Nosso artigo "Autonomous Mario Kart in the Wild" acabou de cair! Coautoria de pesquisadores da Deepmind, academia e nossa equipe principal, aqui estão algumas lições de abordagens de equipes de pesquisa @SeoulNatlUni, @NUSingapore @UTAustin Um tópico - 1/n 🧵

Resumo rápido: O Earth Rover Challenge (ERC) é uma competição de mundo aberto "na natureza" onde equipes de pesquisa construíram modelos de navegação autônoma para controlar robôs de calçada, enquanto enfrentam jogadores humanos em missões de navegação no mundo real.

Enquanto o 1º ERC aconteceu em Abu Dhabi no #IROS2024, as missões reais foram realizadas em 8 cidades ao redor do mundo, de Kisumu a Singapura.

A equipa vencedora de IA da @SeoulNatlUni implementou uma abordagem de 3 módulos, utilizando Geração de Mapa de Custos, Localização e Planeador de Ações.

A equipa da @NUSingapore construiu um sistema com navegação monocular através da estimativa de transitabilidade, utilizando modelos pré-treinados acoplados à seleção de trajetórias cinodinamicamente viáveis no espaço da imagem, sem reconstrução explícita da geometria 3D.

A equipa da @UTAustin construiu uma abordagem modular híbrida, composta por evasão de obstáculos, alinhamento de preferência de terreno, localização global, planeamento de percurso e, finalmente, controlador de movimento Ackermann.

Parabéns a todos os pesquisadores e nossos co-autores 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

Artigo completo aqui:

Esperamos continuar a contribuir para o Earth Rover Challenge e estimular mais esforços de investigação com base em tais avaliações "in the wild"! Mais deets em breve sobre o que vem por aí para o Earth Rover Challenge!