当同时面对复杂地形与高速来袭障碍时,四足机器人如何在完成目标任务的过程中实现更安全的自主运动?

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2026-03-06 09:30:00
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新加坡国立大学团队完成了论文 《UEREBot: Learning Safe Quadrupedal Locomotion under Unstructured Environments and High-Speed Dynamic Obstacles》。本工作由新加坡国立大学牵头,并与上海科技大学、西安交通大学、北京中关村学院合作开展。 这项工作关注四足机器人在真实环境部署中的一个关键挑战:机器人不仅要朝目标持续前进、完成目标任务,还要适应非结构化环境中的复杂地形与静态障碍,同时还需要在有限反应时间下应对高速来袭的动态障碍。过去,这些问题往往被分开研究,但在实际场景中,它们通常同时出现并相互影响,使机器人很难同时兼顾任务推进、安全性与运动稳定性。为此,我们提出 UEREBot,希望为四足机器人提供一种更加统一的安全运动框架,使其能够在复杂开放环境中更好地兼顾目标完成、环境通过以及突发避障等多重需求。 在贡献方面,论文面向“目标任务执行 + 非结构化环境通过 + 高速动态来袭”并存的场景,提出了一种统一的安全运动方法,将面向整体任务的运动决策与面向紧急情况的快速规避结合起来,使机器人既能够保持对目标的持续推进,又能够在危险逼近时及时作出反应并维持系统稳定。通过系统性的仿真与真实四足机器人实验,我们验证了 UEREBot 在室内外多类复杂场景中的有效性,展示了四足机器人在复杂环境中更稳定、更可靠的自主运动能力。 更多 demo 可关注项目主页:https://uerebot-2026.github.io/
北京中关村学院助理教授 新加坡国立大学博士,加州大学伯克利博士学生 机器人移动双臂操作,locomotion高动态运动,触觉力控操作研究。
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简介
当同时面对复杂地形与高速来袭障碍时,四足机器人如何在完成目标任务的过程中实现更安全的自主运动?
03:28
当盲区来袭更致命时,四足机器人的“主动感知式反射避障”如何实现?
02:57
当重规划来不及时,四足机器人的“反射式避障”如何实现?
03:00
轮腿机器人也能“本能闪避”?我们做了一个高动态反射式避障系统
02:56
Quadruped Reflexive Evasion Robot 现已开源。
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