Splat-Nav：高斯溅射地图中的安全实时机器人导航
机器人学
2025-01-14 v3
摘要
我们提出了Splat-Nav，一种用于高斯溅射（GSplat）场景的实时机器人导航流水线，GSplat是一种强大的新3D场景表示。Splat-Nav由两个组件组成：1）Splat-Plan，一个安全规划模块，以及2）Splat-Loc，一个鲁棒的基于视觉的位姿估计模块。Splat-Plan基于数学上严格的碰撞约束，通过地图构建一个安全的多面体走廊，然后通过该走廊构建贝塞尔曲线轨迹。Splat-Loc仅利用机载摄像头的RGB图像提供实时递归状态估计，利用了GSplat场景中固有的点云表示。这些模块协同工作，使机器人能够递归地重新规划平滑且安全的轨迹到达目标位置。目标可以通过位置坐标指定，也可以通过使用语义GSplat的语言命令指定。在大量仿真实验中，我们证明了与基于点云的方法相比，安全性有所提高。在总共126次硬件飞行中，我们展示了与运动捕捉和视觉里程计相当的安全性和速度，但无需这些方法所需的手动帧对齐。我们展示了在线重规划频率超过2 Hz，位姿估计频率约为25 Hz，比基于神经辐射场（NeRF）的导航方法快一个数量级，从而实现了实时导航。我们在项目页面https://chengine.github.io/splatnav/上提供了实验视频。我们的代码库和ROS节点可在https://github.com/chengine/splatnav找到。
引用
@article{arxiv.2403.02751,
title = {Splat-Nav: Safe Real-Time Robot Navigation in Gaussian Splatting Maps},
author = {Timothy Chen and Ola Shorinwa and Joseph Bruno and Aiden Swann and Javier Yu and Weijia Zeng and Keiko Nagami and Philip Dames and Mac Schwager},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.02751},
year = {2025}
}