← 返回论文列表

HiPAN：四足机器人在非结构化三维环境中的分层姿态自适应导航
HiPAN: Hierarchical Posture-Adaptive Navigation for Quadruped Robots in Unstructured 3D Environments

作者: Jeil Jeong, Minsung Yoon, Seokryun Choi 等6人
arXiv: 2604.26504v1
分类: cs.RO
📝 论文摘要
在非结构化三维环境中引导四足机器人导航面临重大挑战，需实现目标导向运动、有效探索以逃离局部极小值，以及姿态自适应以穿越狭窄、高度受限空间。传统方法采用顺序映射-规划管线，但受限于累积感知误差和高计算开销，限制了其在资源受限平台上的应用。为解决上述挑战，我们提出分层姿态自适应导航（HiPAN）框架，该框架在部署时直接基于机载深度图像运行。HiPAN采用分层设计：高层策略生成战略导航指令（平面速度与身体姿态），由低层姿态自适应运动控制器执行。为缓解短视行为并促进长程导航，我们引入路径引导的课程学习，逐步将导航视域从反应式避障扩展至战略导航。仿真实验中，HiPAN相较于经典反应式规划器及端到端基线方法，实现了更高的导航成功率与更优的路径效率；实际环境实验进一步验证了其在不同非结构化三维场景中的适用性。

📊 核心分析

🎯 研究动机
- 四足机器人在非结构化3D环境导航面临挑战：需要目标导向运动、有效逃避局部最小值、以及姿态适应以穿越狭窄/高度受限空间 - 传统顺序映射-规划管线存在累积感知误差和高计算开销，限制了在资源受限平台上的应用 - 现有方法（如经典反应式规划器、端到端基线）在复杂地形中导航成功率和路径效率不足
🔧 核心方法
- 提出**分层姿态自适应导航(HiPAN)** 框架，直接在部署时的机载深度图像上运行 - 采用**分层架构(hierarchical design)**：高层策略生成战略性导航命令（平面速度、身体姿态），低层**姿态自适应运动控制器(posture-adaptive locomotion controller)** 执行 - 引入**路径引导课程学习(Path-Guided Curriculum Learning)**，逐步延长导航范围，从反应式避障过渡到战略性导航
💡 核心创新
- **分层姿态自适应机制**：将导航决策与姿态调节解耦，实现狭窄/高度受限空间的灵活通过，同时避免传统管线中的误差累积 - **路径引导课程学习**：通过渐进式扩展导航视界，有效缓解端到端方法常见的短视行为，提升长程导航能力 - **直接深度图像操作**：省略地图构建和规划步骤，降低计算开销，适应资源受限平台
🏆 总体贡献
- 在仿真中实现比经典反应式规划器和端到端基线更高的导航成功率和路径效率 - 在真实世界中验证了框架在多种非结构化3D环境（如窄道、低矮地形）中的适用性 - 为四足机器人导航提供了一种轻量级、无需地图的**分层姿态自适应范式**，可推广至资源受限的机器人平台