性能提升近40%！ViPlanner：室内外局部导航全搞定（ICRA 2024）
作者: 自动驾驶之心
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描述: 项目链接：https://leggedrobotics.github.io/viplanner.github.io/ 论文链接：https://arxiv.org/abs/2310.00982 由于地形可穿越性的差异、各种障碍物以及快速决策的必要性，户外环境中的实时路径规划仍然对现代机器人系统构成挑战。现有的方法主要集中在几何导航解决方案上，这些解决方案对结构化的几何障碍物很有效，但在不同地形类型及其可供性的语义解释方面存在局限性。此外，这些方法无法识别可遍历的几何引用，例如楼梯。为了克服这些问题，我们介绍了ViPlanner，这是一种学习的局部路径规划方法，它基于几何和语义信息生成局部规划。该系统使用强制学习范式进行训练，基于规划任务目标对网络权重进行端到端优化。这种优化使用了语义成本图的可微分公式，使规划者能够区分不同地形的可穿越性，并准确识别障碍物。使用RGB颜色空间将语义信息表示为30个类，该RGB颜色空间可以有效地对多个级别的可遍历性进行编码。实验结果表明，与纯粹基于几何的方法相比，抗噪声、零样本模拟到真实传递以及可通行性成本降低了38.02%。
