Evaluating Dynamic Environment Difficulty for Obstacle Avoidance Benchmarking

动态障碍物避免是自主系统（如微型飞行器和服务机器人）的热门研究课题。准确评估动态障碍物避免方法的性能需要建立一个度量环境难度的指标，这是一个关键方面，但目前尚未得到探索。本文提出了四个度量动态环境难度的指标，旨在全面捕捉障碍物数量、大小、速度和其他因素对难度的影响。我们将这些指标与现有的静态环境难度指标进行比较，并通过在自定义模拟器中进行超过150万次试验进行验证。该模拟器排除了感知和控制误差的影响，并支持不同的运动和注视规划器进行障碍物避免。结果表明，存活度指标表现优异，并建立了一个与成功率的单调关系，Spearman等级相关系数超过0.9。具体而言，对于每个规划器，存活率越低，成功率越高。该指标不仅有助于公正和全面的基准测试，而且为改进碰撞避免方法提供了见解，从而进一步促进了动态环境下自主系统的发展。

提出动态环境难度度量的问题，并验证所提出的度量方法的有效性。

提出四种度量方法来全面衡量动态环境的难度，其中生存度量方法的效果最好。

论文设计了一个自定义的模拟器，支持不同的运动和视线规划器进行障碍物避免，通过超过1.5百万次试验验证了所提出的度量方法的有效性。生存度量方法在成功率和Spearman's Rank Correlation Coefficient方面表现最好。

相关研究包括动态障碍物避免、环境难度度量和机器人导航等方面的研究。