paper:Frozone: Freezing-Free, Pedestrian-Friendly Navigation in Human Crowds

1 什么是 Freezing Robot Problem?

Freezing Robot Problem:once the environment surpasses a certain level of complexity, the planner decides that all forward paths are unsafe, and the robot freezes in place (or performs unnecessary maneuvers) to avoid collisions.

“机器人冻结”问题:一旦环境超过某种复杂度,机器人的规划器就会认为所有向前的路径都是不安全的,机器人“冻结”(卡住)在原地(或执行一些不必要的动作)以避免碰撞。

比如论文中所示的图:

图 1:当机器人遇到有行人的场景时,它会暂停或无限地摆动(红色区域)。


图2:计算冻结区后,想办法让机器人重新规划路径(绿色轨迹)远离冻结区

2 如何解决机器人冻结问题?

论文中提出的方法:

步骤:
(1)行人检测与跟踪:构建潜在的冻结区。
(2)深度强化学习避免碰撞。
(3)预测行人未来路径,然后重新规划路径远离冻结区。

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paper:extending Maps with Semantic and Contextual Object Information for Robot Navigation: a Learning-Based Framework using Visual and Depth Cues

步骤:

(1)摄像头、激光雷达和其他传感器采集数据。
(2)摄像头数据用来目标检测。
(3)激光雷达数据用来定位与地图构建。
(4)目标检测+2D 地图,计算出物体的空间位置。
(5)生成增强后的地图。

原始地图和增强后的地图对比图(摘自论文)。

上图是原始地图。

上图是增强后的地图。

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paper:Mobile Manipulation in Unstructured Environments

先上图:

对于导航相关项目来说,主要是三个部分:导航、目标检测和环境互动。
对于导航来说,一般是使用激光雷达传感器,而对于目标检测和环境互动来说,一般是使用三维相机(3D 相机)。三维相机可以检测距离。

对于一个导航机器人系统,主要有以下方面。

(1)硬件:主要是用于环境感知和目标检测的传感器。比如激光雷达传感器、深度相机等。

(2)映射与导航:3D 地图生成、激光雷达数据(3D 点云)、ROS 导航、强化学习。

(3)目标检测与映射:3D 点云、神经网络检测(Yolov3 等)、强化学习。

(4)稠密重建。

(5)路径规划。

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