单目 RGB 图像在三维辐射场中学习的杂乱飞行
机器人学
2025-12-22 v1
摘要
现代自主导航系统主要依赖激光雷达和深度摄像头。然而, 一个根本性问题仍待解决: 飞行机器人能否仅凭单目 RGB 图像在杂乱环境中进行导航? 鉴于现实世界数据收集成本高昂, 在仿真环境中学习策略是一个值得期待的路径。然而, 直接将此类策略部署到物理世界中受制于显著的仿真到现实感知差距。因此, 我们提出了一种框架, 将三维高斯溅写(3DGS)环境的照片真实性与对抗域适应相结合。通过在高保真仿真中训练并显式最小化特征差异, 我们的 метод确保策略依赖于域无关的特征。实验结果表明, 我们的策略能够实现对物理世界的稳健零样本迁移, 从而在光照条件变化的非结构化环境中实现安全且灵活的飞行。
引用
@article{arxiv.2512.17349,
title = {Flying in Clutter on Monocular RGB by Learning in 3D Radiance Fields with Domain Adaptation},
author = {Xijie Huang and Jinhan Li and Tianyue Wu and Xin Zhou and Zhichao Han and Fei Gao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.17349},
year = {2025}
}
备注
8 pages, 7 figures