ProxMaP：面向高效室内机器人导航的邻近占据栅格预测
机器人学
2023-08-04 v3
摘要
为移动机器人规划路径通常需要在机器人移动时构建环境地图（例如占据栅格）。在未知环境中导航时，机器人在线构建的地图可能包含许多尚未未知的区域。保守的规划器可能会避开这些区域，从而花费更长时间到达目标。相反，如果机器人能够正确预测被遮挡区域的占据情况，便可高效导航。我们提出一种自监督占据预测技术 ProxMaP，用于预测机器人邻近范围内的占据情况以实现更快速导航。我们表明 ProxMaP 在仿真与现实领域间具有良好泛化能力，并在仿真中将机器人导航效率较传统导航方法提升 12.40%。我们在 https://raaslab.org/projects/ProxMaP 分享我们的发现与代码。
引用
@article{arxiv.2203.04177,
title = {ProxMaP: Proximal Occupancy Map Prediction for Efficient Indoor Robot Navigation},
author = {Vishnu Dutt Sharma and Jingxi Chen and Pratap Tokekar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.04177},
year = {2023}
}
备注
Accepted at IROS 2023