要約
森林のようなオフロードを自律走行するロボットは、自動化の新たな可能性を開く。オフロードナビゲーションは研究されているが、既存の研究はしばしば明確に定義された経路に依存している。我々は、視覚とGPSのみを用いて、未知のオフロード森林地形における長距離計画、探索、および低レベル制御を可能にする方法を提示する。屋外地形をトポロジカルマップで表現する。トポロジカルマップは、トラバース可能性情報を含むエッジで接続されたパノラマスナップショットの集合である。画像中の目標に向かう安全な経路の存在を予測する、新しいトラバース可能性分析法を示す。ノード間の移動は、事前に訓練された視覚変換器の能力を活用し、目標条件付き行動クローニングを用いて行われる。探索プランナが提示され、フロンティアベースのアプローチを用いて、横断可能性が未知の未知のオフロードエリアを効率的にカバーする。本アプローチは、ナビゲーションが困難な条件下で、訓練中に未見であった400m四方の2つの森林を自律的に探索することに成功した。
要約(オリジナル)
Autonomous robots navigating in off-road terrain like forests open new opportunities for automation. While off-road navigation has been studied, existing work often relies on clearly delineated pathways. We present a method allowing for long-range planning, exploration and low-level control in unknown off-trail forest terrain, using vision and GPS only. We represent outdoor terrain with a topological map, which is a set of panoramic snapshots connected with edges containing traversability information. A novel traversability analysis method is demonstrated, predicting the existence of a safe path towards a target in an image. Navigating between nodes is done using goal-conditioned behavior cloning, leveraging the power of a pretrained vision transformer. An exploration planner is presented, efficiently covering an unknown off-road area with unknown traversability using a frontiers-based approach. The approach is successfully deployed to autonomously explore two 400 meters squared forest sites unseen during training, in difficult conditions for navigation.
arxiv情報
| 著者 | Jean-François Tremblay,Julie Alhosh,Louis Petit,Faraz Lotfi,Lara Landauro,David Meger |
| 発行日 | 2024-10-02 18:20:50+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |