东方时讯网腿式机器人与轮式和履带式机器人相比具有显着优势，尤其是在不同类型的地形上移动时。这使得它们特别适合涉及运输货物或从一个地方到另一个地方旅行的任务。
一种有前途的方法可以让有腿机器人有效地完成这些任务，特别是那些涉及长途旅行的任务，这需要教它们跟随“领导者”，无论是特定的车辆还是人类代理人。然而，这可能很难实现，尤其是在所有照明和大气条件下。
中国山东大学的研究人员最近开发了一种新框架，可以为四足机器人提供在夜间和白天条件下跟随领导者的能力。该框架在MDPI的Biomimetics期刊中介绍，基于视觉和LiDAR检测技术。
“跟随领导者可以帮助四足机器人完成长途运输任务，”张佳琳、郭嘉敏、柴慧、张琴、李宜斌、王志英和张起凡在他们的论文中写道。“然而，长期跟随必须面对白天和黑夜的变化以及干扰的存在。为了解决这个问题，我们提出了一种四足机器人的昼夜领导者跟随方法，以实现鲁棒性和容错的人跟随在复杂的环境中。”
为了有效，领导者跟随框架应该允许机器人在不同的光照条件下准确地检测和识别特定的人，这样他们就可以跟随他们到所需的位置。Zhang、Guo和他们的同事提出的方法使用三个不同的模块实现了这一点：人员检测、通信和运动控制模块。
“我们构建了一个自适应联合滤波器算法框架，该框架融合了视觉引导跟随方法和基于反射强度的LiDAR检测算法，”张和他的同事在他们的论文中写道。“此外，该框架使用卡尔曼滤波器并根据光照条件自适应调整信息共享因子。特别是，该框架使用故障检测和多传感器信息来稳定地实现昼夜跟随。”
研究人员介绍的leader-following框架的一个独特之处在于它使用了故障检测和隔离算法，旨在显着提高其在白天和夜间条件下的性能。该算法依赖于多个不同传感器收集的数据和检测算法运行的计算，使其能够适应高频振动、不同级别的照明以及周围环境中反光材料可能造成的视觉干扰。
Zhang、Guo和他们的同事使用山东大学开发的四足机器人SDU-150在一系列试验中评估了他们提出的框架。这些测试产生了非常有希望的结果，因为机器人能够在各种情况下可靠有效地识别领导者。该机器人在室内和室外环境、白天和晚上以及不同光照条件下进行了测试。
未来，该研究团队开发的领导者跟随框架可以帮助提高其他现有和新开发的机器人的领导者跟随能力。此外，它可能会激发类似方法的开发，这些方法旨在增强机器人在不同光照条件下检测和跟踪特定目标的能力。
研究人员在论文中总结道：“下一步将传感器融合与深度学习相结合，进行数据级多传感器融合，大大提高检测精度，适应高精度运行情况。”