FLYINGTRUST：四旋翼器跨情景与车辆导航基准
机器人学
2025-10-31 v1
摘要
四旋翼器的视觉导航算法在不同车辆平台和场景几何结构间迁移时，性能表现差异很大，这增加了现场部署的成本和风险。为支持系统性的早期评估，我们引入 FLYINGTRUST，一个高保真、可配置的基准框架，衡量平台动力学与情景结构如何共同影响导航鲁棒性。FLYINGTRUST 使用两个紧凑且物理可解释的指标来建模车辆能力：最大推力-重量比和轴向最大角加速度。该基准将多样化的情景库与多样化的真实与虚拟平台配对，并规定了标准化的评估协议，以及一种平衡情景重要性、平台重要性和性能稳定性的综合评分方法。我们使用 FLYINGTRUST 在相同条件下比较代表性的基于优化和基于学习的导航方法，进行多次重复试验，每个平台-情景组合均报告不确定性感知指标。结果揭示了系统性模式：导航成功取决于平台能力和场景几何，且不同算法在所评估的各种条件下表现出不同的偏好和失效模式。这些观察凸显了在算法设计、评估与选择中纳入平台能力和情景结构的实际必要性，并激励未来工作开发在多样化平台和情景中保持鲁棒的方法。
引用
@article{arxiv.2510.26588,
title = {FLYINGTRUST: A Benchmark for Quadrotor Navigation Across Scenarios and Vehicles},
author = {Gang Li and Chunlei Zhai and Teng Wang and Shaun Li and Shangsong Jiang and Xiangwei Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.26588},
year = {2025}
}