While the capabilities of autonomous systems have been steadily improving in recent years, these systems still struggle to rapidly explore previously unknown environments without the aid of GPS-assisted navigation. The DARPA Subterranean (SubT) Challenge aimed to fast track the development of autonomous exploration systems by evaluating their performance in real-world underground search-and-rescue scenarios. Subterranean environments present a plethora of challenges for robotic systems, such as limited communications, complex topology, visually-degraded sensing, and harsh terrain. The presented solution enables long-term autonomy with minimal human supervision by combining a powerful and independent single-agent autonomy stack, with higher level mission management operating over a flexible mesh network. The autonomy suite deployed on quadruped and wheeled robots was fully independent, freeing the human supervision to loosely supervise the mission and make high-impact strategic decisions. We also discuss lessons learned from fielding our system at the SubT Final Event, relating to vehicle versatility, system adaptability, and re-configurable communications.


翻译:尽管近年来自主系统的能力稳步提升,但在无GPS辅助导航的情况下,这些系统仍难以快速探索未知环境。美国国防部高级研究计划局(DARPA)地下挑战赛旨在通过评估自主探索系统在真实世界地下搜救场景中的性能,加速其研发进程。地下环境给机器人系统带来诸多挑战,例如通信受限、拓扑结构复杂、视觉传感退化以及地形崎岖。本文提出的解决方案通过将强大且独立的单智能体自主栈与基于灵活网状网络的更高级别任务管理相结合,实现了极少人工监督下的长期自主能力。部署于四足机器人和轮式机器人上的自主套件完全独立运行,使人类监督者能够以松散方式监督任务并制定高影响力战略决策。我们还将讨论在SubT最终赛事中部署系统时获得的经验教训,涵盖车辆多样性、系统适应性及可重构通信等方面。

0
下载
关闭预览

相关内容

《行为与认知机器人学》,241页pdf
专知会员服务
55+阅读 · 2021年4月11日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
GNN 新基准!Long Range Graph Benchmark
图与推荐
0+阅读 · 2022年10月18日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月29日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月25日
VIP会员
最新内容
AutoScientists:自组织智能体团队驱动长期科学实验
战略前沿人工智能的再思考(中文)
专知会员服务
3+阅读 · 今天14:53
《量化地基防空系统间接效应的博弈论方法》
专知会员服务
3+阅读 · 今天14:51
“史诗怒火行动”中美军损失的作战飞机
专知会员服务
2+阅读 · 今天14:38
ICML 2026 | 理解上下文持续学习中的泛化与遗忘
专知会员服务
5+阅读 · 5月28日
Agent Harness综述:大模型智能体执行器工程全景
专知会员服务
13+阅读 · 5月28日
《基于理论的威慑效能评估》
专知会员服务
8+阅读 · 5月28日
相关VIP内容
《行为与认知机器人学》,241页pdf
专知会员服务
55+阅读 · 2021年4月11日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
相关资讯
GNN 新基准!Long Range Graph Benchmark
图与推荐
0+阅读 · 2022年10月18日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
相关基金
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员