高度受限空间中自主地面导航：来自 ICRA 2024 第三届 BARN 挑战的经验教训
机器人学
2024-07-03 v1
摘要
第三届 BARN (基准自主机器人导航) 挑战于 2024 年 IEEE 国际机器人自动化会议 (ICRA 2024) 在日本横滨举行，继续评估在高度受限环境中最新自主地面导航系统的性能。类似于 2022 年和 2023 年在费城 (北美) 和伦敦 (欧洲) 举办的第一届和第二届 BARN 挑战的趋势，第三届 BARN 挑战在横滨 (亚洲) 变得更加区域化，即大多数亚洲团队参加。竞赛规模略有缩小（六支仿真队伍，其中四支队伍被邀请参加实体竞技）。与去年两年相比，竞赛结果表明该领域采纳了新的机器学习方法，同时略有收敛为少数常见做法。然而，实体参赛者的区域化特征表明，面向全球推广更广泛的参与以及为参赛者提供旅行资源的挑战仍然存在。本文我们讨论了该挑战、获胜队伍所采用的方法以及为未来的研究和竞赛提供指导的经验教训。
引用
@article{arxiv.2407.01862,
title = {Autonomous Ground Navigation in Highly Constrained Spaces: Lessons learned from The 3rd BARN Challenge at ICRA 2024},
author = {Xuesu Xiao and Zifan Xu and Aniket Datar and Garrett Warnell and Peter Stone and Joshua Julian Damanik and Jaewon Jung and Chala Adane Deresa and Than Duc Huy and Chen Jinyu and Chen Yichen and Joshua Adrian Cahyono and Jingda Wu and Longfei Mo and Mingyang Lv and Bowen Lan and Qingyang Meng and Weizhi Tao and Li Cheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.01862},
year = {2024}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:2308.03205