Sören Schwertfeger课题组旷皓飞等人于2019年七月赴澳大利亚悉尼参加RoboCup 2019 Rescue Robot League大赛

发布者:闻天明发布时间:2019-07-15浏览次数:13

出访成员:旷皓飞,徐晴雯,侯佳维,龙肖灵,陈宏宇,何振鹏

  

七月一日至八日,RoboCup 2019机器人世界杯在悉尼ICC国际会展中心举办。悉尼是澳大利亚最大的城市,市中心充满了熙攘的人群,整个城市热闹且繁忙。作为机器人领域最盛大的竞赛之一,此次大赛也吸引了不少来自国内的团队,包括清华大学,浙江大学,中国科学技术大学,同济大学和国防科学技术大学等一流大学。这次比赛的准备时间并不充裕,虽然在学校里我们为此搭建了等比例缩小的比赛场地,也按预期目标测试了各项环节,然而机器人比赛不像ACM和各类黑客马拉松,不仅有软件上的各类BUG需要解决,同时还要考虑机器人硬件的鲁棒性。尤其是长途跋涉,路上的颠簸非常容易对机器人造成意外的损伤。

1.RoboCup救援组赛场

当地时间七月一日,我们团队于上午九点抵达悉尼,经过简单的休整过后,我们开始在酒店装配机器人。这一次的装配中,我们吸取了上一次参加德国公开赛的教训,在出发前留出较多的时间来打包机器人,将机器人各零部件进行了分类,并分工合作完成了打包工作。由于准备充分,我们当天晚上就完成了机器人基本的装配工作。

  

当地时间七月二日和三日,这两天是大赛的准备环节,我们一早来到会展中心完成了注册工作并快速展开调试工作。RoboCup救援组竞赛分为ManeuveringMobilityDexterityExploration四个部分,其中Maneuvering是最基础的测试场地,机器人在这些场地里遥控或者自主驾驶,来回次数越多则得分越高。Mobility测试救援机器人的移动能力,基本都是一些特别复杂的地形,而Dexterity测试机器人机载机械臂的灵活性能。由于我们侧重小型机器人,并未装备机械臂,因此没有选测MobilityDexterityExploration是四项中最考验算法的测试,机器人需要自主或遥控驶完全程,并进行建图和识别危险物,热源等任务。我的工作主要是Maneuvering的自主驾驶和能力测试中的热源检测以及实时音频通信。由于现场环境和实验室环境相比较为嘈杂,我们之前所用的音频通信程序无法满足比赛需求,因此在两天我主要解决了音频通信的问题。

  

当地时间七月四日至七日是比赛日。相比其他队伍的各类大型机器人来说,我们所使用的机器人由于体积的原因,无法在部分复杂地形中完成任务,不过我们的研究主要侧重于是小型救援机器人的自主问题,因此我们主要针对ManeuveringExploration两个场景来完成比赛。第一天我们主要通过远程遥控来进行比赛,这一天中我们完成所选的全部任务,熟悉了比赛场地。比赛结束后,我们在晚上对之后几天进行的自主比赛进行了现场调试,期间发现不少问题。我们的机器人完全依赖于所搭载的四个RGBD相机来实现自主移动,机器人通过使用视觉里程计(VIO)来实现定位,在大多数场景下,VIO的精度足够满足导航的需求,但也有些特殊情况会使得定位误差变大。例如,Maneuvering场地使用木板来做墙壁,其使用的木板纹理较为单一。因此,当机器人靠近墙壁时,相机无法在这样的环境中检测到足够特征,使得VIO算法的误差变大。在这样的情况下,VIO定位已无法满足导航需求,任务就会失败。由于现场调试时间有限,我们无法对算法进行大的改进,只能通过增加一些限定条件使得机器人尽量远离无特征区域。幸运的是,这样的小技巧已足够完成接下来的比赛,在接下来的比赛中,我们机器人在Maneuvering场景中完成了预期的自主驾驶任务。最终我们团队获得了自主挑战的第二名,并在正赛中进入了前八,相比于以往的比赛,有了很大的进步。

  

除了比赛之外,RoboCup也为世界各地的研究人员提供了学术交流的机会,我们在比赛时也与各支队伍进行了交流。来自德国纽伦堡大学的博士生给我们介绍了他们关于multi-agent SLAM的相关工作;日本京都大学的中国留学生给我们分享了他们机器人的设计材料;另外,我们与同样来自国内的国防科大的同学们在比赛中建立了良好的友谊,来自国防科大的陈谢沅澧少校为我们介绍了他在三维激光SLAM方面的一些进展并分享了他在国外的一些科研经历,对此我们深受启发。

  

在这次比赛中,我们按照预定计划完成了所有任务,并在比赛中发现目前的不足,为之后的工作提供了思路。另外也要感谢学校和导师能为我们提供这样好的机会,让大家可以与各地的学者进行了交流,了解了相关领域的最新进展,开拓了视野。