AeroScene：用于航空机器人人造场景的分层扩散模型
机器人学
2026-04-21 v2
摘要
生成式模型在多个领域展现了巨大的影响，但在机器人领域的场景合成潜力仍未得到充分探索。这一差距在无人机模拟器中更为明显，因为仿真环境仍严重依赖手动制作，耗时且难以扩展。本文介绍了 AeroScene，一种用于分层 3D 场景合成的层次扩散模型。我们的方法利用层次感知标记化和多分支特征提取，跨越全局布局和局部细节进行推理，确保物理上合理且语义一致。这使得 AeroScene 特别适合生成航空机器人任务（如导航、着陆和栖息）的真实场景。我们通过在全新收集的数据集和公共基准上的大量实验显示，AeroScene显著优于先前方法。此外，我们使用 AeroScene 生成了超过 1000 个可直接集成到NVIDIA Isaac Sim中的物理就绪型高保真 3D 场景。最后，我们说明了这些生成环境在下游无人机导航任务中的实用性。我们的代码和数据集已公开提供。
引用
@article{arxiv.2603.23224,
title = {AeroScene: Progressive Scene Synthesis for Aerial Robotics},
author = {Nghia Vu and Tuong Do and Dzung Tran and Binh X. Nguyen and Hoan Nguyen and Erman Tjiputra and Quang D. Tran and Hai-Nguyen Nguyen and Anh Nguyen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.23224},
year = {2026}
}
备注
8 pages. Accepted to ICRA 2026