Oct, 2023

弹性的腿式本地导航：学会利用受损感知进行端到端地穿越

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TL;DR自主机器人在未知环境中可靠导航，即使在外部感知出现故障时，或者感知算法由于有限泛化能力而对场景进行错误解释时也是如此。本文将感知故障建模为不可见的障碍物和坑洞，并训练了基于强化学习的本地导航策略来引导四足机器人，在受损感知的情况下对感知故障进行端到端的环境重建和响应。
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发现论文，激发创造
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    Jan, 2022

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    May, 2024

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    Sep, 2022

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    Jul, 2021

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    Dec, 2021

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    May, 2024

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    使用稀疏的视觉观察来实现知觉运动，并提出一种学习框架以有效地学习反馈控制策略，可在人类中心的环境中在道路上行驶，越过不同的障碍，包括台阶、斜坡、间隙和楼梯。

    Sep, 2021

  • 快速学习四足动物在复杂地形上的敏捷奔跑

    使用无模型强化学习在仿真环境下训练的，基于镜像世界神经网络的四足机器人运动控制器具有极强的抗扰动性能和泛化能力，能够协调机器人的动作频率和运动速度，实现更加自然和合理的运动模式。

    Jul, 2022

  • TOP-Nav：融合地形、障碍物和自我感知估计的四脚导航

    在这项工作中，我们提出了一个新颖的四肢导航框架 TOP-Nav，它将全面路径规划器与地形感知、避障和闭环本体感知整合在一起，突出了视觉和本体感知在路径和动作规划中的协同作用。通过在路径规划器中引入地形估计，我们使机器人能够在更易通过的地形上选择航点，同时有效避开障碍物。在动作规划水平上，我们不仅实现了一种运动控制器来跟踪导航命令，还构建了一个本体感知顾问，为路径规划器提供动作评估。基于闭环运动反馈，我们对基于视觉的地形和障碍物估计进行在线校正。因此，TOP-Nav 在开放世界导航中实现了机器人能够处理先前知识分布范围之外的地形或干扰，并克服了视觉条件造成的约束。通过在模拟和真实环境中进行广泛实验，TOP-Nav 在开放世界导航中展现出了优于现有方法的性能。

    Apr, 2024

  • 学习四足动物在复杂地形上的步态

    本研究基于神经网络的方法实现对四足动物的运动控制，采用自主提供的本体感觉信息，具有很强的普适性和鲁棒性，在模拟和自然环境中都有良好的表现，并在本次试验中优于以往的四足动物机器人，对未来的机器人研究具有大量的实践价值。

    Oct, 2020