Náš článek "Autonomous Mario Kart in the Wild" právě vyšel! Spoluautory jsou výzkumníci z Deepmind, akademická obec a náš hlavní tým, zde je několik lekcí z přístupů výzkumných týmů @SeoulNatlUni, @NUSingapore a @UTAustin Závit A - 1/n 🧵

Rychlá rekapitulace: Earth Rover Challenge (ERC) je soutěž v otevřeném světě "v divočině", ve které výzkumné týmy vytvářejí autonomní navigační modely pro ovládání robotů na chodníku a zároveň se utkávají s lidskými hráči na navigačních misích v reálném světě.

Zatímco 1. ERC se konala v Abu Dhabi na #IROS2024, samotné mise byly provedeny v 8 městech po celém světě, od Kisumu po Singapur.

Vítězný tým umělé inteligence z @SeoulNatlUni implementoval 3-modulový přístup pomocí Costmap Generation, Localization and Action Planner.

Tým z @NUSingapore postavil systém s monokulární navigací pomocí odhadu průchodnosti s předtrénovanými modely spojenými s výběrem kinodynamicky proveditelných trajektorií v obrazovém prostoru, bez explicitní rekonstrukce 3D geometrie.

Tým z @UTAustin vytvořil hybridní modulární přístup, který se skládá z vyhýbání se překážkám, vyrovnání preferencí terénu, globálního LOC, plánování cesty a nakonec Ackermannova pohybového ovladače.

Gratulujeme všem výzkumníkům a našim spoluautorům z: George Mason U: @XuesuXiao Deepmind: @shahdhruv_ @xiao_ted @Stacormed @tingnan1986 @drzhuoxu Jie Tan FrodoBoti: @micoolcho Niresh Dravin Santiago Pravisani NUS: David Hsu Meta AI: @joannetruong Georgia Tech: @naokiyokoyama0 Robotics Soc (SAE): Mohammad Alshamsi

Celý článek zde:

Doufáme, že budeme i nadále přispívat do Earth Rover Challenge a podnítit další výzkumné úsilí založené na takových hodnoceních "v divočině"! Další informace o tom, co bude dál v Earth Rover Challenge!