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Vision-Based Local Motion Planner in Unstructured Environments Using Semantic Segmentation Guided Traversability Modeling and Parallelized Model Predictive Path Integral Algorithm
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PRE
AI
DOI：10.1007/s42154-025-00394-4.png)
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摘要
En 中文
基于视觉的局部运动规划在非结构化环境中利用实时视觉数据进行自适应路径规划，以增强复杂环境下的导航能力。然而，现有方法在泛化新场景的可通行性估计方面面临挑战，并且采用的两阶段框架阻碍了并行化并使训练复杂化。本文介绍了一种新颖的基于视觉的局部运动规划器，采用语义分割引导的可通行性建模和并行化的模型预测路径积分（MPPI）算法。通过将传统的语义分割分类问题转化为具有L1损失的回归问题，并使用Numba库实现并行化的MPPI算法，提高了泛化能力并加速了最优控制过程。结果表明，所提出的方法在RUGD和RELLIS-3D数据集上的运动控制成功率分别提高了5%和29%，并将路径长度和旅行时间分别减少了9%–11.4%和16%–26.7%。并行化的MPPI算法确保了实时性能，能够在0.1秒内为整个轨迹找到最优运动控制序列。
Keyword:
Motion planning
Traversability estimation
Model predictive control
Unmanned ground vehicle
期刊
A
IF:
5
论文数:
362
被引数:
1.0K
机构
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