Autonomous Ground Navigation in Highly Constrained Spaces: Lessons learned from The 2nd BARN Challenge at ICRA 2023

要約

第 2 回 BARN (ベンチマーク自律ロボット ナビゲーション) チャレンジは、英国ロンドンで開催された 2023 IEEE ロボティクスとオートメーションに関する国際会議 (ICRA 2023) で開催され、最先端の自律地上ナビゲーション システムのパフォーマンスを高度な評価で継続的に評価しました。
制約された環境。
フィラデルフィアで開催された ICRA 2022 の第 1 回 BARN チャレンジと比較して、この大会の規模は大幅に拡大し、シミュレーション予選と物理決勝の両方の参加者数が 2 倍になりました。予選シミュレーション大会には世界中から 10 チームが参加し、そのうちの 6 チームがシミュレーション予選に参加しました。
ロンドンのカンファレンス センターにある 3 つの物理的障害物コースで相互に競争するよう招待され、3 つのチームが事前に定義されたスタート地点から障害物に衝突することなく、Clearpath Jackal ロボットを最短時間でゴールまでナビゲートして、チャレンジに勝利しました。
。
昨年と比較したコンテストの結果は、チームが多くの障害物環境ですぐに使用できる、より堅牢で効率的な地上ナビゲーション システムに向けて進歩していることを示唆しています。
ただし、さまざまな困難なナビゲーション シナリオに対応するには、現場でかなりの量の微調整が依然として必要です。
さらに、非常に乱雑な障害物に直面したり、ナビゲーション速度が向上したりする場合、多くのチームにとって依然として課題が残っています。
この記事では、その課題、優勝した 3 チームが採用したアプローチ、および将来の研究を方向付けるために学んだ教訓について説明します。

要約(オリジナル)

The 2nd BARN (Benchmark Autonomous Robot Navigation) Challenge took place at the 2023 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2023) in London, UK and continued to evaluate the performance of state-of-the-art autonomous ground navigation systems in highly constrained environments. Compared to The 1st BARN Challenge at ICRA 2022 in Philadelphia, the competition has grown significantly in size, doubling the numbers of participants in both the simulation qualifier and physical finals: Ten teams from all over the world participated in the qualifying simulation competition, six of which were invited to compete with each other in three physical obstacle courses at the conference center in London, and three teams won the challenge by navigating a Clearpath Jackal robot from a predefined start to a goal with the shortest amount of time without colliding with any obstacle. The competition results, compared to last year, suggest that the teams are making progress toward more robust and efficient ground navigation systems that work out-of-the-box in many obstacle environments. However, a significant amount of fine-tuning is still needed onsite to cater to different difficult navigation scenarios. Furthermore, challenges still remain for many teams when facing extremely cluttered obstacles and increasing navigation speed. In this article, we discuss the challenge, the approaches used by the three winning teams, and lessons learned to direct future research.

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