GuangMing-Explorer: A Four-Legged Robot Platform for Autonomous Exploration in General Environments
作者: Kai Zhang, Shoubin Chen, Dong Li, Baiyang Zhang, Tao Huang, Zehao Wu, Jiasheng Chen, Bo Zhang
分类: cs.RO
发布日期: 2025-12-17
备注: 6 pages, published in ICUS2025
💡 一句话要点
GuangMing-Explorer：用于通用环境自主探索的四足机器人平台
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 四足机器人 自主探索 机器人平台 环境感知 运动规划
📋 核心要点
- 现有自主探索系统缺乏软硬件的整体集成描述，难以直接部署于复杂环境。
- GuangMing-Explorer平台通过软硬件协同设计，实现了在通用环境下的自主探索能力。
- 实验验证了该平台在真实复杂环境中的有效性和效率，展示了其部署潜力。
📝 摘要（中文）
自主探索是一项基础能力，它紧密结合了感知、规划、控制和运动执行。它在广泛的应用中起着关键作用，包括室内目标搜索、极端环境测绘、资源勘探等。尽管在各个组成部分取得了显著进展，但对一个完全自主的探索系统的全面而实用的描述，包括硬件和软件，仍然很少见。在本文中，我们提出了GuangMing-Explorer，一个完全集成的自主探索平台，旨在在各种环境中稳健运行。我们全面概述了系统架构，包括硬件设计、软件栈、算法部署和实验配置。广泛的真实世界实验证明了该平台在执行自主探索任务方面的有效性和效率，突出了其在复杂和非结构化环境中实际部署的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：现有自主探索系统通常关注算法的某一方面，例如路径规划或环境感知，缺乏一个完整的、软硬件协同的系统级解决方案。这导致系统难以在复杂、非结构化的真实环境中稳定可靠地运行。现有方法的痛点在于集成度低、鲁棒性不足，难以直接部署应用。
核心思路：GuangMing-Explorer的核心思路是构建一个软硬件一体化的自主探索平台，通过硬件的定制化设计和软件算法的优化，实现感知、规划、控制和运动执行的紧密结合。这种一体化设计旨在提高系统的整体性能和鲁棒性，使其能够适应各种复杂环境。
技术框架：GuangMing-Explorer平台的整体架构包括以下几个主要模块：1) 硬件平台：定制的四足机器人，配备多种传感器（例如激光雷达、摄像头、IMU）和高性能计算单元。2) 感知模块：负责环境建模和目标检测，利用传感器数据构建地图，识别感兴趣的目标。3) 规划模块：根据环境地图和目标信息，生成最优的探索路径。4) 控制模块：控制机器人的运动，使其按照规划的路径安全稳定地移动。5) 运动执行模块：将控制指令转化为具体的电机控制信号，驱动机器人运动。
关键创新：该平台最重要的技术创新在于软硬件的深度融合。硬件平台的设计充分考虑了软件算法的需求，例如，传感器布局和计算单元的选择都经过优化，以提高感知和规划的效率。同时，软件算法也针对硬件平台的特点进行了定制，例如，运动控制算法考虑了四足机器人的动力学特性，以提高运动的稳定性和精度。
关键设计：在硬件方面，采用了高性能低功耗的嵌入式计算平台，保证了计算能力的同时，降低了功耗。在软件方面，采用了模块化的设计，方便算法的开发和调试。同时，针对四足机器人的运动特点，设计了基于模型的预测控制算法，提高了运动的稳定性和精度。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中未详细描述，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，GuangMing-Explorer平台能够在各种复杂环境中自主探索，并成功完成目标搜索任务。具体的性能数据（例如探索效率、目标检测精度等）和对比基线在摘要中未提及，属于未知信息。但摘要强调了平台在真实世界实验中的有效性和效率，突出了其在复杂和非结构化环境中实际部署的潜力。
🎯 应用场景
GuangMing-Explorer平台可应用于多种场景，包括室内目标搜索、极端环境测绘、资源勘探、灾后救援等。该平台能够自主探索未知环境，获取环境信息，并完成特定任务，具有重要的实际应用价值。未来，该平台有望在智能巡检、物流配送等领域发挥更大的作用。
📄 摘要（原文）
Autonomous exploration is a fundamental capability that tightly integrates perception, planning, control, and motion execution. It plays a critical role in a wide range of applications, including indoor target search, mapping of extreme environments, resource exploration, etc. Despite significant progress in individual components, a holistic and practical description of a completely autonomous exploration system, encompassing both hardware and software, remains scarce. In this paper, we present GuangMing-Explorer, a fully integrated autonomous exploration platform designed for robust operation across diverse environments. We provide a comprehensive overview of the system architecture, including hardware design, software stack, algorithm deployment, and experimental configuration. Extensive real-world experiments demonstrate the platform's effectiveness and efficiency in executing autonomous exploration tasks, highlighting its potential for practical deployment in complex and unstructured environments.