Наша статья «Автономный Mario Kart in the Wild» только что вышла! В соавторстве с исследователями из Deepmind, академическими кругами и нашей основной командой, вот несколько уроков из подходов исследовательских групп @SeoulNatlUni, @NUSingapore и @UTAustin Резьба - 1/n 🧵

Краткий обзор: Earth Rover Challenge (ERC) — это соревнование в открытом мире «в дикой природе», где исследовательские команды создают модели автономной навигации для управления роботами на тротуарах, одновременно соревнуясь с человеческими игроками в реальных навигационных миссиях.

Хотя первый ERC прошел в Абу-Даби на #IROS2024, реальные миссии проводились в 8 городах по всему миру, от Кисуму до Сингапура.

Победившая команда ИИ из @SeoulNatlUni реализовала подход с тремя модулями, используя генерацию карты затрат, локализацию и планировщик действий.

Команда из @NUSingapore разработала систему с монокулярной навигацией через оценку проходимости с использованием предобученных моделей в сочетании с выбором кинодинамически осуществимых траекторий в пространстве изображений, без явной реконструкции 3D-геометрии.

Команда из @UTAustin разработала гибридный модульный подход, состоящий из избежания препятствий, выравнивания предпочтений по местности, глобальной локализации, планирования маршрута и, наконец, контроллера движения Аккермана.

Поздравляем всех исследователей и наших соавторов из: Университет Джорджа Мейсона: @XuesuXiao Deepmind: @shahdhruv_ @xiao_ted @Stacormed @tingnan1986 @drzhuoxu Jie Tan FrodoBots: @micoolcho Niresh Dravin Santiago Pravisani NUS: David Hsu Meta AI: @joannetruong Технологический университет Джорджии: @naokiyokoyama0 Общество робототехники (ОАЭ): Мохаммад Альшамси

Полная статья здесь:

Мы надеемся продолжать вносить свой вклад в Earth Rover Challenge и стимулировать новые исследовательские усилия, основанные на таких «диких» оценках! Скоро появится больше подробностей о том, что ждет Earth Rover Challenge!