TANGO: Traversability-Aware Navigation with Local Metric Control for Topological Goals
Created by
Haebom
저자
Stefan Podgorski, Sourav Garg, Mehdi Hosseinzadeh, Lachlan Mares, Feras Dayoub, Ian Reid
개요
본 논문은 3D 지도나 사전 훈련된 제어기 없이도 제로샷, 장거리 로봇 내비게이션을 가능하게 하는 새로운 RGB 전용 객체 수준 위상 내비게이션 파이프라인을 제시합니다. 전역 위상 경로 계획과 지역 계량 궤적 제어를 통합하여 로봇이 장애물을 피하면서 객체 수준의 하위 목표물로 이동할 수 있도록 합니다. 단안 깊이 및 통과 가능성 추정을 사용하여 지역 궤적을 지속적으로 예측하고 필요시 기준 제어기로 자동 전환하는 메커니즘을 통합하여 기존 방법의 한계를 해결합니다. 기초 모델을 사용하여 도메인 특정 미세 조정 없이 개방형 집합 적용 가능성을 보장합니다. 시뮬레이션 환경과 실제 환경 모두에서 효과를 입증하여 강력성과 배포 가능성을 강조하며, 기존 최첨단 방법보다 성능이 우수한 개방형 집합 환경에서의 시각적 내비게이션을 위한 더욱 적응력 있고 효과적인 솔루션을 제공합니다. 소스 코드는 공개적으로 제공됩니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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3D 지도 또는 사전 훈련된 제어기 없이도 제로샷 장거리 로봇 내비게이션이 가능함을 보여줍니다.
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RGB 이미지만을 사용하여 계산 비용을 절감하고 다양한 환경에서 일반화가 용이합니다.
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객체 수준의 내비게이션을 통해 더욱 직관적이고 효율적인 경로 계획을 가능하게 합니다.
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기초 모델 기반 접근 방식으로 도메인 특정 미세 조정 없이도 다양한 환경에 적용 가능합니다.
