arXiv cs.AI· Aditya Azad, Arthur Huang, Guanrui Li·· 3 天前AI 评分27
ClearNav：用差分物理实现感知对齐的四旋翼飞行
ClearNav: Perception-Aligned Quadrotor Flight Using Differential-Physics
AI 导读
针对四旋翼在杂乱环境中因相机视野外运动而碰撞的问题，研究者提出导航策略 ClearNav，通过前视朝向目标与横向速度惩罚两项奖励约束运动方向，并加入近障碍减速项。
正文 · AI 翻译
摘要：在杂乱环境中自主飞行是巡检和搜索等任务的关键能力。在仿真中训练并迁移到硬件的导航策略可以在开阔空间高速飞行，但当障碍物间距缩小时仍可能发生碰撞。我们将其中大多数碰撞归因于一个单一机制，即朝机载相机未观测到的方向运动。航向与行进方向不一致，以及避障过程中的横向偏移，都会将飞行器带向其视野之外的障碍物。我们提出 ClearNav，这是一种导航策略，通过两个奖励项训练，将运动约束到观测方向，即一个前视航向目标和一个对横向速度的惩罚。第三个项对障碍物附近的速度进行惩罚，使进入视野的障碍物仍然可被避开。在仿真中，在 18 个留出场景、每个策略 2304 次配对飞行（训练中未见）中，ClearNav 相比最先进方法将成功率提高 6.8 个百分点，将碰撞率降低 65%，并以最高 5m/s 飞行。在匹配指令速度下，仅使用邻近项时，碰撞减少仍保持在 70%。该效果在静态场景中显著，在移动障碍物上方向一致，尽管在套件层面并不显著，表明即使在小型无人机的有限传感器和算力下，也能在杂乱环境中实现更安全的飞行。我们还在真实杂乱环境中验证了我们的导航策略，表明它能使四旋翼飞行器成功且安全地穿越杂乱环境。
| 学科： | 机器人学（cs.RO）；人工智能（cs.AI）；机器学习（cs.LG） |
| 引用为： | arXiv:2610.17419 [cs.RO] |
| （或 arXiv:2610.17419v1 [cs.RO] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.17419 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
提交历史
来自：Aditya Azad [查看电子邮件]
[v1]
2026年10月12日星期一 21:33:50 UTC（6,514 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org