A Heuristic Autonomous Exploration Method Based on Environmental Information Gain During Quadrotor Flight

要約

自律探査は、クワッドローターの分野で広く研究されている基本的なアプリケーションであり、未知の空間を自動的に探査して環境に関する完全な情報を取得する必要があります。
自律探査の代表的な研究の一つであるフロンティアベース法は、フロンティア情報を定義することで自律的な判断を駆動し、環境に関する完全な情報をクワッドローターに提供します。
ただし、既存のフロンティアベースの方法はタスクを達成できますが、それでも非効率的な探索に悩まされています。
自律探査の効率をどのように改善するかが現在の研究の焦点です。
典型的な問題として、リアルタイムの視点決定に影響を与えるフロンティア生成の遅さ、視点の品質に影響を与える不十分な決定方法が挙げられます。
したがって、これらの問題を克服するために、本論文では、フロンティアベースの自律探査のための2レベルの視点決定方法を提案します。
最初に、従来のトラバーサル ベースの方法と比較して、環境表現の即時性を向上させる、より高速なフロンティア生成のためのサンプリング ベースのフロンティア検出方法が提示されます。
次に、飛行中の環境情報へのアクセスを初めて考慮し、革新的なヒューリスティック評価関数を設計して、各探査反復で次のローカルナビゲーションターゲットとして高品質の視点を決定します。
私たちの方法を検証するために、大規模なベンチマークと実際のテストを実施しました。
結果は、私たちの方法がフロンティア検索時間を 85%、探査時間を約 20-30%、探査経路を 25-35% 最適化することを確認しています。

要約(オリジナル)

Autonomous exploration is a widely studied fundamental application in the field of quadrotors, which requires them to automatically explore unknown space to obtain complete information about the environment. The frontier-based method, which is one of the representative works on autonomous exploration, drives autonomous determination by the definition of frontier information, so that complete information about the environment is available to the quadrotor. However, existing frontier-based methods are able to accomplish the task but still suffer from inefficient exploration. How to improve the efficiency of autonomous exploration is the focus of current research. Typical problems include slow frontier generation, which affects real-time viewpoint determination, and insufficient determination methods that affect the quality of viewpoints. Therefore, to overcome these problems, this paper proposes a two-level viewpoint determination method for frontier-based autonomous exploration. Firstly, a sampling-based frontier detection method is presented for faster frontier generation, which improves the immediacy of environmental representation compared to traditional traversal-based methods. Secondly, we consider the access to environmental information during flight for the first time and design an innovative heuristic evaluation function to decide on a high-quality viewpoint as the next local navigation target in each exploration iteration. We conducted extensive benchmark and real-world tests to validate our method. The results confirm that our method optimizes the frontier search time by 85%, the exploration time by around 20-30%, and the exploration path by 25-35%.

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