¡Nuestro artículo "Mario Kart autónomo en la naturaleza" acaba de salir! En coautoría con investigadores de Deepmind, la academia y nuestro equipo central, aquí hay algunas lecciones de los enfoques de los equipos de investigación @SeoulNatlUni, @NUSingapore y @UTAustin Un hilo - 1/n 🧵

Resumen rápido: El Earth Rover Challenge (ERC) es una competencia de mundo abierto "en la naturaleza" donde equipos de investigación construyen modelos de navegación autónoma para controlar robots de acera, mientras compiten con jugadores humanos en misiones de navegación en el mundo real.

Mientras que el 1er ERC tuvo lugar en Abu Dhabi en #IROS2024, las misiones reales se llevaron a cabo en 8 ciudades alrededor del mundo, desde Kisumu hasta Singapur.

El equipo de IA ganador de @SeoulNatlUni implementó un enfoque de 3 módulos, utilizando Generación de Costmap, Localización y Planificador de Acciones.

El equipo de @NUSingapore construyó un sistema con navegación monocular a través de la estimación de transitabilidad con modelos preentrenados, junto con la selección de trayectorias cinodinámicamente factibles en el espacio de imágenes, sin reconstrucción explícita de geometría 3D.

El equipo de @UTAustin construyó un enfoque modular híbrido, compuesto por evitación de obstáculos, alineación de preferencias de terreno, localización global, planificación de rutas y, finalmente, un controlador de movimiento Ackermann.

Felicitaciones a todos los investigadores y nuestros coautores de: George Mason U: @XuesuXiao Deepmind: @shahdhruv_ @xiao_ted @Stacormed @tingnan1986 @drzhuoxu Jie Tan FrodoBots: @micoolcho Niresh Dravin Santiago Pravisani NUS: David Hsu Meta AI: @joannetruong Georgia Tech: @naokiyokoyama0 Robotics Soc (EAU): Mohammad Alshamsi

Documento completo aquí:

¡Esperamos continuar contribuyendo al Earth Rover Challenge y estimulando más esfuerzos de investigación basados en tales evaluaciones "en la naturaleza"! ¡Pronto habrá más detalles sobre lo que sigue para Earth Rover Challenge!