Наш документ "Autonomous Mario Kart in the Wild" щойно випав! У співавторстві з дослідниками з Deepmind, академічними колами та нашою основною командою, ось деякі уроки з підходів дослідницьких груп @SeoulNatlUni, @NUSingapore та @UTAustin Нитка - 1/п 🧵

Короткий підсумок: Earth Rover Challenge (ERC) — це змагання з відкритим світом «у дикій природі», де дослідницькі групи створювали автономні навігаційні моделі для керування роботами на тротуарах, одночасно борючись із людьми-геймерами в реальних навігаційних місіях.

У той час як 1-й ERC відбувся в Абу-Дабі в #IROS2024 році, фактичні місії проводилися у 8 містах по всьому світу, від Кісуму до Сінгапуру.

Команда AI-переможців з @SeoulNatlUni впровадила 3-модульний підхід, використовуючи Costmap Generation, Localization та Action Planner.

Команда з @NUSingapore побудувала систему з монокулярною навігацією за допомогою оцінки прохідності за допомогою попередньо навчених моделей у поєднанні з вибором кінодинамічно допустимих траєкторій у просторі зображень, без явної 3D-реконструкції геометрії.

Команда з @UTAustin створила гібридний модульний підхід, що включає в себе уникнення перешкод, вирівнювання переваг місцевості, глобальний LOC, планування шляху і, нарешті, контролер руху Ackermann.

Вітаємо всіх дослідників та наших співавторів від: Джордж Мейсон У: @XuesuXiao Deepmind: @shahdhruv_ @xiao_ted @Stacormed @tingnan1986 @drzhuoxu Цзе Тан ФродоБоти: @micoolcho Ніреш Дравін Сантьяго Правісані НУШ: Девід Хсу Meta AI: @joannetruong Технологічний інститут Джорджії: @naokiyokoyama0 Robotics Soc (ОАЕ): Мохаммад Альшамсі

Повний текст статті тут:

Ми сподіваємося продовжувати робити свій внесок у Earth Rover Challenge та стимулювати більше дослідницьких зусиль, заснованих на таких оцінках «у дикій природі»! Незабаром з'являться нові детри про те, що буде далі на Earth Rover Challenge!