WildOS野外开放词汇目标搜索系统研究

Hardik Shah等作者提出WildOS，一个面向长程、开放词汇物体搜索的统一系统，将安全的几何探索与语义视觉推理结合。系统构建稀疏导航图维护空间记忆，用基于基础模型的视觉模块ExploRFM对图的前沿节点打分，同时预测可通行性、视觉前沿和物体相似度，实现实时机载语义导航；并引入基于粒子滤波的方法，对开放词汇目标查询做粗定位，估计超出机器人即时深度范围的候选目标位置。 作者称，在多种越野和城市地形的闭环实地实验中，WildOS在效率和自主性上显著优于纯几何和纯视觉基线。论文发表于IEEE Transactions on Field Robotics。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。