There is a growing demand for mobile robots to operate in more variable environments, where guaranteeing safe robot navigation is a priority, in addition to time performance. To achieve this, current solutions for local planning use a specific configuration tuned to the characteristics of the application environment. In this paper, we present an approach for developing quality models that can be used by a self-adaptation framework to adapt the local planner configuration at run-time based on the perceived environment. We contribute a definition of a safety model that predicts the safety of a navigation configuration given the perceived environment. Experiments have been performed in a realistic navigation scenario for a retail application to validate the obtained models and demonstrate their integration in a self-adaptation framework.


翻译:除了时间性能之外,在较易变异的环境中,对移动机器人的操作需求也越来越大,在这种环境中,除了时间性能之外,保障安全的机器人导航是一个优先事项。为了实现这一点,目前当地规划的解决方案使用与应用环境特点相适应的具体配置。在本文件中,我们提出了一个方法,用于开发质量模型,供自适应框架使用,以便根据所感知的环境在运行时调整当地规划师的配置。我们提出了安全模型的定义,根据所觉察到的环境预测导航配置的安全性。在现实的导航假设中进行了实验,用于零售应用,验证获得的模型,并证明这些模型融入了自适应框架。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
49+阅读 · 2021年6月30日
专知会员服务
30+阅读 · 2021年6月12日
【DeepMind】强化学习教程,83页ppt
专知会员服务
147+阅读 · 2020年8月7日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
75+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+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
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
【泡泡一分钟】用于评估视觉惯性里程计的TUM VI数据集
泡泡机器人SLAM
11+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月25日
Arxiv
5+阅读 · 2018年10月15日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
49+阅读 · 2021年6月30日
专知会员服务
30+阅读 · 2021年6月12日
【DeepMind】强化学习教程,83页ppt
专知会员服务
147+阅读 · 2020年8月7日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
75+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+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
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
【泡泡一分钟】用于评估视觉惯性里程计的TUM VI数据集
泡泡机器人SLAM
11+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月25日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员