International Journal of Robotics Research
SCOPUS (1982-2023)SCIE-ISI
0278-3649
1741-3176
Mỹ
Cơ quản chủ quản: SAGE Publications Inc. , SAGE Publications Ltd
Lĩnh vực:
Artificial IntelligenceElectrical and Electronic EngineeringModeling and SimulationApplied MathematicsSoftwareMechanical Engineering
Các bài báo tiêu biểu
Tầm nhìn gặp gỡ robot: Tập dữ liệu KITTI Dịch bởi AI Chúng tôi trình bày một tập dữ liệu mới được ghi lại từ một chiếc xe station wagon VW để phục vụ nghiên cứu về robot di động và lái xe tự động. Tổng cộng, chúng tôi đã ghi lại 6 giờ kịch bản giao thông với tần suất từ 10 đến 100 Hz, sử dụng nhiều phương thức cảm biến khác nhau như camera stereo màu và đen trắng độ phân giải cao, máy quét laser 3D Velodyne và hệ thống dẫn đường quán tính GPS/IMU độ chính xác cao. Các kịch bản rất đa dạng, phản ánh các tình huống giao thông thực tế và trải dài từ các xa lộ, các khu vực nông thôn đến các cảnh trong thành phố với nhiều đối tượng tĩnh và động. Dữ liệu của chúng tôi đã được hiệu chỉnh, đồng bộ và gán thời gian, và chúng tôi cung cấp các chuỗi hình ảnh đã chỉnh sửa và thô. Tập dữ liệu của chúng tôi cũng chứa nhãn đối tượng dưới dạng các tracklet 3D, và chúng tôi cung cấp các bài kiểm tra trực tuyến cho stereo, dòng quang học, phát hiện đối tượng và các tác vụ khác. Bài báo này mô tả nền tảng ghi âm của chúng tôi, định dạng dữ liệu và các tiện ích mà chúng tôi cung cấp.
Tập 32 Số 11 - Trang 1231-1237 - 2013
#tập dữ liệu KITTI #robot di động #lái xe tự động #cảm biến #camera stereo #máy quét laser 3D #GPS #IMU
Tránh Va Chạm Thời Gian Thực cho Các Cơ Khí Manipulator và Robot Di Động Dịch bởi AI Bài báo này trình bày một phương pháp tránh va chạm độc đáo theo thời gian thực cho các cơ khí manipulator và robot di động dựa trên khái niệm trường tiềm năng nhân tạo. Việc tránh va chạm, thường được coi là một vấn đề lập kế hoạch cấp cao, có thể được phân phối hiệu quả giữa các cấp độ điều khiển khác nhau, cho phép các hoạt động của robot trong môi trường phức tạp diễn ra theo thời gian thực. Phương pháp này đã được mở rộng cho các chướng ngại vật di động bằng cách sử dụng trường tiềm năng nhân tạo thay đổi theo thời gian. Chúng tôi đã áp dụng phương thức tránh va chạm này cho các cơ cấu robot tay và đã sử dụng một cách tiếp cận mới đối với vấn đề tổng quát về điều khiển manipulator theo thời gian thực. Chúng tôi đã tái cấu trúc vấn đề điều khiển manipulator như là điều khiển trực tiếp chuyển động của manipulator trong không gian thao tác—không gian mà nhiệm vụ được mô tả ban đầu—thay vì điều khiển chuyển động không gian khớp tương ứng của nhiệm vụ chỉ được đạt được sau khi biến đổi hình học và động học. Ngoài các khu vực ảnh hưởng của chướng ngại vật, chúng tôi đã khiến bộ phận cuối cùng di chuyển theo một đường thẳng với giới hạn tốc độ tối đa. Phương pháp trường tiềm năng nhân tạo đã được mở rộng để tránh va chạm cho tất cả các liên kết của manipulator. Thêm vào đó, một trường tiềm năng nhân tạo trong không gian khớp được sử dụng để thỏa mãn các ràng buộc khớp bên trong của manipulator. Phương pháp này đã được triển khai trong hệ thống COSMOS cho robot PUMA 560. Các thử nghiệm tránh va chạm thời gian thực trên các chướng ngại vật di động đã được thực hiện bằng cách sử dụng cảm biến hình ảnh.
