MIDGARD：面向非结构化环境中自主导航的仿真平台
机器人学
2022-09-21 v2
摘要
我们推出 MIDGARD，一个用于室外非结构化环境中自主机器人导航的开源仿真平台。MIDGARD 旨在支持自主智能体（例如无人地面车辆）在照片级逼真的 3D 环境中进行训练，并通过训练场景的可变性来增强基于学习的智能体的泛化能力。MIDGARD 的主要特性包括一个可配置、可扩展且难度驱动的地形程序化生成管线，以及基于虚幻引擎的快速、照片级逼真场景渲染。此外，MIDGARD 内置了对 OpenAI Gym 的支持、一个用于功能扩展的编程接口（例如集成新型传感器、自定义暴露内部仿真变量），以及多种仿真的智能体传感器（例如 RGB、深度和实例/语义分割）。我们利用一组最先进的强化学习算法，评估了 MIDGARD 作为机器人导航基准测试工具的能力。结果证明了 MIDGARD 作为仿真和训练环境的适用性，以及我们的程序化生成方法在控制场景难度方面的有效性，这直接反映在精度指标上。MIDGARD 的构建版本、源代码和文档可在 https://midgardsim.org/ 获取。
引用
@article{arxiv.2205.08389,
title = {MIDGARD: A Simulation Platform for Autonomous Navigation in Unstructured Environments},
author = {Giuseppe Vecchio and Simone Palazzo and Dario C. Guastella and Ignacio Carlucho and Stefano V. Albrecht and Giovanni Muscato and Concetto Spampinato},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.08389},
year = {2022}
}