traversability estimation | BriefGPT

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TE-NeXt: 一种基于 LiDAR 的 3D 稀疏卷积网络用于可通行性估计
TE-NeXt 是一种基于残差卷积块的新颖高效的架构，能够从稀疏的 LiDAR 点云中进行可通行性估计（TE）。通过融合当前趋势的注意机制和 3D 稀疏卷积的概念，TE-NeXt 旨在展示其在各种城市和自然环境下的泛化能力，使用了如 Sem
PDFa month ago
基于費舍爾信息和可穿越性估計的主動 SLAM 方法用於三維環境探索
通过 FIT-SLAM 方法，该研究提出了一种新的 3D 环境探索方法，旨在提高无人地面车辆的探索速率并优化 SLAM 精度，该方法通过估计全局可通过性地图并结合 SLAM 后端使用的地标信息，实现了可靠的定位和路径规划。
PDF6 months ago
URA*: 用于非公路环境的基于图像的空中到地面可行性估计的不确定性感知路径规划
面向离线环境的自主导航，提出了一种基于航空图像的不确定性感知路径规划方法（URA*），利用集成的卷积神经网络模型从区域感兴趣的航空图像中进行像素级可行性估计，然后应用不确定性感知规划器计算路径，并使用重规划技术来实现在线机器人操作中的快速重
PDF10 months ago
野外视觉导航中的快速遍历估计
本文提出了一种基于视觉的在线自监督学习系统 - Wild Visual Navigation（WVN），用于遍历可行性估计，并且可以在户外环境中适应地学习，可以在 5 分钟以内训练机器人，使其能够穿越复杂的户外地形，并克服高草障碍。
PDFa year ago
GONet：一种用于遍历能力估计的半监督深度学习方法
我们提出了 GONet 的半监督深度学习方法，它使用生成对抗网络对鱼眼图像进行遍历估计，这使得移动机器人能够在实时操作中使用快速而内存效率高的方法进行遍历估计，并在新数据集上优于现有的基线方法。
PDF6 years ago
从模拟中学习地面可通行性
该研究论文介绍了一种基于卷积神经网络的高程图分类方法，在模拟环境中训练唯一的分类器来预测机器人在不同地形上的通过性，并在室内和室外环境中进行真实机器人验证。
PDF7 years ago