在未知人机共融环境下基于行人行为学习的户外移动机器人自主感知、语义制图和运动规划

In the near future, more and more robots would share the living space with human beings. Main challenge faced by mobile robot technology is how to achieve reliable autonomous environmental perception, localization and navigation in such scenarios. Inspired by how a person would be involved in an unknown scene, the project is aimed to figure out how a mobile robot could learn human peers behavior to do autonomous perception, online semantic mapping and path planning in unknown unstructured environment. The proposed idea is novel and quite different from the traditional methods that have treated human peers simply as obstacles to avoid. The proposed methodology would be a more natural way of human-robot interaction. Main research contents include adaptive automatic detection of accessible area of mobile robot based on human peer behaviors, simultaneous localization and semantic mapping, and online path planning of mobile robot based on human behavior learning.

随着移动机器人越来越多地进入人类的生活，比如安保巡逻机器人等，可以预见未来人类和机器人将共享环境空间。因此移动机器人面临的关键挑战便是如何在有人随机行走的未知环境中进行可靠的自主感知、定位和导航。通常当人们进入一个不熟悉的环境中时会先观察周围环境，并在大脑里建立一幅描述环境的语义地图，然后倾向于模仿环境中已有的其他同伴的行为方式，从而达到对陌生环境的逐步熟悉。受此启发，与传统方法中将行人简单地作为障碍物不同，本项目的研究目标是在未知的户外动态非结构人-机共融环境中移动机器人如何利用一种自然的人机交互方式，即学习同伴行人行为的方式，来自动感知环境、建立语义地图并进行在线路径规划，从而实现移动机器人在复杂环境中安全自主运动的目的。本项目主要研究内容包括在未知非结构环境中基于行人学习的自适应可通行域感知方法、移动机器人同时定位与语义制图以及基于行人行为学习的移动机器人在线路径规划。

随着移动机器人越来越多地进入人类的生活，比如安保巡逻机器人等，可以预见未来人类和机器人将共享环境空间。因此移动机器人面临的关键挑战便是如何在有人随机行走的未知环境中进行可靠的自主感知、定位和导航。本项目的研究目标是在未知的户外动态非结构人-机共融环境中移动机器人如何利用一种自然的人机交互方式，即学习同伴行人行为的方式，来自动感知环境、建立语义地图并进行在线路径规划，从而实现移动机器人在复杂环境中安全自主运动的目的。本项目主要研究内容包括在未知非结构环境中基于行人学习的自适应可通行域感知方法、移动机器人同时定位与语义制图以及基于行人行为学习的移动机器人在线路径规划。结果表明，本项目所提出的算法可以通过行人学习的方法有效对非结构化环境中的可通行区域进行感知，并将其构建到语义地图中，对环境中动态物体的检测与跟踪也提升了动态环境下机器人自定位的精度和鲁棒性，并使机器人可以在环境中在线进行自主路径规划。