Obstacle-Avoidant Leader Following with a Quadruped Robot

要約

個人のモバイルロボットアシスタントは、業界とヘルスケアで幅広いアプリケーションを見つけることが期待されています。
たとえば、モビリティが限られている人は、毎日のタスクを支援するロボットの恩恵を受けることができます。または、建設労働者はロボットに現場で精密監視タスクを実行させることができます。
ただし、運動中にロボットを手動で操縦するには、特にタイトまたは混雑したスペースで、オペレーターから大きな集中が必要です。
これにより、歩行速度が低下し、警戒の絶え間ない必要性が疲労を増加させ、したがって、事故のリスクを高めます。
この作業は、ロボットが自然にオペレーターを追跡できる仮想リーシュを提示します。
カスタム構築のRFトランスポンダー、RGBカメラ、およびLIDARに基づいたセンサーフュージョンを使用します。
さらに、脚のあるプラットフォーム用のローカル回避プランナーをカスタマイズします。これにより、動的環境と狭い環境をナビゲートできます。
実際の実験におけるパイプライン全体の堅牢性とパフォーマンスをAnymalプラットフォームで成功裏に検証します。

要約(オリジナル)

Personal mobile robotic assistants are expected to find wide applications in industry and healthcare. For example, people with limited mobility can benefit from robots helping with daily tasks, or construction workers can have robots perform precision monitoring tasks on-site. However, manually steering a robot while in motion requires significant concentration from the operator, especially in tight or crowded spaces. This reduces walking speed, and the constant need for vigilance increases fatigue and, thus, the risk of accidents. This work presents a virtual leash with which a robot can naturally follow an operator. We use a sensor fusion based on a custom-built RF transponder, RGB cameras, and a LiDAR. In addition, we customize a local avoidance planner for legged platforms, which enables us to navigate dynamic and narrow environments. We successfully validate on the ANYmal platform the robustness and performance of our entire pipeline in real-world experiments.

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