针对瓦砾探测机器人的快速路径规划

（ChinaIT.com讯）密歇根大学的研究人员开发了一种新的路径规划方法，使那些需要使用手臂穿越危险地形的机器人的速度得到了提升。

改进的路径规划算法发现成功路径的频率是标准算法的三倍，而所需的处理时间更少。

密歇根大学的研究人员表明，新算法可以加快机器人的路径规划，这些机器人使用类似手臂的附肢在灾区或建筑工地等危险地形上保持平衡。改进的路径规划算法发现成功路径的频率是标准算法的三倍，而所需的处理时间更少。

机器人研究所电气与计算机工程副教授兼核心教员 Dmitry Berenson 说：“在倒塌的建筑物或非常崎岖的地形上，机器人并不总是能够保持平衡并且只用脚向前移动。”

“你需要新的算法来确定脚和手应该放在哪里。你需要协调四肢来保持稳定性，这归结起来是一个非常困难的问题。”

该研究使机器人能够在计算成功的前进路径之前确定地形有多困难，这可能包括在向前迈出下一步时用一只或两只手支撑在墙上。

“首先，我们使用机器学习来训练机器人如何放置手脚以保持平衡并前进，”最近获得机器人学博士学位的 Nuro 公司软件工程师 Yu-Chi Lin 说。“然后，当放置在一个新的、复杂的环境中时，机器人可以使用它学到的知识来确定路径的可通过性，从而更快地找到通往目标的路径。”

然而，即使使用这种可遍历性估计，使用传统的规划算法来规划一条长路径仍然是很耗时的。

Berenson 表示：“如果我们试图在很长的路径上找到所有手和脚的位置，那将需要很长时间。”

因此，该团队使用了“分而治之”的方法，将路径分成难以通过的部分（在那里他们可以应用他们基于学习的方法），以及更容易通过的部分（其中更简单的路径规划方法效果更好）。

Lin 说：“这听起来很简单，但真的很难知道如何正确划分这个问题，以及对每个部分应该使用哪种规划方法。”

为此，他们需要整个环境的几何模型。在实践中，这可以通过在机器人前面进行侦察的飞行无人机来实现。

在瓦砾走廊中的类人机器人虚拟试验中，该团队的方法在成功率和总计划时间方面都优于以前的方法——这在灾难场景中需要快速行动时很重要。具体来说，在超过 50 次试验中，他们的方法在 84% 的时间内达到了目标，而基本路径规划器为 26%，并且与基本路径规划器的超过三分钟相比，他们的方法只用了两分钟多一点的时间进行规划。

该团队还展示了他们的方法在现实世界中工作的能力，移动机械手——一个有躯干和两条手臂的轮式机器人。由于机器人的底座放置在陡峭的斜坡上，它在移动时必须用它的“手”在凹凸不平的表面支撑自己。机器人利用团队的方法在 0.1 秒多一点的时间内规划了一条路径，而使用基本路径规划器需要 3.5 秒多。

在未来的工作中，该团队希望结合动态稳定运动，类似于人类和动物的自然运动，这将使机器人不必一直保持平衡，并可以提高其运动速度。

描述这项工作的论文发表在《自主机器人》 (Autonomous Robots) 上。该研究的资金由海军研究办公室 (N00014-17-1-2050) 提供。