Learning Rock Pushability on Rough Planetary Terrain

要約

構造化されていない環境でのモバイルナビゲーションのコンテキストでは、主要なアプローチは障害の回避を伴います。
一般的なパス計画アルゴリズムは、意図したパスから無期限に逸脱し、障害物が空間的に残された後、ルートの最も近いポイントに戻ることを条件としています。
ただし、複数のエージェントが繰り返し使用するパス上の障害を回避すると、長期的な効率を妨げ、アクティブなパス計画システムに永続的な依存につながる可能性があります。
この研究では、モバイルロボットの上に取り付けられたロボットマニピュレーターの操作能力を活用することにより、非構造化環境でのモバイルナビゲーションへの代替アプローチを提案します。
提案されたフレームワークは、外部受容および固有受容のフィードバックを統合して、障害物のプッシュアフォーダンスを評価し、回避ではなく再配置を促進します。
予備的な視覚推定では、障害物と依存している表面の両方の特性を考慮していますが、プッシュアフォーダンス推定モジュールは、ガイダンス信号としてロボットマニピュレーターを介して障害物と相互作用することによって得られる力フィードバックを利用します。
ナビゲーションアプローチの目的は、自律的なインフラ開発や火星の表面など、自律的なインフラ開発が不可欠な環境で艦隊が費やす全体の時間を短縮することにより、複数のエージェントが長期間にわたって利用するルートの効率を高めることです。

要約(オリジナル)

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.

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