オープンソースのLiDARおよび単眼によるオフロード自律航行スタック
arXiv cs.RO / 2026/4/6
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要点
- 本論文では、非構造環境における障害物検出を目的として、LiDARベースと単眼の3D知覚の両方のパイプラインをサポートするオープンソースのオフロード自律航行スタックを提案する。
- 単眼アプローチでは、Depth Anything V2 によるゼロショットの深度推定を用い、VINS-Mono による疎なSLAM計測でメトリック深度のリスケーリングを行う。これにより、タスク固有の学習を回避する。
- 深度推定による障害物の「幻覚」を減らすためにエッジマスキングを適用し、さらにSLAMの不安定性に対抗するための時間的平滑化を加えることで、ロバスト性を向上させる。
- 生成したポイントクラウドは、ロボット中心の2.5D標高マップに変換され、コストマップベースの計画に用いられる。
- Isaac Sim および実環境での評価により、単眼構成はほとんどのシナリオにおいて高解像度LiDARの性能に匹敵できることが示される。また、再現可能なベンチマークのために、著者らはスタックとシミュレーション環境をオープンソース化している。
