統一自主棧：邁向通用化機器人自主的藍圖
arXiv 論文介紹了統一自主棧（Unified Autonomy Stack），這是一個開源系統級解決方案，能夠在多種空中和地面機器人形態上實現彈性自主。其架構圍繞三個協同模塊：多模態感知、多行為規劃與多層安全導航，共同提供全面的任務自主能力。該棧融合 LiDAR、雷達、視覺和慣性傳感器數據，實現魯棒定位與地圖構建、語義場景理解、自適應採樣規劃以及基於控制屏障函數的多層安全導航。已在旋翼機和足式機器人上經過實地測試，驗證了在煙霧、複雜幾何和高障礙物環境中的性能。
近日，一篇題為《統一自主棧：邁向通用化機器人自主的藍圖》的論文在arXiv上正式發表。該論文由Mihir Dharmadhikari等十位研究人員共同撰寫，提出了一個名為“統一自主棧”（Unified Autonomy Stack）的開源系統級解決方案，旨在為不同形態的空中和地面機器人提供高度彈性與通用化的自主能力。
該自主棧的核心架構圍繞三個相互協同的模塊構建：多模態感知模塊、多行為規劃模塊以及多層安全導航模塊。這三個模塊緊密配合，共同實現全面的任務自主，使得機器人能夠在複雜且動態的環境中獨立完成多種作業。
在多模態感知方面，統一自主棧融合了來自LiDAR、雷達、視覺攝像頭和慣性測量單元的數據。通過因子圖融合技術，系統能夠實現魯棒的實時定位與地圖構建，同時支持語義場景理解，讓機器人準確感知周圍環境。多行為規劃模塊則採用基於採樣的規劃方法，可適應不同空間尺度，生成運動軌跡、信息路徑以及高效的巡檢規劃。多層安全導航模塊結合了在線重建地圖上的路徑規劃、深度學習驅動的外部感知策略，並利用控制屏障函數構建最後關卡的安全過濾器，確保機器人在任何時候都能安全運行。
該自主棧展現出了多項關鍵能力，包括在GNSS信號缺失且環境未知或感知退化的情況下實現安全導航、在複雜環境中進行探索、發現未知物體以及執行高效的巡檢規劃。研究團隊分別在旋翼無人機和足式機器人上進行了大量的實地測試。測試環境涵蓋了自相似區域、煙霧瀰漫的場景、具有複雜幾何結構的環境以及障礙物密集的區域。所有測試結果均表明，該自主棧在極具挑戰的條件下表現出了穩健的性能。
為了促進該技術的廣泛採用與進一步發展，研究人員已將全部實現代碼以開源形式發佈，並提供了詳細的文檔、驗證數據集和評估數據集。相關資源可通過GitHub倉庫獲取，同時還有一段視頻概述了論文內容及實地實驗的精彩片段。統一自主棧的提出，為邁向通用化機器人自主提供了重要藍圖，有望在災害響應、工業巡檢、環境監測等領域發揮重要作用。