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arXiv · cs.RO官方发布· Pranay Samineni, Adam Thorpe, John Chubick, Anand Balakrishnan, Christian Ellis, Swarat Chaudhuri, Ufuk Topcu·· 2 小时前精选AI 评分67

论文 / 摘要阅读

不确定性触发空中辅助的越野导航方法

When to Ask for Help: Uncertainty-Triggered Aerial Refinement for Off-Road Navigation

AI 导读 · 根据来源整理

论文提出一种由规划器条件驱动的空地协同辅助方法,通过评估地图信息不确定性对UGV当前MPPI rollout的影响,决定何时请求无人机采集信息。当导航性能持续下降时,方法在已解析的地图假设下对同一批rollout重新评分,选出带来最大有效改善的地图层,请求对应的空中测量、融合返回信息并重新规划。在三条越野路线的180次仿真试验中,方法达到98.9%的目标达成率,相比持续贪婪空中建图将平均无人机飞行时间减少87.7%;按路线汇总,每1秒估计无人机飞行时间可节省2.94秒UGV导航时间。约2公里的UGV实地实验展示了不确定性消解与导航恢复。

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