Ons "Autonomous Mario Kart in the Wild" artikel is net uitgekomen! Mede geschreven door onderzoekers van Deepmind, de academische wereld en ons kernteam, hier zijn enkele lessen uit de aanpak van onderzoeksteams @SeoulNatlUni, @NUSingapore en @UTAustin A-draad - 1/n 🧵

Korte samenvatting: De Earth Rover Challenge (ERC) is een open-wereld "in het wild" competitie waarbij onderzoeksteams autonome navigatiemodellen bouwen om sidewalk robots te besturen, terwijl ze het opnemen tegen menselijke gamers tijdens navigatiemissies in de echte wereld.

Terwijl de 1e ERC plaatsvond in Abu Dhabi tijdens #IROS2024, werden de daadwerkelijke missies uitgevoerd in 8 steden over de hele wereld, van Kisumu tot Singapore.

Het winnende AI-team van @SeoulNatlUni implementeerde een 3-module aanpak, met gebruik van Costmap Generatie, Lokalisatie en Actieplanner.

Het team van @NUSingapore heeft een systeem gebouwd met monoculaire navigatie via doorlaatbaarheidsschatting met voorgetrainde modellen, gekoppeld aan de selectie van kinodynamisch haalbare trajecten in de afbeeldingsruimte, zonder expliciete 3D-geometrie reconstructie.

Het team van @UTAustin heeft een hybride modulaire benadering ontwikkeld, bestaande uit obstakelvermijding, terreinvoorkeuruitlijning, globale LOC, padplanning en tenslotte een Ackermann-bewegingscontroller.

Gefeliciteerd aan alle onderzoekers en onze co-auteurs van: 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 (VAE): Mohammad Alshamsi

Volledige paper hier:

We hopen te blijven bijdragen aan de Earth Rover Challenge en meer onderzoeksinspanningen te stimuleren op basis van dergelijke "in het wild" evaluaties! Binnenkort meer details over wat de toekomst biedt voor Earth Rover Challenge!