• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

国防高级研究计划局地下挑战赛中的刻耳柏洛斯。

CERBERUS in the DARPA Subterranean Challenge.

作者信息

Tranzatto Marco, Miki Takahiro, Dharmadhikari Mihir, Bernreiter Lukas, Kulkarni Mihir, Mascarich Frank, Andersson Olov, Khattak Shehryar, Hutter Marco, Siegwart Roland, Alexis Kostas

机构信息

Robotic Systems Lab, ETH Zurich, Zurich, Switzerland.

Autonomous Robots Lab, Norwegian University of Science and Technology, Trondheim, Norway.

出版信息

Sci Robot. 2022 May 25;7(66):eabp9742. doi: 10.1126/scirobotics.abp9742.

DOI:10.1126/scirobotics.abp9742
PMID:35613301
Abstract

This article presents the core technologies and deployment strategies of Team CERBERUS that enabled our winning run in the DARPA Subterranean Challenge finals. CERBERUS is a robotic system-of-systems involving walking and flying robots presenting resilient autonomy, as well as mapping and navigation capabilities to explore complex underground environments.

摘要

本文介绍了地狱犬团队的核心技术和部署策略,这些技术和策略使我们在DARPA地下挑战赛决赛中取得了胜利。地狱犬是一个机器人系统集群,其中包括具备弹性自主能力的步行和飞行机器人,以及用于探索复杂地下环境的测绘和导航能力。

相似文献

1
CERBERUS in the DARPA Subterranean Challenge.国防高级研究计划局地下挑战赛中的刻耳柏洛斯。
Sci Robot. 2022 May 25;7(66):eabp9742. doi: 10.1126/scirobotics.abp9742.
2
Terrain-aware semantic mapping for cooperative subterranean exploration.用于协同地下探测的地形感知语义映射
Front Robot AI. 2023 Oct 3;10:1249586. doi: 10.3389/frobt.2023.1249586. eCollection 2023.
3
Lidar-Based Navigation of Subterranean Environments Using Bio-Inspired Wide-Field Integration of Nearness.基于激光雷达的地下环境导航,利用生物启发的临近度宽场集成。
Sensors (Basel). 2022 Jan 23;22(3):849. doi: 10.3390/s22030849.
4
Scaling Up Soft Robotics: A Meter-Scale, Modular, and Reconfigurable Soft Robotic System.扩大软机器人技术规模:一种米级、模块化且可重构的软机器人系统。
Soft Robot. 2022 Apr;9(2):324-336. doi: 10.1089/soro.2020.0123. Epub 2021 Mar 25.
5
Present and Future Spinal Robotic and Enabling Technologies.当前与未来的脊柱机器人技术及辅助技术
Oper Neurosurg (Hagerstown). 2021 Jun 15;21(Suppl 1):S48-S56. doi: 10.1093/ons/opaa338.
6
Underwater Robotics Competitions: The European Robotics League Emergency Robots Experience With FeelHippo AUV.水下机器人竞赛:欧洲机器人联盟应急机器人使用FeelHippo自主水下航行器的经验
Front Robot AI. 2020 Jan 31;7:3. doi: 10.3389/frobt.2020.00003. eCollection 2020.
7
Soft robotics: a bioinspired evolution in robotics.软机器人:机器人学的仿生进化。
Trends Biotechnol. 2013 May;31(5):287-94. doi: 10.1016/j.tibtech.2013.03.002. Epub 2013 Apr 12.
8
Extending the Evolutionary Robotics approach to flying machines: an application to MAV teams.将进化机器人技术方法扩展至飞行器:在微型飞行器团队中的应用。
Neural Netw. 2009 Jul-Aug;22(5-6):812-21. doi: 10.1016/j.neunet.2009.06.032. Epub 2009 Jul 2.
9
Controlling subterranean forces enables a fast, steerable, burrowing soft robot.控制地下力量使快速、可转向、可挖掘的软体机器人成为可能。
Sci Robot. 2021 Jun 16;6(55). doi: 10.1126/scirobotics.abe2922.
10
Magnetic-Field-Inspired Navigation for Robots in Complex and Unknown Environments.复杂未知环境中受磁场启发的机器人导航
Front Robot AI. 2022 Feb 18;9:834177. doi: 10.3389/frobt.2022.834177. eCollection 2022.

引用本文的文献

1
Evolutionary optimization for risk-aware heterogeneous multi-agent path planning in uncertain environments.不确定环境下风险感知异构多智能体路径规划的进化优化
Front Robot AI. 2024 Aug 13;11:1375393. doi: 10.3389/frobt.2024.1375393. eCollection 2024.
2
Moving in an Uncertain World: Robust and Adaptive Control of Locomotion from Organisms to Machine Intelligence.在不确定的世界中行动:从生物体到机器智能的运动的鲁棒和自适应控制。
Integr Comp Biol. 2024 Nov 21;64(5):1390-1407. doi: 10.1093/icb/icae121.
3
Method for Underground Mining Shaft Sensor Data Collection.
地下矿井传感器数据采集方法
Sensors (Basel). 2024 Jun 25;24(13):4119. doi: 10.3390/s24134119.
4
Residual dynamics learning for trajectory tracking for multi-rotor aerial vehicles.用于多旋翼飞行器轨迹跟踪的残差动力学学习
Sci Rep. 2024 Jan 22;14(1):1858. doi: 10.1038/s41598-024-51822-0.
5
Tightly Coupled LiDAR-Inertial Odometry and Mapping for Underground Environments.用于地下环境的紧密耦合激光雷达-惯性里程计与建图
Sensors (Basel). 2023 Jul 31;23(15):6834. doi: 10.3390/s23156834.
6
Mechanosensory Control of Locomotion in Animals and Robots: Moving Forward.动物和机器人的运动的机械感觉控制:向前移动。
Integr Comp Biol. 2023 Aug 23;63(2):450-463. doi: 10.1093/icb/icad057.
7
A Critical Review of Communications in Multi-robot Systems.多机器人系统中的通信批判性综述。
Curr Robot Rep. 2022;3(4):213-225. doi: 10.1007/s43154-022-00090-9. Epub 2022 Aug 22.
8
Autonomous Exploration of Unknown Indoor Environments for High-Quality Mapping Using Feature-Based RGB-D SLAM.基于特征的 RGB-D SLAM 用于高质量建图的未知室内环境自主探索。
Sensors (Basel). 2022 Jul 7;22(14):5117. doi: 10.3390/s22145117.