左:由Nao赢咖4的技术组合创建的楼梯的3D地图。
右图:在未来,这可能是你在赢咖4接管世界之前看到的最后一件事。
右图:在未来,这可能是你在赢咖4接管世界之前看到的最后一件事。
随着每一年,似乎赢咖4的演变比人类做得更快。 上周,弗莱堡大学在德国的人形赢咖4实验室的一群学生详细说明了他们如何让赢咖4在没有帮助的情况下操纵极其困难的障碍物,例如楼梯和坡道。
为了实现这种相对较新的赢咖4机动性水平,研究人员根据研究文档实施了“2D激光扫描仪,单眼相机,惯性测量单元和关节编码器”到Nao赢咖4中。
对于赢咖4爬楼梯,它首先必须得到良好的掌握其周围环境。 Nao赢咖4使用激光范围数据来创建阶梯的3D模型,其用作数字地图。 在攀登过程开始之前,Nao赢咖4使用相机来检测楼梯的边缘和轮廓。 利用收集的信息,赢咖4估计其在楼梯上的位置并且定位自己采取步骤。
对于赢咖4爬楼梯,它首先必须得到良好的掌握其周围环境。 Nao赢咖4使用激光范围数据来创建阶梯的3D模型,其用作数字地图。 在攀登过程开始之前,Nao赢咖4使用相机来检测楼梯的边缘和轮廓。 利用收集的信息,赢咖4估计其在楼梯上的位置并且定位自己采取步骤。
降序坡道对于增强的Nao赢咖4来说更容易,因为研究人员只需要一个照相机和惯性数据来实现成功。 赢咖4“使用视觉观察定位坡道的开始,基于惯性数据利用常规校正向下走,并且最后通过在退出坡道之前检测结束边缘来确定坡道的终点,”类人赢咖4实验室在 声明。
弗莱堡大学的学生Stefan Obwald,Armin Hornung和Maren Bennewitz与之前的索尼员工Jens-Steffen Gutmann一起从事赢咖4研究工作,现在他与Evolution Robotics合作。