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ICST 2027启动UAV感知测试赛道：基于Isaac Sim验证nvblox失效边界

ICST 2027设立UAV感知测试工具竞赛，要求开发者构建场景生成器以挖掘ROS 2 Jazzy与nvblox栈的失效机制。比赛固定使用PX4 SITL、RealSense D455仿真及EGO-Planner，通过云端Isaac Sim 6.0.1运行评测，旨在量化无人机自主感知系统的鲁棒性边界。

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本文由 AI 根据公开内容整理，可能有误，请以原文为准：Call for participation: UAV Perception Testing Track at ICST 2027 (ROS 2 Jazzy, PX4, nvblox, Isaac Sim)（ROS Discourse 官方社区）

核心内容

IEEE ICST 2027联合AI4I与伯尔尼大学推出UAV Perception Testing Track，聚焦无人机感知驱动自主栈的失效模式挖掘。参赛者需开发Python场景生成器并封装为Docker镜像，针对四旋翼巡逻任务自动生成包含车道宽度、树木密度、风速及障碍物布局的程序化森林场景。评测核心指标并非避障成功率，而是生成器发现“独特失效机制”的数量，即记录碰撞对象、机体部位与飞行阶段的组合多样性，以此评估测试工具对系统边界的覆盖能力。

被测系统栈锁定为ROS 2 Jazzy + PX4 SITL + Holybro X500机架 + nvblox体积建图 + EGO-Planner，传感器仿真采用RealSense D455内参的RGB-D相机。所有飞行测试在官方云端NVIDIA Isaac Sim 6.0.1结合Pegasus Simulator中执行，无需本地GPU资源。每个提交需在未公开种子上生成20个场景并各飞3次，最终排名依据最佳提交在新种子上的表现。赛事提供含转子撞杆等真实失效案例的训练数据，截止日期为2027年1月15日。

关键看点

评测标准：以发现独特失效机制数量排名，记录碰撞物体、机体部位与航线阶段三元组，而非单纯统计避障成功率
固定技术栈：统一采用ROS 2 Jazzy、PX4 SITL、nvblox体积建图、EGO-Planner及RealSense D455仿真内参
仿真环境：基于NVIDIA Isaac Sim 6.0.1与Pegasus Simulator构建程序化森林，支持云端运行免除本地GPU依赖
交付形式：场景生成器需用Python编写并提交Docker镜像，在未公开种子上生成20场景各执行3次飞行验证

工程与产业观察

该赛事标志着无人机感知验证从“通过率导向”转向“失效空间覆盖导向”，为具身智能V&V提供新范式。固定nvblox与EGO-Planner组合反映了当前主流开源感知规划栈的工程基准，其失效机制数据集将成为优化体积建图与局部规划器鲁棒性的关键资产。云端仿真+Docker化评测流程也为大规模自动化测试提供了可复现的工程参考。