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【Gaussian Process-based Traversability Analysis for Terrain Mapless Navigation】

文章链接：http://arxiv.org/abs/2403.19010

作者单位：印第安纳大学

项目主页：GitHub - abeleinin/gp-navigation: Gaussian Process...

对于自主机器人来说，通过不平坦的地形进行有效的导航仍然是一项具有挑战性的工作。结合稀疏高斯过程( SGP )局部地图和快速探索随机树( RRT * )规划器，提出了一种新的基于几何的非平坦地形无地图导航框架。我们的方法从生成高分辨率的SGP局部地图开始，提供了机器人即时环境的插值表示。该地图捕捉了关键的环境变化，包括高度、不确定性和坡度特征。随后，我们基于SGP表示法构建了一个可通行性图来指导我们的规划过程。RRT *规划器高效地生成实时导航路径，避免了为追求目标而穿越不可穿越的地形。这种基于SGP的地形解释和RRT *规划的结合，使地面机器人能够安全地在具有变化高度和陡峭障碍物的环境中航行。我们通过稳健的仿真测试评估了我们提出的方法的性能，突出了与现有方法相比，它在实现安全和高效导航方面的有效性。

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