arXiv · cs.RO· Mario A. V. Saucedo; Midhun Edatharam Kunnath; Elias Small; Akash Patel; Shruti Kotpalliwar; Christoforos Kanellakis; George Nikolakopoulos·· 8 天前精选AI 评分60
论文 / 摘要阅读
TRACE：基于VLM自适应约束估计的可通行性感知反应式导航
TRACE: Traversability-aware Reactive Navigation via VLM-driven Adaptive Constraints Estimation
AI 导读 · 根据来源整理
论文提出TRACE，一个面向地面机器人在非结构化森林环境中自主运行的可通行性感知反应式导航框架。它用正负自然语言提示集生成VLM置信图，经证据融合得到稠密可通行性地图，再提取可通行点并通过百分位分箱与样条或正则化多项式拟合得到左右边界，作为软约束加入NMPC。作者称在真实森林环境中的实验显示，TRACE能在杂乱、可变形和视觉歧义地形中平滑导航。
本站目前提供摘要
以上是对来源材料的中文整理，不是完整论文或全文。研究方法、数据与完整论述请到来源页面核对。
前往 arXiv · cs.RO 阅读原文 ↗来源：arXiv · cs.RO · arxiv.org