物理可行的世界模型中的路径规划

部署在非结构化室外环境中的机器人通常根据部署前收集的场景重建进行规划，因为操作员无法在每次执行任务之前重新映射大型或远程站点。因此，机器人必须使用假设地形保持不变的陈旧地图来做出长期规划决策，即使环境的物理变化可能会使先前可行的路线在执行时变得不安全或无法到达。我们提出了一个物理上可行的世界模型，用于评估未来地形变化下机器人导航的假设查询。该系统通过基于物理的模拟增强重建的 3D 高斯splat 场景，以生成同一环境的物理修改版本，而无需重新收集传感器数据或重建地图。然后，我们实现一个地形感知规划器，该规划器考虑了世界模型模拟的物理事件、障碍物和变形。这使得机器人和人类操作员能够在执行计划路线之前评估计划路线是否仍然可行，特别是在一旦条件发生变化就可能无法撤退或恢复的受限环境中。我们在德克萨斯州中部的真实户外现场使用多个严重级别的模拟洪水来评估该系统。当地形条件在物理模拟干预下恶化时，我们测量路线和任务的可行性。我们的结果表明，物理上可行的世界模型揭示了长范围的路线故障和重新路线行为，这些行为在仅在原始重建环境上进行规划时并不明显，从而使机器人能够在部署之前评估未来地形变化如何影响路线可行性。