InternRobotics/NavDP

何を解決するか

NavDPは、現実世界のロボットデータを必要とせずに、シミュレーションから現実世界へのナビゲーション能力の転送（シミュレーションから現実への転送）の課題に対処します。異なるロボットタイプ（クロスエムボディメント一般化）でリアルタイムの経路計画と障害物回避を実現し、目的のない探索、特定の地点へのナビゲーション、ターゲット画像へのナビゲーションなど、さまざまなタスクを対象としています。

仕組み

NavDPは、拡散方策を活用するエンドツーエンドのマップレスナビゲーションモデルです。高効率なシミュレーションデータ生成パイプラインと、特権情報に基づく特定のモデル設計を用いて、ナビゲーション行動を学習します。システムは、ナビゲーションモデルがRGB-D観測を受け取り、好ましい軌道を生成するサーバーとして動作し、その後MPCベースのコントローラーがその軌道を追跡するように設計されています。

対象ユーザー

本プロジェクトは、エムボディドAIに焦点を当てたロボット工学研究者および開発者を対象としており、特に視覚ナビゲーション、シミュレーションから現実への転送、拡散方策を用いたロボット運動計画の展開に取り組んでいる方々に適しています。

特徴

• クロスエムボディメント一般化: 現実世界のデータを必要とせずに、さまざまなロボットプラットフォームで動作します。
• マルチタスク対応: 目的のない探索、ポイントゴールナビゲーション、画像ゴールナビゲーションを処理できます。
• 高精度なベンチマーク: IsaacSimとIsaacLabに基づくプラットフォームを提供し、現実的な物理法則とシーンアセットを備えて、シミュレーションと現実のギャップを最小限に抑えます。
• 分離アーキテクチャ: HTTPリクエストを通じてナビゲーションアプローチと評価プロセスを分離し、新しい手法のテストが容易になります。