For robotics systems to be used in high risk, real-world situations, they have to be quickly deployable and robust to environmental changes, under-performing hardware, and mission subtask failures. Robots are often designed to consider a single sequence of mission events, with complex algorithms lowering individual subtask failure rates under some critical constraints. Our approach is to leverage common techniques in vision and control and encode robustness into mission structure through outcome monitoring and recovery strategies, aided by a system infrastructure that allows for quick mission deployments under tight time constraints and no central communication. We also detail lessons in rapid field robotics development and testing. Systems were developed and evaluated through real-robot experiments at an outdoor test site in Pittsburgh, Pennsylvania, USA, as well as in the 2020 Mohamed Bin Zayed International Robotics Challenge. All competition trials were completed in fully autonomous mode without RTK-GPS. Our system led to 4th place in Challenge 2 and 7th place in the Grand Challenge, and achievements like popping five balloons (Challenge 1), successfully picking and placing a block (Challenge 2), and dispensing the most water autonomously with a UAV of all teams onto an outdoor, real fire (Challenge 3).


翻译:为了在高风险、现实世界情况下使用机器人系统,机器人系统必须能够迅速部署,并能够对环境变化、表现不佳的硬件和任务子任务失败进行有力应对。机器人的设计往往是为了考虑单一的一系列任务事件,其中复杂的算法降低了个别子任务失败率,但有一些关键的制约因素。我们的做法是通过成果监测和恢复战略,利用愿景和控制方面的共同技术,将稳健性纳入任务结构,同时借助一个系统基础设施,以便在紧凑的时间限制和没有中央通信的情况下迅速部署特派团。我们还详细说明了快速实地机器人开发和测试的经验教训。系统是通过美国宾夕法尼亚州匹兹堡一个户外试验点的实行机器人实验以及2020年穆罕默德·本·扎耶德国际机器人挑战的实行机器人实验开发和评价的。所有竞争试验都是在没有RTK-GPS的情况下以完全自主的方式完成的。我们的系统导致在挑战2和7中占据第4位,并取得了五个气球(Challenge 1),成功挑选和放置一个块块(Challenge 2),以及将最自主的防火室配备所有UAV3。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
44+阅读 · 2020年10月31日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
149+阅读 · 2019年10月12日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
计算机 | 国际会议信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月3日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
计算机 | CCF推荐会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年10月18日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月6日
Deep Learning for Fitness
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月3日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月1日
Arxiv
12+阅读 · 2021年6月21日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
44+阅读 · 2020年10月31日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
149+阅读 · 2019年10月12日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
计算机 | 国际会议信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月3日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
计算机 | CCF推荐会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年10月18日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员