.526796188292968
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Ground robots require the crucial capability of traversing unstructured and
unprepared terrains and avoiding obstacles to complete tasks in real-world
robotics applications such as disaster response. When a robot operates in
off-road field environments such as forests, the robot's actual behaviors often
do not match its expected or planned behaviors, due to changes in the
characteristics of terrains and the robot itself. Therefore, the capability of
robot adaptation for consistent behavior generation is essential for
maneuverability on unstructured off-road terrains. In order to address the
challenge, we propose a novel method of self-reflective terrain-aware
adaptation for ground robots to generate consistent controls to navigate over
unstructured off-road terrains, which enables robots to more accurately execute
the expected behaviors through robot self-reflection while adapting to varying
unstructured terrains. To evaluate our method's performance, we conduct
extensive experiments using real ground robots with various functionality
changes over diverse unstructured off-road terrains. The comprehensive
experimental results have shown that our self-reflective terrain-aware
adaptation method enables ground robots to generate consistent navigational
behaviors and outperforms the compared previous and baseline techniques.
- Abstract(参考訳): 地上ロボットは、構造物や未整備の地形を横断し、災害応答などの現実世界のロボットアプリケーションでタスクを完了させる障害を避ける重要な能力を必要とする。
森林などのオフロードフィールド環境でロボットが動作する場合、地形やロボット自体の特性の変化のため、ロボットの実際の動作は期待された行動や計画された行動と一致しないことが多い。
したがって,非構造外地での操縦性には,一貫した行動生成のためのロボット適応能力が不可欠である。
そこで本研究では,ロボットがロボットの自帰的地形に適応しつつ,ロボットが期待する行動をより正確に実行できるようにするため,非構造なオフロード地形を走行するための一貫した制御を生成するための,地上ロボットの自己回帰的地形認識適応手法を提案する。
本手法の性能を評価するために,様々な非構造なオフロード地形における機能変化を伴う実地ロボットを用いた大規模実験を行った。
包括的実験により, 地上ロボットが一貫したナビゲーション行動を生成し, 比較した先行技術とベースライン技術を上回った。
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