AdVENTR: Autonomous Robot Navigation in Complex Outdoor Environments

要約

我々は、不整地や植生地形で構成される非構造化屋外環境における自律ロボットナビゲーションのための新しいシステム AdVENTR を紹介します。
私たちのアプローチは一般的で、車輪付きロボットと脚式ロボットの両方が、凹凸、トラクションの低さなどの表面特性、粒状性、障害物の剛性などを含む屋外の地形の複雑さに対処できるようにします。私たちは、RGB カメラ、3D Lidar、IMU、ロボット オドメトリ、
エッジ コンピューティング ハードウェア上で実行できる効率的な学習ベースの認識および計画アルゴリズムを使用して姿勢情報を生成します。
私たちのシステムは、シーン認識切り替え方式を使用して、ナビゲーションのための環境をいつでも瞬時に認識し、複数の認識アルゴリズムを動的に切り替えます。
当社では、傾斜地、岩場、泥地、植物の密生したさまざまな地形でシステムをテストし、ハスキー ロボットやスポット ロボットでそのパフォーマンスを実証しています。

要約(オリジナル)

We present a novel system, AdVENTR for autonomous robot navigation in unstructured outdoor environments that consist of uneven and vegetated terrains. Our approach is general and can enable both wheeled and legged robots to handle outdoor terrain complexity including unevenness, surface properties like poor traction, granularity, obstacle stiffness, etc. We use data from sensors including RGB cameras, 3D Lidar, IMU, robot odometry, and pose information with efficient learning-based perception and planning algorithms that can execute on edge computing hardware. Our system uses a scene-aware switching method to perceive the environment for navigation at any time instant and dynamically switches between multiple perception algorithms. We test our system in a variety of sloped, rocky, muddy, and densely vegetated terrains and demonstrate its performance on Husky and Spot robots.

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