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题目：Towards Efficient Trajectory Generation for Ground Robots beyond 2D Environment
作者：Jingping Wang, Long Xu, Haoran Fu, Zehui Meng, Chao Xu, Yanjun Cao, Ximin Lyu, Fei Gao
发布期刊：IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2023.
提及机器人：刑天双轮足机器人
随着机器人技术的发展，地面机器人不再局限于平面运动。由于复杂地形而导致的被动高度变化和机器人上特殊结构提供的主动高度控制需要一个超越 2D 的更通用的导航规划框架。现有方法很少同时考虑两者，从而限制了地面机器人的功能和应用。在本文中，我们提出了一个基于优化的地面机器人规划框架，同时考虑了 zaxis 上的主动和被动高度变化。所提出的规划器首先为 R 3 中定义的底盘运动约束构造一个罚场，使得轨迹的最优解空间是连续的，从而产生高质量的平滑底盘轨迹。此外，通过在 z 轴方向上构建自定义约束，可以为具有 z 轴自由度的不同类型的地面机器人规划轨迹。我们进行了模拟和真实世界的实验，以验证我们算法的效率和轨迹质量。
导航是一项越来越重要的任务，在机器人和自动驾驶等自动驾驶系统中的应用。在不同类型的机器人中，地面机器人似乎注定要被限制在地面上，这应该考虑地形形状。此外，随着机构、传感和设计的进步，地面机器人的应用场景不断丰富。许多地面机器人现在能够在平面之外工作。具体来说，图 1 中显示了两种情况，其中需要考虑机器人高度的变化。1） 地面不平坦，可能是崎岖的地形或具有多层结构的设施。在这种情况下，地面机器人的底盘高度将随地形被动起伏（图 1a）。2）机器人具有垂直于水平方向的自由度，如轮式双足机器人[1]、[2]和移动机械手机器人[3]、[4]。在这种情况下，地面机器人可以主动改变某些部件的高度（图 1b）。
论文主要内容
该论文提出了一种新的轨迹生成方法，旨在提高地面机器人在三维环境中的运动效率和安全性。论文的主要内容包括以下几个方面：
- 地图构建与初始化：
- 论文首先实现了地图的初始化和计算，构建了多种地图类型，如占用栅格地图、ESDF地图、地形粗糙度地图等，为后续的路径规划和轨迹优化提供了基础。
- 前端A*路径规划：
- 论文采用了经典的A*算法进行前端路径规划。该算法在栅格化后的地图上搜索从起点到终点的最短路径，并输出路径的节点集合。
- 后端轨迹优化：
- 在前端路径规划的基础上，论文进行了后端轨迹优化。该部分算法采用了复杂的优化目标，旨在生成更加平滑、安全的轨迹。
- 算法实现与测试：
- 论文在GitHub上公开了源码，并提供了详细的使用教程。源码中包含了多个功能包，如地图管理、路径规划算法、轨迹优化算法等。通过测试，验证了所提方法的有效性和可行性。
论文创新点
- 三维环境适应性：
- 论文提出的轨迹生成方法充分考虑了地面机器人在三维环境中的运动特性，能够生成适应复杂地形的轨迹。
- 高效性与安全性：
- 通过前端A*路径规划和后端轨迹优化相结合，论文所提方法在保证轨迹效率的同时，也提高了机器人的运动安全性。
- 源码公开与可复用性：
- 论文在GitHub上公开了源码，并提供了详细的使用教程，方便其他研究人员进行二次开发和复用。
论文应用前景
该论文的研究成果可广泛应用于各种地面机器人的轨迹生成和导航任务中，如无人车、服务机器人、探险机器人等。通过采用所提方法，可以显著提高机器人在复杂环境中的运动效率和安全性，为机器人的广泛应用提供有力支持。
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