近年来，计算机科学家开发了可以在各种环境中引入的移动机器人。然而，为了有效地在非结构化环境中导航，这些机器人应该能够规划安全路径以到达他们想要的目的地。
为机器人规划安全路径的现有方法分为两大类。第一种类型将机器人的控制权完全委托给受过训练的人类用户，他们将监控机器人的运动并确定其轨迹。
第二种规划者是那些试图训练机器人规划自己的路径并自主移动的规划者。虽然其中一些规划者取得了可喜的成果，但它们可能并不可靠，尤其是当机器人在人类或动物居住的复杂环境中航行时。为了获得满意的结果，这些规划者通常需要昂贵的硬件和传感器。
特伦托大学的研究人员最近开发了一种用于机器人路径规划的替代框架。这个新框架在 arXiv 上预先发表的一篇论文中提出，它允许机器人通过跟随走在它们前面的人类操作员来识别和学习通往所需目的地的安全路径。
进行这项研究的研究人员之一亚历山德罗·安东努奇 (Alessandro Antonucci) 告诉Tech Xplore： “在人机交互中，机器人必须通过在非结构化和人工居住的工作环境中导航来跟随人类操作员，安全显然是最重要的。” . “我们工作的主要目标是将机器人的路径规划程序委托给人类，但人类必须只专注于要走的路径。机器人本身能够记住走过的路径并在未来的任务中重复使用.”
Antonucci 和他的同事开发的方法大大简化了路径规划的任务，因此它不需要特别昂贵的传感器或高度先进的软件组件。从本质上讲，该框架允许机器人识别人类“领导者”(或“探路者”)，然后定位并跟踪他的动作。
“基于激光扫描仪和深度相机的特殊传感器融合，这是我们工作的一个特点，安装在机器人底盘上，使机器人能够区分领导者和周围其他人，从而确保跟踪鲁棒性，”安东努奇说。“此外，机器人周围实体距离的高精度确保了其安全性，因为机器人可以在与静态障碍物和其他人碰撞之前及时停下来。”
研究人员的方法结合了最先进的技术。此外，他们的框架是高度模块化的，这意味着它可以通过添加或删除模块来适应、修改和改进，而无需改变其整体设计。
Antonucci 和他的同事在一系列实验中评估了他们的框架。他们发现尽管他们使用的传感器复杂度低且价格低廉，但它的性能非常好。
未来，这组研究人员设计的新方法可以帮助开发能够安全、高效地在非结构化环境中导航的低成本移动机器人。由于它不需要昂贵的传感器、硬件和软件，因此该框架应该很容易在实际环境中实现。
“我们接下来的研究将专注于改善机器人与人类之间的互动，”安东努奇说。“目前，如果机器人在路上发现障碍，它只能尊重安全并停下来。例如，我们正在考虑添加可穿戴设备，机器人可以通过该设备提前与人类领导者沟通，后者的路径已经采取实际上并不适合机器人。”
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