ProxMaP：面向高效室内机器人导航的邻近占据地图预测
机器人学
2023-08-03 v2
摘要
在地面机器人典型的路径规划流程中，我们随机器人移动构建环境地图（如占据栅格）。在室内导航时，地面机器人因遮挡对环境认知有限，因此地图存在许多尚未知区域，保守的规划器可能需避开这些区域。相反，若机器人能正确预测其周边及遮挡区域的样貌，则可提升导航效率。本文聚焦于预测机器人可达距离内的占据情况以实现更快导航，提出一种自监督邻近占据地图预测方法ProxMaP。我们表明ProxMaP在仿真与真实域间具有良好泛化性，并在仿真中将机器人导航效率较传统导航方法提升\textbf{}。我们在项目网页（见https://raaslab.org/projects/ProxMaP）分享研究结果。
引用
@article{arxiv.2305.05519,
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:2305.05519},
year = {2023}
}
备注
This is an incremental work over an existing arxiv submission of the author. It will be re-uploaded as a version of that work [arXiv:2203.04177]