LeCropFollow: 비정형 작물 재배지 내 주행을 위한 잠재 공간 계획 (Latent Space Planning)

요약

비정형 작물 재배지에서 농업 로봇의 주행 성능을 높이기 위해 잠재 공간 계획(Latent Space Planning)을 활용하는 LeCropFollow 프레임워크를 제안합니다. 기하학적 모델링 대신 학습된 잠재 표현을 사용하여 의미론적 문맥을 보존함으로써, 불규칙한 지형에서도 안정적인 주행이 가능합니다.

핵심 포인트

• 자기 지도 학습 기반의 의미론적 히트맵 추출기 활용
• TD-MPC2 플래너와 통합하여 잠재 매니폴드 내 궤적 최적화
• 시뮬레이션에서 물리 세계로의 제로샷 전이(Zero-shot transfer) 가능
• 식재 간격(Plantation gaps)에서 기존 방식 대비 높은 성능 입증
• 키포인트 기반 방식 대비 의미론적 실패 2.4배 감소