GHACPP: Genetic-based Human-Aware Coverage Path Planning Algorithm for Autonomous Disinfection Robot

要約

最近、紫外線 C (UV-C) ランプを搭載した移動ロボットが数多く開発されましたが、それらは UV-C を照射しなければ人間と同じ空間で作業することはできません。
この論文は、新しいモジュール式でスケーラブルな Human-Aware Genetic-based Coverage Path Planning アルゴリズム (GHACPP) を提案します。これは、UV-C 照射による未知の環境の消毒と、人間の目や皮膚への損傷の防止の問題を解決することを目的としています。
提案された遺伝ベースのアルゴリズムは、新しいエリアの探索、ミニ軌道と呼ばれる結果として得られる消毒軌道の一部の生成、およびロボット周囲の現在の状態の更新の各段階を交互に実行します。
有効性と人間の安全性に関するシステム パフォーマンスが検証され、SimExCoverage-STC と呼ばれる最新の最先端オンライン カバレッジ パス プランニング アルゴリズムの 1 つと比較されます。
実験結果では、経路の長さ (37.1%)、曲がり角の数 (39.5%) とサイズ (35.2%)、時間 (7.6%) の減少という点で、人間に対する高い安全性と、開発されたアルゴリズムの効率性の両方が確認されました。
%)、最先端のアプローチと比較して、カバーされる領域のパーセンテージのわずかな損失 (0.6%) で消毒タスクを完了できます。

要約(オリジナル)

Numerous mobile robots with mounted Ultraviolet-C (UV-C) lamps were developed recently, yet they cannot work in the same space as humans without irradiating them by UV-C. This paper proposes a novel modular and scalable Human-Aware Genetic-based Coverage Path Planning algorithm (GHACPP), that aims to solve the problem of disinfecting of unknown environments by UV-C irradiation and preventing human eyes and skin from being harmed. The proposed genetic-based algorithm alternates between the stages of exploring a new area, generating parts of the resulting disinfection trajectory, called mini-trajectories, and updating the current state around the robot. The system performance in effectiveness and human safety is validated and compared with one of the latest state-of-the-art online coverage path planning algorithms called SimExCoverage-STC. The experimental results confirmed both the high level of safety for humans and the efficiency of the developed algorithm in terms of decrease of path length (by 37.1%), number (39.5%) and size (35.2%) of turns, and time (7.6%) to complete the disinfection task, with a small loss in the percentage of area covered (0.6%), in comparison with the state-of-the-art approach.

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