arXiv Robotics· Mario A. V. Saucedo, Midhun Edatharam Kunnath, Elias Small, Akash Patel, Shruti Kotpalliwar, Christoforos Kanellakis, George Nikolakopoulos·· 2 小时前AI 评分31
TRACE：基于 VLM 驱动自适应约束估计的可通行性感知反应式导航
TRACE: Traversability-aware Reactive Navigation via VLM-driven Adaptive Constraints Estimation
AI 导读
TRACE 是面向非结构化森林环境地面机器人自主运行的可通行性感知反应式导航框架，通过正负自然语言提示集生成 VLM 置信图并做证据融合，得到优先考虑已通行路径痕迹的稠密可通行性地图。框架提取可通行性标注点，经百分位分箱加样条或正则化多项式拟合得到左右边界，再作为软障碍约束纳入 NMPC 实现安全自适应路径跟随。真实森林环境试验显示其可在杂乱、可变形且视觉歧义地形中平滑导航。
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