Tập 5 Số 1 - Trang 90-98 - 1986
Passive Dynamic Walking There exists a class of two-legged machines for which walking is a natural dynamic mode. Once started on a shallow slope, a machine of this class will settle into a steady gait quite comparable to human walking, without active control or en ergy input. Interpretation and analysis of the physics are straightforward; the walking cycle, its stability, and its sensi tivity to parameter variations are easily calculated. Experi ments with a test machine verify that the passive walking effect can be readily exploited in practice. The dynamics are most clearly demonstrated by a machine powered only by gravity, but they can be combined easily with active energy input to produce efficient and dextrous walking over a broad range of terrain.
Tập 9 Số 2 - Trang 62-82 - 1990
Học tăng cường trong robot: Một khảo sát Dịch bởi AI Học tăng cường cung cấp cho robot một khuôn khổ và bộ công cụ cho việc thiết kế những hành vi phức tạp và khó chế tạo. Ngược lại, những thách thức trong các vấn đề robot cung cấp cả nguồn cảm hứng, tác động và xác thực cho các phát triển trong học tăng cường. Mối quan hệ giữa các lĩnh vực này có đủ hứa hẹn để được so sánh với mối quan hệ giữa vật lý và toán học. Trong bài viết này, chúng tôi cố gắng củng cố các liên hệ giữa hai cộng đồng nghiên cứu bằng cách cung cấp một khảo sát về công trình nghiên cứu trong học tăng cường cho việc tạo ra hành vi ở robot. Chúng tôi nhấn mạnh cả những thách thức chính trong học tăng cường cho robot cũng như những thành công đáng chú ý. Chúng tôi thảo luận về cách các đóng góp đã kiểm soát độ phức tạp của lĩnh vực này và nghiên cứu vai trò của các thuật toán, các biểu diễn, và kiến thức trước đó trong việc đạt được những thành công này. Do đó, một trọng tâm cụ thể của bài báo của chúng tôi nằm ở sự lựa chọn giữa phương pháp dựa trên mô hình và không dựa trên mô hình, cũng như giữa phương pháp dựa trên giá trị và tìm kiếm chính sách. Bằng cách phân tích một vấn đề đơn giản trong một số chi tiết, chúng tôi chứng minh cách mà các phương pháp học tăng cường có thể được áp dụng một cách có lợi, và chúng tôi lưu ý rằng trong suốt bài viết có nhiều câu hỏi còn mở và tiềm năng to lớn cho nghiên cứu trong tương lai.
Tập 32 Số 11 - Trang 1238-1274 - 2013
RGB-D mapping: Using Kinect-style depth cameras for dense 3D modeling of indoor environments RGB-D cameras (such as the Microsoft Kinect) are novel sensing systems that capture RGB images along with per-pixel depth information. In this paper we investigate how such cameras can be used for building dense 3D maps of indoor environments. Such maps have applications in robot navigation, manipulation, semantic mapping, and telepresence. We present RGB-D Mapping, a full 3D mapping system that utilizes a novel joint optimization algorithm combining visual features and shape-based alignment. Visual and depth information are also combined for view-based loop-closure detection, followed by pose optimization to achieve globally consistent maps. We evaluate RGB-D Mapping on two large indoor environments, and show that it effectively combines the visual and shape information available from RGB-D cameras.
Tập 31 Số 5 - Trang 647-663 - 2012
Task-Priority Based Redundancy Control of Robot Manipulators In this paper, we describe a new scheme for redundancy control of robot manipulators. We introduce the concept of task priority in relation to the inverse kinematic problem of redundant robot manipulators. A required task is divided into subtasks according to the order of priority. We propose to determine the joint motions of robot manipulators so that subtasks with lower priority can be performed utilizing re dundancy on subtasks with higher priority. This procedure is formulated using the pseudoinverses of Jacobian matrices. Most problems of redundancy utilization can be formulated in the framework of tasks with the order of priority. The results of numerical simulations and experiments show the effectiveness of the proposed redundancy control scheme.
