「自律型マリオカート・イン・ザ・ワイルド」の論文が掲載されました! Deepmindの研究者、学界、そして私たちのコアチームによる共著で、@SeoulNatlUni、@NUSingapore、@UTAustinの研究チームのアプローチから得た教訓をいくつか紹介します。 スレッド - 1/n 🧵

まとめ:Earth Rover Challenge(ERC)は、オープンワールドの「野生」コンペティションで、研究チームが歩道ロボットを制御する自律ナビゲーションモデルを構築し、人間のゲーマーが現実世界のナビゲーションミッションに挑戦します。

第1回ERCはアブダビの #IROS2024 で行われましたが、実際のミッションはキスムからシンガポールまで世界8都市で行われました。

@SeoulNatlUniの受賞したAIチームは、Costmap Generation、Localization and Action Plannerを使用して、3つのモジュールアプローチを実装しました。

@NUSingaporeのチームは、事前学習済みモデルと画像空間でのキノダイナミックに実現可能な軌跡の選択を組み合わせたトラバース可能性推定による単眼ナビゲーションを備えたシステムを構築しました。これは、明示的な3Dジオメトリの再構築を伴わずに実現可能です。

@UTAustinのチームは、障害物回避、地形優先アライメント、グローバルLOC、パスプランニング、そして最後にAckermannモーションコントローラーで構成されるハイブリッドモジュラーアプローチを構築しました。

すべての研究者と共著者の皆さん、おめでとうございます。 ジョージ・メイソンU:@XuesuXiao ディープマインド:@shahdhruv_ @xiao_ted @Stacormed @tingnan1986 @drzhuoxu・ジエ・タン FrodoBots:@micoolcho Niresh Dravin Santiago Pravisani NUS: デビッド・スー メタAI:@joannetruong ジョージア工科大学:@naokiyokoyama0 Robotics Soc(アラブ首長国連邦):Mohammad Alshamsi

ここに完全な論文:

We hope to continue contributing to Earth Rover Challenge & spurring more research efforts based on such "in the wild" evaluations! More deets coming soon on what's next for Earth Rover Challenge!