40、机器人竞赛与行走算法研究

机器人竞赛与行走算法研究

在机器人领域，参与各类竞赛是推动技术发展的重要途径，同时针对特殊场景开发适用的算法也至关重要。本文将介绍在DARPA虚拟机器人挑战赛中的策略与成果，以及一种用于遮挡地形的反应式人形机器人行走算法。

DARPA虚拟机器人挑战赛策略与成果

• 团队策略 ：SARBOT团队应对VRC挑战的方法是将每个VRC任务分解为子任务。所有这些子任务都被编程为让机器人自主执行，监督式自主则是指操作员提供高层命令，使机器人从一个子任务过渡到下一个子任务。每个自主子任务都设计为感知、决策和行动机制的集成，充分利用了团队成员在这些领域的专业技能。
  |任务|子任务及感知 - 决策 - 行动机制|管理团队|
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  |任务1|具体子任务及机制见相关表格|/|
  |任务2|具体子任务及机制见相关表格|/|
  |任务3|具体子任务及机制见相关表格|/|

• 比赛结果 ：SARBOT团队参加了VRC比赛，在26个参赛队伍中排名第17。团队设计的机器人具备双足行走、感知世界、构建3D地图和决策的能力，旨在打造一个具有现实竞争力的机器人，而非仅仅为了得分而执行任务。将VRC视为DRC（使用真实机器人）的初步阶段，VRC的所有代码和经验都将对DRC比赛有所帮助。

• 遇到的困难

  • 任务起始子任务困难 ：在VRC任务中，最困难的子任务通常在任务开始时，