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sim2realarXiv:2610.15560

Stereo-Planner: ステレオ画像から軌道計画を学習するゼロショットSim-to-Realドローン航法

Stereo-Planner: Learning Stereo-to-Trajectory Planning for Zero-Shot Sim-to-Real Quadrotor Navigation

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ステレオRGB画像から直接軌道を生成する視覚-軌道エンドツーエンドフレームワークを提案し、シミュレーションのみで学習して実機にゼロショット転移を実現した。

詳しい要約

1. どんなもの?

- ステレオRGB画像から直接trajectoryを生成するend-to-endのvision-to-trajectoryフレームワーク - ゼロショットのsim-to-real quadrotor navigationを可能にする - 学習はシミュレーションのみで行い、実環境ではfine-tuningなしで直接展開 - 実機ではNVIDIA Orin NX搭載のcompact quadrotorで最大7 m/sの自律飛行を実現

2. 先行研究と比べてどこがすごい?

- 既存のnavigation systemは専用depth sensorや明示的なdepth reconstructionに依存することが多い - RGB画像から直接trajectoryを学習するのはsim-to-real domain gapのため困難だった - 本研究はstereo RGBのみをscene perceptionに用いてdepth-based plannerに対しcompetitiveな性能を示す - シミュレーションで8 m/s指令時に95%のsuccess rateを達成し、cross-scene generalizationが強い

3. 技術・手法の肝は?

- trajectory generationをstate- and scale-conditionedなlatent stereo geometryのqueryingとして定式化 - Scene Representorがpretrained vision grounding foundation modelを組み込み、simとrealで共有されるgeometric cuesを抽出 - lightweight Trajectory Decoderがinterleaved attentionで表現をtrajectoryに変換 - trajectory-state interactionとscene-feature retrievalを分離し、stereo baselineをmetric-scale cueとして利用 - differentiable trajectory costsを最小化してシミュレーションのみで学習

4. どうやって有効だと検証した?

- シミュレーション環境でcross-scene generalizationをbenchmark評価し、8 m/s指令時に95%のsuccess rate - depth-based plannerとの比較でstereo RGBのみでもcompetitiveな性能を確認 - NVIDIA Orin NX搭載のcompact quadrotorに展開し、最大7 m/sの自律飛行を実証 - onboard vision-to-action inference timeは平均24.27 ms

5. 議論はある?

- 要旨からは不明

6. 次に読むべき論文は?

- depth-based planner(具体的な手法名は要旨からは不明) - pretrained vision grounding foundation model(具体的なモデル名は要旨からは不明) - 同分野の定番としてsim-to-real transferやquadrotor navigationの関連研究

※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。

著者: Hongming Shen, Junjie Lu, Xun Chen, Wei Wang, Xinhang Xu, Bailing Tian, Lihua Xie

分類: cs.RO

原文アブストラクト

Existing navigation systems commonly rely on dedicated depth sensors or explicit depth reconstruction, while learning to generate trajectories directly from RGB images remains challenging due to the sim-to-real domain gap. In this work, we propose Stereo-Planner, an end-to-end vision-to-trajectory framework that enables zero-shot sim-to-real planning from stereo RGB observations. The key idea is to formulate trajectory generation as state- and scale-conditioned querying of latent stereo geometry. A Scene Representor incorporates a pretrained vision grounding foundation model to extract geometric cues shared across simulated and real-world environments, supporting generalization across visual domains. A lightweight Trajectory Decoder then translates these representations into trajectories through interleaved attention, separating trajectory-state interaction from scene-feature retrieval and incorporating the stereo baseline as a metric-scale cue. With these designs, Stereo-Planner is trained entirely on simulated data by minimizing differentiable trajectory costs and deployed directly in real-world environments without fine-tuning. Benchmark results demonstrate strong cross-scene generalization, with a 95% success rate in simulation environments at a commanded speed of 8 m/s, and competitive performance against depth-based planners using only stereo RGB observations for scene perception. Furthermore, deployment on a compact quadrotor equipped with an NVIDIA Orin NX enables autonomous flight at speeds of up to 7 m/s, with a mean onboard vision-to-action inference time of 24.27 ms. The software, simulation environments, and hardware designs will be open-sourced at https://github.com/Stereo-Planner/Stereo-Planner.

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