Towards a Reduced Dependency Framework for Autonomous Unified Inspect-Explore Missions

要約

未知の環境において状況認識を確立し、維持することは、レスキューロボットの分野に関連するミッションにおいて果たすべき重要なステップである。主に、都市構造物の目視点検の問題は、地図ベースのアプローチで対処されるビュープランニングで対処される。本論文では、地図に依存しない計画フレームワークを利用し、未知の構造物の3次元形状を得るために、MAV（Micro Aerial Vehicle）を効果的に利用するための新しいアプローチを提案する。この問題は、限られたセンシング能力しか持たないMAVが、検出された構造物の詳細な検査と、近傍の構造物を特定し位置を特定するための幅広い探索戦略を実行するタスクに対処するために、二分割されたアプローチによって取り組まれる。提案されたフレームワークは、モックアップ環境のある制御された屋内環境で実験的に評価され、提案された検査-探索ポリシーの有効性を検証する。

要約(オリジナル)

The task of establishing and maintaining situational awareness in an unknown environment is a critical step to fulfil in a mission related to the field of rescue robotics. Predominantly, the problem of visual inspection of urban structures is dealt with view-planning being addressed by map-based approaches. In this article, we propose a novel approach towards effective use of Micro Aerial Vehicles (MAVs) for obtaining a 3-D shape of an unknown structure of objects utilizing a map-independent planning framework. The problem is undertaken via a bifurcated approach to address the task of executing a closer inspection of detected structures with a wider exploration strategy to identify and locate nearby structures, while being equipped with limited sensing capability. The proposed framework is evaluated experimentally in a controlled indoor environment in presence of a mock-up environment validating the efficacy of the proposed inspect-explore policy.

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