Verti-Bench：面向垂直挑战性越野 terrain 的通用可扩展越野 mobility 基准

近期的越野自主性进展在野外越野环境中展现了巨大潜力，仿真和实际实验均取得鼎舞人心的成果。然而，与在静态数据集上评估越野感知任务不同，越野 mobility 评估面临诸多挑战，包括车辆平台和 terrain 属性的多样性。此外，不同的车辆-terrain 相互作用需要在 mobility 评估过程中展开，这要求 mobility 系统与环境互动而非仅与预收集的数据进行比较。本文提出了 Verti-Bench—a 聚焦于极其崎岖、垂直挑战性越野环境的 mobility 基准。100 个独特的越野环境和1000个distinct navigation 任务，包含数以万计的越野 terrain 属性，包括各种几何和语义特征、刚性与可变形表面，以及大型自然障碍物，为高保真多物理仿真中的标准化和客观评估提供了支持。Verti-Bench 也能扩展至不同规模和驱动机制的各种车辆平台。我们提供了来自专家演示、随机探索、失败案例（滚动倾覆和卡住）的数据集，以及类似 gym 接口的强化学习接口。我们使用 Verti-Bench 对十个越野 mobility 系统进行基准测试，展示了我们的发现，并指出了未来的越野 mobility 研究方向。