VI-IKD:学習視覚慣性逆キノダイナミクスを用いた高速高精度オフロードナビゲーション【JST・京大機械翻訳】

Karnan Haresh; Sikand Kavan Singh; Atreya Pranav; Rabiee Sadegh; Xiao Xuesu; Warnell Garrett; Stone Peter; Biswas Joydeep

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202214973591422 整理番号：22P0322204

VI-IKD:学習視覚慣性逆キノダイナミクスを用いた高速高精度オフロードナビゲーション【JST・京大機械翻訳】

VI-IKD: High-Speed Accurate Off-Road Navigation using Learned Visual-Inertial Inverse Kinodynamics

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発行年： 2022年03月29日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年08月01日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

地上車両に関する高速オフロードナビゲーションにおける重要課題のひとつは,車両地形相互作用のkinodynamicが地形によって劇的に異なることができるということであった。この課題に取り組むための以前のアプローチは,車両の慣性情報に条件付けされた逆のキノダイナミクス(IKD)モデルを学習し,kinodynamicな相互作用を感知する。本論文では,学習したIKDモデルを用いて,正確な高速オフロードナビゲーションを可能にするために,過去からの慣性情報に加えて,将来における地形との車両の動的相互作用も予測しなければならないと仮定した。この目的のために,過去の慣性情報に加えて,ロボットに先行する地形パッチから視覚情報に条件付けされた新しい学習ベースのIKDモデルであるVisual-Inerial Inverse Kinodynamic(VI-IKD)を導入し,将来におけるkinodynamic相互作用の予測を可能にした。屋内および屋外環境の両方で,スケール1/5UT-AlphaTruckオフロード自律車両で実験的に正確な高速オフロードナビゲーションにおけるVI-IKDの有効性を検証し,VI-IKDは,最大3.5m/sの速度で様々な異なる地形で,より正確でロバストなオフロードナビゲーションを可能にすることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

ロボットの運動・制御 , 特殊自動車・特装車・特用車一般

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