Go2-DrivoR：将驾驶视觉策略适配到四足机器人导航

摘要

我们推出了 Go2-DrivoR，这是端到端自动驾驶轨迹规划框架 DrivoR 的目标条件适应版本，用于四足机器人的城市导航。通过目标标记在局部框架子目标上调节轨迹生成并调整以车辆为中心的评分公式，该方法将 DrivoR 扩展到短视野目标条件局部规划，而无需重新设计其核心解码器。具体来说，我们重新定义了人行道导向导航的可行驶区域合规性，并将原始的自我进步术语重新表述为目标条件的自我进步。 Go2-DrivoR 专门针对 TartanGround 模拟数据进行训练，提高了未见过的模拟环境中的路点条件规划性能，并将零样本转换为开环现实世界轨迹预测。

Go2-DrivoR：将驾驶视觉策略适配到四足机器人导航：论文原图 — 图1：Go2-DrivoR的总体框架。多摄像头鱼眼图像被编码为场景标记，而融合的自我状态和目标标记则条件轨迹查询。使用适应的评分标准对生成的轨迹进行排名，保留 DrivoR 的轨迹和评分解码器架构。