TDLE: 2-D LiDAR Exploration With Hierarchical Planning Using Regional Division

要約

探査システムはロボットの自律性を高めるために重要です。
将来の計画空間は予測不可能であるため、既存の方法では非効率的な貪欲な戦略が採用されるか、グローバルなソリューションを得るために多くのリソースが必要になります。
この研究では、最小限のコンピューティング リソースで地球規模の探査ルートを取得するという課題に取り組みます。
階層型計画フレームワークは、計画空間を動的にサブ領域に分割し、それらの順序を整理して、探索のためのグローバルなガイダンスを提供します。
サブ領域の順序と互換性のある指標は、特定の探査ターゲットを選択するために使用され、それによって空間構造の推定が考慮され、計画空間が未知の領域に拡張されます。
広範なシミュレーションとフィールドテストにより、既存の 2D LiDAR ベースのアプローチと比較して、当社の手法の有効性が実証されています。
私たちのコードはさらなる調査のために公開されました。

要約(オリジナル)

Exploration systems are critical for enhancing the autonomy of robots. Due to the unpredictability of the future planning space, existing methods either adopt an inefficient greedy strategy or require a lot of resources to obtain a global solution. In this work, we address the challenge of obtaining global exploration routes with minimal computing resources. A hierarchical planning framework dynamically divides the planning space into subregions and arranges their orders to provide global guidance for exploration. Indicators that are compatible with the subregion order are used to choose specific exploration targets, thereby considering estimates of spatial structure and extending the planning space to unknown regions. Extensive simulations and field tests demonstrate the efficacy of our method in comparison to existing 2D LiDAR-based approaches. Our code has been made public for further investigation.

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