Tập 6 Số 2 - Trang 3-15 - 1987
Historical Perspective and State of the Art in Robot Force Control This paper combines histarical lineage, assessment of the state of the art, and discussion of unsolved problems in robot force control. The difference between continuous and logic branching strategies is described. The development of various impedance strategies and hybrid methods is traced and com pared. The problem of stability is discussed, and remedies are related to higher strategy issues.
Tập 6 Số 1 - Trang 3-14 - 1987
Path Planning for Autonomous Vehicles in Unknown Semi-structured Environments We describe a practical path-planning algorithm for an autonomous vehicle operating in an unknown semi-structured (or unstructured) environment, where obstacles are detected online by the robot’s sensors. This work was motivated by and experimentally validated in the 2007 DARPA Urban Challenge, where robotic vehicles had to autonomously navigate parking lots. The core of our approach to path planning consists of two phases. The first phase uses a variant of A* search (applied to the 3D kinematic state space of the vehicle) to obtain a kinematically feasible trajectory. The second phase then improves the quality of the solution via numeric non-linear optimization, leading to a local (and frequently global) optimum. Further, we extend our algorithm to use prior topological knowledge of the environment to guide path planning, leading to faster search and final trajectories better suited to the structure of the environment. We present experimental results from the DARPA Urban Challenge, where our robot demonstrated near-flawless performance in complex general path-planning tasks such as navigating parking lots and executing U-turns on blocked roads. We also present results on autonomous navigation of real parking lots. In those latter tasks, which are significantly more complex than the ones in the DARPA Urban Challenge, the time of a full replanning cycle of our planner is in the range of 50—300 ms.
Tập 29 Số 5 - Trang 485-501 - 2010
Simultaneous Localization and Mapping with Sparse Extended Information Filters In this paper we describe a scalable algorithm for the simultaneous mapping and localization (SLAM) problem. SLAM is the problem of acquiring a map of a static environment with a mobile robot. The vast majority of SLAM algorithms are based on the extended Kalman filter (EKF). In this paper we advocate an algorithm that relies on the dual of the EKF, the extended information filter (EIF). We show that when represented in the information form, map posteriors are dominated by a small number of links that tie together nearby features in the map. This insight is developed into a sparse variant of the EIF, called the sparse extended information filter (SEIF). SEIFs represent maps by graphical networks of features that are locally interconnected, where links represent relative information between pairs of nearby features, as well as information about the robot’s pose relative to the map. We show that all essential update equations in SEIFs can be executed in constant time, irrespective of the size of the map. We also provide empirical results obtained for a benchmark data set collected in an outdoor environment, and using a multi-robot mapping simulation.
Tập 23 Số 7-8 - Trang 693-716 - 2004
General Methodology for Type Synthesis of Symmetrical Lower-Mobility Parallel Manipulators and Several Novel Manipulators In the area of parallel robots, the use of lower-mobility parallel manipulators for many tasks requiring fewer than six degrees of freedom (DoF) has drawn a lot of interest. This paper treats one fundamental problem in the study of lower-mobility parallel manipulators: type synthesis. Using reciprocal screw theory, we define the mechanism constraint system and limb constraint system. We then investigate the relations between the mechanism constraint system and the limb constraint system under different geometrical conditions. Three tables describing the relations are presented. Based on the three tables, we propose a constraint-synthesis method for type synthesis of symmetrical lower-mobility parallel manipulators. The method used in the paper to construct the kinematic structure of the limb of lower-mobility parallel manipulators with prescribed DoF is simple and systematic. Examples are included to illustrate the application of the method and some novel lower-mobility parallel manipulators with 3-, 4- and 5-DoF are synthesized.
Tập 21 Số 2 - Trang 131-145 - 2002