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学习高效且公平的不确定性感知人机协作拣货策略
在协作式人机拣货系统中，通过仓库独立移动的人工拣货员和自主移动机器人（AMRs）在拣货位置汇合，拣货员将物品装上 AMRs。本文考虑在这种系统中在随机环境下将拣货员分配给 AMRs 的优化问题，提出了一种新颖的多目标深度强化学习（DRL）方
PDF3 months ago
成功的众包导航学习策略
教授自主移动机器人在人群中成功导航是一项具有挑战性的任务，该论文采用神经网络来学习机器人在现场的特定策略，以考虑人类行为和对真实机器人的反应，同时针对各种情景学习相应策略，并对方法、实验结果进行了定量评估。
PDF3 months ago
基于视觉、红外和超声波的神经辐射场技术 ——VIRUS-NeRF
利用成本效益高的低分辨率测距传感器，提出了一种名为 VIRUS-NeRF 的方法，用于自主移动机器人的局部建图，适用于现代工厂和仓库操作中的安全和导航任务。
PDF4 months ago
面向敏捷自主机器人在未知环境中的导航与恢复的基于 GP 的鲁棒运动规划框架
提出了一种基于高斯过程（GP）的模型，用于主动检测未来运动规划失败的风险，并在风险超过阈值时触发恢复行为来从事实现目标的安全状态。该方法仅在仿真环境中进行训练，并可以泛化到不同机器人平台的实际环境中。仿真和物理实验证明了该框架既能预测规划器
PDF5 months ago
学习多模态感知的社交机器人导航的研究
自主移动机器人需要通过其载有的传感器 (如 LiDAR 和 RGB 相机) 感知环境，并做出适当的导航决策，为了在人类居住的公共空间中导航，这个导航任务不仅仅是避开障碍物，还需要考虑周围的人类及其意图，以对应社会规范进行导航行为的微小变化，
PDF9 months ago
改进社交机器人导航的强化学习训练方式
自主移动机器人在人类空间中导航必须遵守社会规范。本研究提出了一种使用课程学习来改善强化学习社交导航方法的泛化性能的方法。通过使用多种环境类型和多种动力学模型对行人进行建模，逐步增加训练的多样性和难度。研究结果表明，与之前的训练方法相比，使用
PDF10 months ago
基于空间概念的拓扑语义制图及其在语音指令下的分层路径规划
利用语音指令完成机器人自主导航的一个重要任务是构建具备层级空间表示能力的智能移动机器人。为此，研究者提出了一种基于概率生成模型的层级空间表示方法 SpCoTMHP，并相应的提出了一种路径规划方法，实现了机器人与人类之间的交互通信，提高了导航
PDF2 years ago
YOLOStereo3D: 一种有效的立体 3D 检测方法，回归到 2D
提出了基于 YOLO 与 stereo cameras 的新型 3D 物体检测算法，无需使用昂贵的 LiDAR 设备，性能与同类算法相当。
PDF3 years ago
从中断学习导航：LaND
通过观察自主移动机器人在现实世界中的操作失败，提出了一种基于强化学习的导航学习方法，该方法学习一个神经网络模型来避免机器人执行意外操作，并在各种复杂真实的道路环境中表现优异。
PDF4 years ago
基于长期自主移动机器人部署数据学习的 3 自由度行人轨迹预测
该论文介绍了一种新型的 3DOF 步行者轨迹预测方法，使用测距传感器学习和预测 3DOF 姿态轨迹，结合长期时间信息和短期姿态观测作为输入，使用 T-Pose-LSTM 模型进行训练和预测，相较于传统的基于 2D 机器视觉的方法，适用于环境
PDF7 years ago