Quadruped robot traversing 3D complex environments with limited perception

穿越三维复杂环境一直是四足机器人运动的重大挑战。现有的方法通常依赖于外部传感器，如视觉和激光雷达，通过获取环境信息来预先应对障碍物。然而，在夜间或密林等场景中，外部传感器往往无法正常工作，需要机器人依靠本体感知传感器及时感知环境中的各种障碍物并迅速做出反应。这项任务无疑是具有挑战性的。我们的研究发现，基于碰撞检测的方法可以增强机器人对环境障碍物的感知。在这项工作中，我们提出了一种基于端到端学习的四足机器人运动控制器，仅依赖于本体感知传感器。该控制器可以准确地检测、定位和敏捷地响应未知和复杂的三维环境中的碰撞，从而提高机器人在复杂环境中的可穿越性。我们在模拟和实际实验中展示了我们的方法可以使四足机器人成功穿越各种复杂环境中的具有挑战性的障碍物。

解决问题：论文试图提出一种仅依靠自身感应器的四足机器人运动控制器，能够准确检测、定位和敏捷地响应未知和复杂3D环境中的碰撞，从而提高机器人在复杂环境中的可穿越性。

关键思路：论文提出了一种基于碰撞检测的端到端学习的四足机器人运动控制器，该控制器仅依靠自身感应器，能够准确检测、定位和敏捷地响应环境中的障碍物。

亮点：论文在仿真和现实实验中证明了该方法能够使四足机器人成功穿越各种复杂环境中的障碍物。此外，该方法可以提高机器人在夜间或密集森林等无法使用外部传感器的环境中的感知能力。值得继续深入研究。

相关研究：在这个领域中，还有一些相关研究，如《Robust Terrain-Adaptive Locomotion of a Quadruped Robot via Online Learning》等。