論文の概要: TRACE: Traversability-aware Reactive Navigation via VLM-driven Adaptive Constraints Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.30994v1
- Date: Thu, 22 Oct 2026 09:37:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-24 02:08:44.305626
- Title: TRACE: Traversability-aware Reactive Navigation via VLM-driven Adaptive Constraints Estimation
- Title（参考訳）: TRACE: VLM駆動適応制約推定による可逆性を考慮したリアクティブナビゲーション
- Abstract要約: TRACEは、非構造森林環境における地上ロボットのための、トラバーサビリティを意識したリアクティブナビゲーションフレームワークである。
このマップは、以前横断された経路の兆候に基づいて地形を優先順位付けする密集したトラバーサビリティマップを生成する。
実生活の森林環境で行われた厳密な実験的実験は、散らばった、変形し、視覚的にあいまいな地形において、TRACEの滑らかな航法能力を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.467841758510891
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents TRACE, a traversability-aware reactive navigation framework designed for the autonomous operation of ground robots in unstructured forest environments. Unlike traditional approaches, TRACE leverages VLM-based confidence maps from positive and negative natural-language prompt sets and combines them through evidential fusion to produce a dense traversability map that prioritizes the terrain based on signs of previously traversed paths. Traversability-annotated points are then extracted and used to derive the left and right boundaries of the traversable path via percentile binning followed by spline or regularized polynomial fitting. These boundaries are then incorporated as soft barrier constraints within an NMPC formulation, enabling safe and adaptive path following in complex natural environments. Rigorous experimental trials carried out in real-life forest environments demonstrate TRACE ability for smooth navigation in cluttered, deformable, and visually ambiguous terrains.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,非構造環境下での地上ロボットの自律動作を目的とした,トラバーサビリティを意識したリアクティブナビゲーションフレームワークであるTRACEについて述べる。
従来のアプローチとは異なり、TRACEはVLMベースの信頼マップを肯定的および否定的な自然言語プロンプトセットから利用し、それらを明快な融合を通じて組み合わせて、以前横断された経路の兆候に基づいて地形を優先順位付けする密度の高いトラバーサビリティマップを生成する。
その後、トラバーサビリティアノテートされた点を抽出し、パーセンタイルビンニングによりトラバーサビリティパスの左右の境界を導出し、続いてスプラインまたは正規化多項式フィッティングを行う。
これらの境界はその後、NMPCの定式化にソフトバリア制約として組み込まれ、複雑な自然環境において安全かつ適応的な経路が成立する。
実生活の森林環境で行われた厳密な実験は、散らばった、変形し、視覚的にあいまいな地形において、TRACEがスムーズに航行できることを実証している。
関連論文リスト
- ProTrav: Probabilistic Traversability with Elevation Uncertainty Propagation for Risk-aware Off-road Navigation [4.77264267621569]
最先端のアプローチは通常、決定論的地形の上昇からトラバーサビリティを評価する。
本稿では,関数空間サンプリングを用いた確率論的地形表現ProTravを提案する。
提案手法は、現実世界のオフロード地形を横断するロボット上で検証される。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-10-22T07:08:09Z) - TransNav: Transformer-Based End-to-End Navigation Method for Static and Dynamic Quadrotor Obstacle Avoidance [47.24244938993914]
本稿では,トランスナブ(TransNav)を提案する。
提案手法は,高密度な静的環境における強い性能と動的シナリオにおける競合的障害物回避能力を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-10-16T15:39:19Z) - AutoPath: Learning Transferable Goal-Conditioned Stochastic Path Prior for Safe Navigation Without Human Demonstrations [103.61864552260316]
動的環境におけるリアルタイムナビゲーションは、限られた知覚下での衝突のない、動的に実現可能な動きを必要とする。
我々は,移動可能な目標整合経路の学習としてナビゲーションを定式化し,局所的な観測に基づいて,目標整合な局所経路上の再利用可能な分布をモデル化する。
我々は、幾何対応の極性行動多様体を用いて局所経路をパラメータ化し、安定かつ安全対応の計画のためのマルチゴール分散ロールアウトによるリスク感応性ユーティリティシェーピングを含む構造化された事前学習フレームワークを開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-13T16:00:41Z) - Beyond Waypoints: A Trajectory-Centric Waypointing Paradigm for Vision-Language Navigation [79.12557132788139]
VLN-CE(Vision-Language Navigation in Continuous Environments)では、エージェントが現実世界のような環境でナビゲートしながら自然言語の指示に従う必要がある。
ほとんどのVLN-CEアプローチでは、ウェイポイント予測器がウェイポイントを提案し、ナビゲータが最良のウェイポイントを選択する。
提案手法は,各候補の経路点を実行可能な軌道に配置する,トラジェクトリ・ウェイポイントという新しいパラダイムを導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-05T13:11:39Z) - Beyond Matching to Tiles: Bridging Unaligned Aerial and Satellite Views for Vision-Only UAV Navigation [51.286599397552756]
本稿では,UAVの絶対位置と近距離からの進路を共同で予測する視覚駆動型クロスビューナビゲーション手法であるBering-UAVを提案する。
我々はまた、クロスビューのローカライゼーションとナビゲーションを評価するベンチマークである Bearing-UAV-90k も提示する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-23T16:17:39Z) - Proprioceptive Safe Active Navigation and Exploration for Planetary Environments [2.2120851074630177]
Proprioceptive Safe Active Navigation and Exploration (PSANE)は、未知の変形可能な環境における安全なナビゲーションと探索のためのフレームワークである。
PSANEはガウスプロセスレグレッションを通じてトラバーサビリティモデルを学び、安全な領域を推定し、認定する。
リアルタイムナビゲーションのためのリアクティブコントローラとこれらの見積を統合する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-09T20:17:50Z) - AutoFly: Vision-Language-Action Model for UAV Autonomous Navigation in the Wild [62.47761809929869]
視覚言語ナビゲーション(VLN)は、視覚的観察とともに言語指示を解釈することで、知的エージェントが環境をナビゲートする必要がある。
無人航空機(UAV)の現在のVLN研究は、所定のルートに沿ってUAVを誘導するための詳細な指示に依存している。
本稿では,自律型UAVナビゲーションのためのエンド・ツー・エンドのビジョン・ランゲージ・アクションモデルであるAutoFlyを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-10T11:08:07Z) - Autonomous Hiking Trail Navigation via Semantic Segmentation and Geometric Analysis [2.1149122372776743]
この研究は、自動ハイキングトレイルナビゲーションに新しいアプローチを導入し、必要に応じてオフトレールルートに適応する柔軟性とトレイルアテンデンスをバランスさせる。
このソリューションは、カメラ画像のセマンティックデータとLiDARの幾何学的情報を統合して、周囲の地形を包括的に理解するトラバーサビリティ分析モジュールである。
プランナーは、このトラバーサビリティマップを安全にナビゲートするために使用し、トレイルに固執しながら、軌道上の危険や安全なオフトレールショートカットを避けるために必要であれば、オフトレール移動を許可する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-24T02:21:10Z) - UFO: Uncertainty-aware LiDAR-image Fusion for Off-road Semantic Terrain
Map Estimation [2.048226951354646]
本稿では,BEVにおける高密度地形分類図を生成するための学習ベース融合法を提案する。
提案手法は,RGB画像とシングルスイープLiDARスキャンから生成されたセマンティックマップの精度を向上させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-05T04:20:03Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。