加上目前很多16线雷达的价格也大大增加,使得小型化、低功耗的雷达被大量部署在机器人中,对于四足机器人来说采用雷达提供可靠精确的里程计信息,则无人驾驶现成的全局SLAM和导航算法可以非常容易的进行迁移,但与车辆不同的是四足机器人需要构建局部高程图来进行越障控制,而雷达过于稀疏的点云会...
综上,对于四足机器人来说除了保证机体层导航安全外,对于低矮障碍物如门槛、盒子、鞋子等室内物品,仅依靠2D雷达会导致机器人踩踏和摔倒,因此四足机器人对于局部地图的信息更加关注,对于非结构地形需要主动落足跨越或者躲避障碍物,比较有代表的为ETH开源的elevation map项目。 四足机器人雷达-视觉导航2:Elevation mapping局...
综上所述，结合视觉与雷达技术构建的高程图，对于四足机器人的局部导航具有重要价值。通过合理利用开源资源与技术工具，可以实现从环境感知到高程图构建的全流程，为机器人的自主导航提供坚实的支撑。面对实际应用中的挑战，持续的技术优化与创新将推动四足机器人在复杂环境下的高效导航与操作能力。
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在之前测试了FastLio并在样机上进行了部署华北舵狗王:四足机器人雷达-视觉导航4:测试FAST-LIO-LC,这边测试另外一个雷达惯性里程计项目DLO文。其提出了一种轻量前端激光雷达里程计解决方案,用于在计算能力受限的机器人平台上,具有快速和精确的定位能力,我们的直接激光雷达里程计(DLO)方法包括几个关键的算法上的创新,...
对于四足机器人来说相比自动驾驶所需的全局导航,由于其需要主动选择落足点,因此对于局部高程图来说更加关心,要获取局部高程图可以采用视觉或雷达来进行采集,由于上述传感器都存在自己的问题,特别是如果采用低成本传感器后深度数据的噪声、死区、雷达点云稀疏等问题都会造成高程地图出现缺口或不正常的起伏,因此目前更稳定的...
目前四足机器人主要的应用场景聚焦在室内环境作业,典型任务如巡检与搜索,针对传统机器人再完成建图启动路径规划算法后可以通过Rviz下发Nav Goal从而实现机器人的自主导航和在线建图,但是在很多时候特别是真实环境中仅能下达一次或者几次任务更多的时候机器人需要自主机动和搜索,这样的情况主要发生在通讯质量不好和高级任务...
FAST LIO是目前较为通用的雷达与IMU紧耦合导航定位算法,对于四足机器人来说高精度的导航有利于局部高程图的构建并实现自主越障和落足点选择,高精度的里程计也为自主导航提供了可靠的反馈数据,原始的FastLIO不具有回环功能的,这里运行的是由ETH RSL实验室修改的版本,其实现回环检测因此可以更加利于室内狭窄区域内的自主...