論文の概要: Safe Navigation using Neural Radiance Fields via Reachable Sets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.26899v1
- Date: Wed, 29 Apr 2026 17:09:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-30 15:59:36.510661
- Title: Safe Navigation using Neural Radiance Fields via Reachable Sets
- Title（参考訳）: 到達可能な集合を用いたニューラルラジアンス場を用いた安全ナビゲーション
- Authors: Omanshu Thapliyal, Malarvizhi Sankaranarayanasamy, Ravigopal Vennelakanti,
- Abstract要約: 乱雑な環境での安全なナビゲーションは、自律システムにとって重要な課題である。
本研究では、状態空間におけるロボットのリアルタイム能力の到達可能なセット表現を利用して安全なナビゲーション要求を捕捉する。
2つの異なるシナリオにおいて多数の障害物が存在する場合の経路計画のシミュレーション結果を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.764671395172401
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Safe navigation in cluttered environments is an important challenge for autonomous systems. Robots navigating through obstacle ridden scenarios need to be able to navigate safely in the presence of obstacles, goals, and ego objects of varying geometries. In this work, reachable set representations of the robot's real-time capabilities in the state space can be utilized to capture safe navigation requirements. While neural radiance fields (NeRFs) are utilized to compute, store, and manipulate the volumetric representations of the obstacles, or ego vehicle, as needed. Constrained optimal control is employed to represent the resulting path planning problem, involving linear matrix inequality constraints. We present simulation results for path planning in the presence of numerous obstacles in two different scenarios. Safe navigation is demonstrated through using reachable sets in the corresponding constrained optimal control problems.
- Abstract（参考訳）: 乱雑な環境での安全なナビゲーションは、自律システムにとって重要な課題である。
障害物を乗り越えるシナリオをナビゲートするロボットは、さまざまな地形の障害物や目標、エゴ物体の存在下で安全にナビゲートできる必要がある。
本研究では、状態空間におけるロボットのリアルタイム能力の到達可能なセット表現を利用して安全なナビゲーション要求を捕捉する。
神経放射場(NeRF)は、必要に応じて障害物(エゴ)の体積表現を計算、保存、操作するために使用される。
線形行列の不等式制約を含む経路計画問題を表現するために、制約付き最適制御を用いる。
2つの異なるシナリオにおいて多数の障害物が存在する場合の経路計画のシミュレーション結果を示す。
安全ナビゲーションは、対応する制約付き最適制御問題において、到達可能な集合を用いて実証される。
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