Краткое содержание

arXiv:2503.12180v2 Тип объявления: замена-кросс Аннотация: Большинство современных алгоритмов автономного вождения типа конец-в-конец (E2E) разработаны для стандартных транспортных средств в структурированных дорожных сценариях, практически не исследуя навигацию роботов в неструктурированных условиях, таких как вспомогательные дороги, внутрикорпоративные проезды и внутренние помещения. В данной работе изучается задача автономной роботизированной навигации конца-в-конец в неструктурированной дорожной среде. Во-первых, мы представляем две схемы сбора данных — одну для реальных данных от робота и вторую для синтетических данных, генерируемых симулятором Isaac Sim, совместно формирующих набор данных для неструктурированной робототехнической навигации — FreeWorld Dataset. Во-вторых, мы дообучили эффективную модель автономного вождения конца-в-конец — VAD — используя наши наборы данных, чтобы проверить производительность и адаптивность моделей E2E в указанных средах. Результаты показывают, что дообучение через наши данные существенно повышает потенциал навигации моделей автономного вождения конца-в-конец в неструктурированных роботизированных средах.