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

Release Time:2019-07-15Number of visits:586

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等,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。