4 мин. чтения
4/9/2024 8:50:01 AM

Система слияния, которая расширяет возможности чувствительности и локализации роботов для скалолазания

Article Preview Image Это изображение изображает процесс восхождения на двудопу -робот (BICR) в среде фермы, включая переключение захвата и вращение суставов.BICR содержит два лидара и камеры для сбора окружающей информации.Bicr-Slam может оценить позу двух захватов и карты фермы.Зеленый кубический маркер-это карта полюсов фермы, созданная Bicr-Slam.Кредит: Zhu et al.

Исследователи из Технологического университета Гуандунского университета недавно разработали новый метод для повышения способности двуночного робота для лазания оценить его состояние и отобразить его окрестности при подъеме по ферме (то есть треугольная система, состоящая из прямых взаимосвязанных элементов, которые могут быть мостом,крыша или другая зерна, построенная в человеке).Предложенный их метод, введенный в робототехнике и автономных системах, основан на одновременной локализации и картографировании (SLAM).

«Наша недавняя работа внедряет методы SLAM для конкретного двуночного робота для скалолазания (BICR), который был разработан нашей лабораторией под названием« Биомиметическая и интеллектуальная лаборатория робототехники »,-сказал Tech Xplore Weinan Chen, соавтор статьи.

«BICR-это электромеханическая система, аналогичная движущемуся манипулятору, которая способна перемещаться через Grippers на обоих концах и вращаться с несколькими соединениями. Робот можно использовать для установки, обслуживания и проверки в средах высокого и высокого риска, такихв качестве строительных лесов и башен питания ».

Основной целью недавнего исследования Чэнь и его коллег было позволить двуногнутому лазанному роботу автономно локализоваться и создавать карту окружения при навигационной среде, характеризующихся структурами фермы.Подход, который они предлагают, был специально применен к BICR, двуногнутому роботу, ранее разработанному в их лаборатории.

«Поскольку существует много различий в конфигурациях и рабочих среде BICR и других роботов (наземные транспортные средства, БПЛА и т. Д.), В этой статье предлагается метод, который объединяет информацию о совместной роботе и информацию об окружающей среде для повышения точности локализации BICR,“Чен сказал.

BICR-SLAM, система одновременной локализации и картирования, разработанная исследователями, использует информацию о конфигурации робота BICR, системе лидарного зондирования и визуальных данных, собранных камерами для локализации робота и картирования фермы, которую он воспитывает.Структура может определить позу роботизированного захвата и создать карту полюсов, окружающих захватчик, чтобы она мог лучше спланировать свои действия при восхождении на ферму.

«Структура состоит из четырех компонентов: мертвого расчета кодера, инструмента оценки одометрии Лидар, модели картирования полюсов и метода глобальной оптимизации», - сказал Цзянхонг Сюй, еще один автор статьи.«В глобальной оптимизации мы предлагаем график фактора слияния с несколькими источниками, чтобы совместно оптимизировать локализацию роботов и достопримечательности полюсов».

Примечательным преимуществом BICR-SLAM является то, что он одновременно рассматривает информацию, связанную с суставами двуногих роботов и данными, собранными датчиками.Таким образом, он позволяет роботу BICR отображать свое окружение и предсказать свою позу, используя эту информацию, чтобы спланировать его следующие движения и безопасно подняться на ферму.

«Система также может продолжать работать в некоторых низкотекстурных и одноструктурных фермах»,-сказал Чен.«Насколько нам известно, BICR-SLAM является первым решением Slam System, которое включило информацию BICR для карты фермы. Эта работа может способствовать развитию BICR и SLAM и улучшить эффективность локализации и навигации BICR в автономных операциях».

В то время как Чен и его сотрудники специально разработали свой метод Slam для робота BICR, в будущем он также может быть адаптирован и применен к другим роботам для скалолазания.До сих пор команда использовала одну лидарную систему, чтобы ощущать полюсы в небольшом диапазоне зондирования вокруг робота, но вскоре они надеются продвинуть свои возможности, используя больше этих систем вместе с методами глубокого обучения.

«В наших следующих исследованиях мы планируем использовать несколько лидаров для ощущения объектов полюса, используя подходы глубокого обучения, которые свободны от калибровки внешних параметров между различными датчиками», - добавил Чен.

«Мы также планируем использовать конфигурацию чувствительности с более обширным диапазоном сканирования для повышения точности сегментации и применения этой работы к автономной навигации роботов для лазания. В частности, мы будем интегрировать часть планирования движения для реализации функции автономной навигации».

Больше информации: BICR-SLAM: система Fusion Multi-Source Fusion System для двухдушных роботов для лазания в фермы.Робототехника и автономные системы (2024).Doi: 10.1016/j.robot.2024.104685.

Получи бесплатную еженедельную рассылку со ссылками на репозитории и лонгриды самых интересных историй о стартапах 🚀, AI технологиях 👩‍💻 и программировании 💻!
Присоединяйся к тысячам читателей для получения одного еженедельного письма

Подписывайся на нас:

Нашли ошибку в тексте? Напишите нам.

Добавляй ЛРНЧ в свою ленту Google Новостей.
Читайте далее 📖

Составной дизайн глаз может обеспечить недорогой способ дать роботам зрение как у насекомых

5/17/2024 · 4 мин. чтения

Составной дизайн глаз может обеспечить недорогой способ дать роботам зрение как у насекомых

Исследование искусственной тактильной системы: чувство прикосновения роботов может быть быстрым

5/16/2024 · 4 мин. чтения

Исследование искусственной тактильной системы: чувство прикосновения роботов может быть быстрым