【IROS 2025】CMU提出路径规划器PIPE：机器人探索效率提升14.6%，地图准确率提高9.3%！

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🫱点这里加入16个细分方向交流群（🔥推荐）🫲 在自主机器人探索未知环境的研究中，如何高效地规划路径、最大化信息获取，一直是一个核心问题。传统的方法往往仅在离散的路径点上计算信息增益，而缺乏对整个路径信息获取的综合考量，从而可能导致探索低效甚至错误的规划决策。 ©️【深蓝AI】编译 论文标题：PIPE Planner: Pathwise Information Gain with Map Predictions for Indoor Robot Exploration 论文作者：Seungjae Baek, Brady Moon, Seungchan Kim, Muqing Cao,Cherie Ho, Sebastian Scherer, Jeong hwan Jeon 论文链接：https://arxiv.org/abs/2503.07504 近日，一项新的研究提出了一种名为 PIPE (Pathwise Information Gain with Map Prediction for Exploration) 的路径规划器，它通过路径累计传感器覆盖与地图预测相结合，突破了这一难题。 PIPE 采用了一种创新的路径积分信息增益方法，能够计算沿着整个轨迹的 ………………………………