
<html><head><meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8"></head><body style="overflow-wrap: break-word; -webkit-nbsp-mode: space; line-break: after-white-space;">IROS 2025 deadline is behind us. So it’s time to work on The BARN Challenge at ICRA 2025! <br><div>

<div dir="auto" style="caret-color: rgb(0, 0, 0); color: rgb(0, 0, 0); letter-spacing: normal; text-align: start; text-indent: 0px; text-transform: none; white-space: normal; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; text-decoration: none; overflow-wrap: break-word; -webkit-nbsp-mode: space; line-break: after-white-space;"><div><br></div><div><div><div>Submission Form: https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfYFw_BVg-7lpXNVxQIX_xQKpFrU2m4jrXAVvrRv8pLzgLkLw/viewform </div><div><br></div><div>Competition Website: https://cs.gmu.edu/~xiao/Research/BARN_Challenge/BARN_Challenge25.html </div><div><br></div><div>Participation Instructions: https://github.com/Daffan/nav-competition-icra2022</div><div><br></div><div>Lessons Learned from The BARN Challenge 2024: https://cs.gmu.edu/~xiao/papers/barn24_report.pdf </div><div><br></div><div>Lessons Learned from The BARN Challenge 2023: https://cs.gmu.edu/~xiao/papers/barn23_report.pdf</div><div><br></div><div>Lessons Learned from The BARN Challenge 2022: https://cs.gmu.edu/~xiao/papers/barn22_report.pdf</div><div><br></div><div><br></div><div>Dear roboticists,</div><div><br></div><div>are you interested in agile robot navigation in highly constrained spaces with a lot of obstacles around, e.g., cluttered households or after-disaster scenarios? Do you think mobile robot navigation is mostly a solved problem? Are you looking for a hands-on project for your robotics class, but may not have (sufficient) robot platforms for your students?</div><div><br></div><div>If your answer is yes to any of the above questions, we sincerely invite you to participate in The 4th BARN Challenge at ICRA 2025 (https://cs.gmu.edu/~xiao/Research/BARN_Challenge/BARN_Challenge25.html)! The BARN Challenge aims at evaluating state-of-the-art autonomous navigation systems to move robots through highly constrained environments in a safe and efficient manner. The task is to navigate a standardized Clearpath Jackal robot from a predefined start to a goal location as quickly as possible without any collision. The challenge will take place both in the simulated BARN dataset and in physical obstacle courses at ICRA 2025.</div><div><br></div><div>1. The competition task is designing ground navigation systems to navigate through all 300 BARN environments (https://cs.gmu.edu/~xiao/Research/BARN/BARN.html) and physical obstacle courses constructed at ICRA 2025 as fast as possible without collision.</div><div><br></div><div>2. The 300 BARN environments can be the training set for learning-based methods, or to design classical approaches in. During the simulation competition, we will generate another 50 unseen environments unavailable to the participants before the competition.</div><div><br></div><div>3. We will standardize a Jackal robot in the Gazebo simulation, including a Hokuyo 2D LiDAR, motor controller of 2m/s max speed, etc.</div><div><br></div><div>4. Participants can use any approaches to tackle the navigation problem, such as using classical sampling-based or optimization-based planners, end-to-end learning, or hybrid approaches. We will provide baselines for reference. </div><div><br></div><div>5. A standardized scoring system is provided on the website.</div><div><br></div><div>6. We will invite the top teams in simulation to compete in the real world. The team who achieves the fastest collision-free navigation in the physical obstacle courses wins.</div><div><br></div><div>If you are interested in participating, please submit your navigation system at https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfYFw_BVg-7lpXNVxQIX_xQKpFrU2m4jrXAVvrRv8pLzgLkLw/viewform </div><div><br></div><div>Co-Organizers:</div><div>Xuesu Xiao (George Mason University)</div><div>Zifan Xu (UT Austin)</div><div>Aniket Datar (George Mason University)</div><div>Saad Abdul Ghani (George Mason University)</div><div>Peter Stone (UT Austin / Sony AI)</div><div><br></div><div>Sponsor:</div><div>Clearpath Robotics, https://clearpathrobotics.com/</div><div><br></div><div><br></div><div>Thanks</div><div>Xuesu</div><div><br></div><div><br></div><div>-----------------------</div><div>Xuesu Xiao, Ph.D.</div><div>--</div><div>Assistant Professor</div><div>Department of Computer Science</div><div>George Mason University</div><div>xiao@gmu.edu</div><div>https://cs.gmu.edu/~xiao/</div><div>https://robotixx.cs.gmu.edu/</div></div></div></div></div></body></html>