Autonomous 3D Exploration in Large-Scale Environments with Dynamic Obstacles

要約

動的で不確実な現実世界の環境での探査は、ロボット工学における未解決の問題であり、現実世界のほとんどで動作する自律システムの基本的な機能を構成します。
3D 探査計画は広範囲に研究されていますが、環境は静的であるか、反応的な衝突回避のみが実行されると想定されています。
動的障害を回避するだけでなく、動的障害を計画自体に組み込んで、エージェントに有利なように動的環境を活用する新しいアプローチを提案します。
提案されたプランナーである動的自律探査プランナー (DAEP) は、AEP を拡張して動的障害物に関して明示的に計画を立てます。
このような環境で探査プランナーを徹底的に評価するために、大規模な屋外環境を含むいくつかの動的環境を備えた新しい強化されたベンチマーク スイートを提案します。
DAEP は、動的かつ大規模な環境において、最先端のプランナーよりも優れたパフォーマンスを発揮します。
DAEP は、探査と衝突回避の両方においてより効果的であることが示されています。

要約(オリジナル)

Exploration in dynamic and uncertain real-world environments is an open problem in robotics and constitutes a foundational capability of autonomous systems operating in most of the real world. While 3D exploration planning has been extensively studied, the environments are assumed static or only reactive collision avoidance is carried out. We propose a novel approach to not only avoid dynamic obstacles but also include them in the plan itself, to exploit the dynamic environment in the agent’s favor. The proposed planner, Dynamic Autonomous Exploration Planner (DAEP), extends AEP to explicitly plan with respect to dynamic obstacles. To thoroughly evaluate exploration planners in such settings we propose a new enhanced benchmark suite with several dynamic environments, including large-scale outdoor environments. DAEP outperform state-of-the-art planners in dynamic and large-scale environments. DAEP is shown to be more effective at both exploration and collision avoidance.

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