通过想象未知空间中的内容在未知区域中规划路径
机器人学
2020-11-17 v1
摘要
本文提出了一种在包含未知空间（例如由遮挡引起）的地图中规划路径的新框架。我们的方法以语义标注的点云作为输入，并利用图像修复神经网络生成未知空间为自由或占据的合理模型。我们的验证活动表明，可以大幅提高采用将未知空间视为自由的一般乐观假设的标准路径搜索算法的性能。
引用
@article{arxiv.2011.07316,
title = {Planning Paths Through Unknown Space by Imagining What Lies Therein},
author = {Yutao Han and Jacopo Banfi and Mark Campbell},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.07316},
year = {2020}
}
备注
Accepted to Conference on Robot Learning (CoRL) 2020