具有交互意识的移动操作器自主探索
IEEE/RSJ IROS投稿
在复杂环境中的探索一直是学术界和工业界关注的热点。在大多数现有研究中，被物体遮挡的空间通常被认为是无法进入的。然而，在搜索和救援等真实世界的应用中，探索这些被遮挡的空间至关重要。我们提出了一个具有交互意识的探索框架，通过手眼一体的移动操作机器人，彻底探索包含被阻挡空间的杂乱环境。我们引入了一种新的表示方法——隐藏边界，它可以通过主动互动有效地引导机器人发现被遮挡的未知空间。此外，我们设计了一个受约束的全身配置数据库，用于在探索规划过程中，根据期望的传感器姿态快速查询并输出可行的全身配置。随后，我们将全局路径规划问题构建为一个不对称的广义旅行商问题（AGTSP），以优化视点顺序和全身配置。
南方科技大学助理教授，博导微分智飞联合创始人；亚洲单位首篇TRO Best Paper一作；robotics-star.com/
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