PATH：面向机器人越野遥控导航的偏好感知可通行性估计

📋总体概括

arXiv新论文提出PATH-Net，一个面向越野遥控驾驶的偏好感知可通行性估计分层网络。该方法融合视觉与几何鸟瞰图特征及短期历史车辆状态，通过多头共享骨干架构生成代价地图与速度建议，并采用最大熵逆强化学习加稀疏速度监督进行优化。其创新点在于把人类操作员对速度和风险容忍度的偏好引入模型，通过非对称特征聚合机制实现偏好条件化推理，填补了现有可通行性估计忽视操作员主观偏好的空白。