自动驾驶车辆视觉导航：MIT开源动手机器人课程
机器人学
2022-06-03 v1
摘要
本文报道了MIT一门新机器人课程的设计、实施与开源。该课程以现代视角重构“自动驾驶车辆视觉导航”（VNAV），面向具有机器人先修基础的一年级研究生与高年级本科生。VNAV旨在培养学生开展机器人与基于视觉的导航研究，重点为无人机与自动驾驶汽车。课程涵盖完整自主导航流水线；因此涉及广泛主题，包括几何控制与轨迹优化、2D与3D计算机视觉、视觉及视觉-惯性里程计、地点识别、同步定位与建图，以及用于感知的几何深度学习。VNAV具备三大关键特征。其一，通过揭示具身智能特有挑战（如有限算力、需即时且鲁棒感知以闭环控制与决策），桥接传统计算机视觉与机器人课程。其二，通过严谨技术笔记（含典型机器人课程较少探讨的主题，如流形上的优化）与展示最新研究成果的幻灯片及视频相结合，在深度与广度间取得平衡。其三，借助实体无人机平台（主要适用于小型住校课程）与照片级逼真基于Unity的模拟器（开源且可扩展至大型在线课程），提供引人入胜的动手机器人教育途径。VNAV已于2018–2021年秋季在MIT开设，现公开于MIT OpenCourseWare（OCW）。
引用
@article{arxiv.2206.00777,
title = {Visual Navigation for Autonomous Vehicles: An Open-source Hands-on Robotics Course at MIT},
author = {Luca Carlone and Kasra Khosoussi and Vasileios Tzoumas and Golnaz Habibi and Markus Ryll and Rajat Talak and Jingnan Shi and Pasquale Antonante},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.00777},
year = {2022}
}
备注
This paper has been accepted for publication at the IEEE Integrated STEM Education Conference