AeroScene：空中机器人的渐进式场景合成

摘要

生成模型已经在多个领域显示出巨大的影响，但它们在机器人技术中场景合成的潜力仍未得到充分开发。这种差距在无人机模拟器中更为明显，其中模拟环境仍然严重依赖手动工作，创建起来非常耗时且难以扩展。在这项工作中，我们引入了 AeroScene，这是一种用于渐进式 3D 场景合成的分层扩散模型。我们的方法利用层次结构感知标记化和多分支特征提取来推理全局布局和局部细节，确保物理合理性和语义一致性。这使得 AeroScene 特别适合为空中机器人任务（例如导航、着陆和栖息）生成逼真的场景。我们通过对新收集的数据集和公共基准进行大量实验来证明其有效性，表明 AeroScene 显着优于以前的方法。此外，我们使用 AeroScene 生成包含 1,000 多个物理就绪的高保真 3D 场景的大型数据集，这些场景可以直接集成到 NVIDIA Isaac Sim 中。最后，我们说明了这些生成的环境在下游无人机导航任务中的实用性。我们的代码和数据集可在 aioz-ai.github.io/AeroScene/ 上公开获取