Abstract-Legged robotar har potential att korsa olika och robust terräng. För att hitta en säker och effektiv navigeringsväg och noggrant välja individuella fotfäste är det användbart att kunna förutsäga egenskaperna hos terrängen framför roboten. I detta brev föreslår vi en metod för att samla in data från robot-terrain interaktion och associera den till bilder. Med hjälp av sparsam data förvärvade i teleoperation experiment med en quarupedal robot, tränar vi ett neuralt nätverk för att generera en tät förutsägelse av terrängegenskaperna framför roboten. För att generera träningsdata projicerar vi fotfästet från robotbanan till kamerabilder ombord. Sedan fäster vi etiketter på dessa fotsteg genom att identifiera de dominerande egenskaperna hos den kraft-torksignal som mäts med sensoriserade fötter. Vi visar att data som samlas in på detta sätt kan användas för att träna ett konvolutionsnätverk för att förutsäga terrängfastigheter samt svagt övervakad semantisk segmentering. Slutligen visar vi att de förutsagda terrängegenskaperna kan användas för autonom navigering av den ANYmala fyrdubblade roboten. Index Terms-Semantisk scen förståelse, visuell-baserad navigering, visuell inlärning.
I tidigare arbete REF har vi visat att vi kan förutsäga terrängegenskaper framför roboten utan att klassificera terrängen.
Where Should I Walk? Predicting Terrain Properties From Images Via Self-Supervised Learning
{'venue': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'journal': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}