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几何感知规划表征结合跨模态监督实现单目MAV飞行
Learning Geometry-Aware Planning Representations for Monocular Flight with Cross-Modal Supervision
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研究提出几何感知单目视觉规划框架,从两帧图像、相对位姿和MAV状态预测轨迹,不显式重建深度。方法先训练基于深度的几何专家,再用配对RGB-D观测把规划特征跨模态蒸馏到单目分支,最后适配下游轨迹规划目标。团队用3D Gaussian Splatting仿真器渲染数据并评估,仿真训练的规划器未经真实环境微调即部署实机,实现最高6.5 m/s的避障飞行。
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