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BADGR机器人使用深度学习来规划和穿越无障碍路径

BADGR是使用自我监督数据训练的端到端自主机器人。与大多数传统的依靠几何数据来规划无碰撞路径的传统机器人不同,BADGR依靠“经验”来穿越地形。

BADGR的核心是Nvidia Jetson TX2,它处理车载摄像头,六自由度惯性测量单位传感器,2D LIDAR传感器和GPS系统。具体来说,BADGR拥有一个人工神经网络,由实时相机传感器的观测结果和一系列未来计划的行动提供反馈。

BADGR机器人使用深度学习来规划和穿越无障碍路径

然后,神经网络会预测到达目标的最佳可能路径。与将路径遍历视为几何问题的传统方法相比,此方法具有一个主要优势:传统技术可以避开路径中的高草,而BADGR可以在其中导航。此外,这使BADGR在收集更多数据时得以改善。研究人员指出:

BADGR背后的关键见解是,通过直接从现实世界中的经验中自主学习,BADGR可以了解导航能力,随着收集更多数据而不断改进,并推广到看不见的环境。

研究团队表示BADGR的成功提出了一些问题。主要是,机器人将如何在看不见的甚至是敌对的环境中安全地收集数据?BADGR将如何适应有生命障碍(例如步行的人)的动态环境?

相关论文已发表在arXiv上。研究人员还在BADGR的GitHub存储库中发布了其研究成果。

本文素材来自互联网

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