論文の概要: Learning Rock Pushability on Rough Planetary Terrain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.09833v1
• Date: Wed, 14 May 2025 22:23:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-16 22:29:06.127473
• Title: Learning Rock Pushability on Rough Planetary Terrain
• Title（参考訳）: プラネタリー地形における岩石の押圧性学習
• Authors: Tuba Girgin, Emre Girgin, Cagri Kilic,
• Abstract要約: 本研究では,移動ロボットに搭載されたロボットマニピュレータの操作機能を活用することにより,非構造環境における移動ナビゲーションの代替手法を提案する。 提案フレームワークは,外的および内的フィードバックを統合し,障害物の押し出し能力を評価し,回避ではなく再配置を容易にする。 ナビゲーション手法の目的は,月面や火星面などの自律的なインフラ開発が不可欠である環境において,複数のエージェントが長期にわたって使用するルートの効率を向上させることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the context of mobile navigation in unstructured environments, the predominant approach entails the avoidance of obstacles. The prevailing path planning algorithms are contingent upon deviating from the intended path for an indefinite duration and returning to the closest point on the route after the obstacle is left behind spatially. However, avoiding an obstacle on a path that will be used repeatedly by multiple agents can hinder long-term efficiency and lead to a lasting reliance on an active path planning system. In this study, we propose an alternative approach to mobile navigation in unstructured environments by leveraging the manipulation capabilities of a robotic manipulator mounted on top of a mobile robot. Our proposed framework integrates exteroceptive and proprioceptive feedback to assess the push affordance of obstacles, facilitating their repositioning rather than avoidance. While our preliminary visual estimation takes into account the characteristics of both the obstacle and the surface it relies on, the push affordance estimation module exploits the force feedback obtained by interacting with the obstacle via a robotic manipulator as the guidance signal. The objective of our navigation approach is to enhance the efficiency of routes utilized by multiple agents over extended periods by reducing the overall time spent by a fleet in environments where autonomous infrastructure development is imperative, such as lunar or Martian surfaces.
• Abstract（参考訳）: 非構造環境における移動ナビゲーションの文脈では、主なアプローチは障害物の回避である。 優先経路計画アルゴリズムは、意図された経路から不確定な期間逸脱し、障害物が空間的に遅れた後に経路の最も近い地点に戻ると、出現する。 しかし、複数のエージェントが繰り返し使用する経路上の障害を避けることは、長期的な効率を阻害し、アクティブな経路計画システムへの継続的な依存につながる可能性がある。 本研究では,移動ロボットに搭載されたロボットマニピュレータの操作機能を活用することにより,非構造環境における移動ナビゲーションの代替手法を提案する。 提案フレームワークは,外的および内的フィードバックを統合し,障害物の押し出し能力を評価し,回避ではなく再配置を容易にする。 予備的な視覚的推定では,障害物とそれに依存する表面の両方の特性を考慮に入れながら,ロボットマニピュレータを介して障害物と相互作用して得られる力フィードバックを誘導信号として活用する。 ナビゲーション手法の目的は,月面や火星面などの自律的なインフラ開発が不可欠である環境において,複数のエージェントが長期にわたって使用するルートの効率を向上させることである。

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