Autonomous Exploration of Unknown 3D Environments Using a Frontier-Based Collector Strategy

要約

無人航空機 (UAV) を使用した自律探査は、建物の検査、救助活動、配達、倉庫保管などのさまざまな作業に不可欠です。
ただし、これまでのアプローチには主に 2 つの制限があります。1 つは環境の完全な地図を提供できない可能性があること、もう 1 つは探査中に作成された地図が安全なナビゲーションに十分な精度であると想定していることです (通常はそうではありません)。
これらの制限に対処するために、フロンティアベースの探査と、地球規模の探査と完全な地図作成を実現するコレクター戦略を組み合わせた新しい探査方法が提案されています。
各反復で、コレクター戦略は探索中に検出されたフロンティアを保存および検証し、次に移動する最適なフロンティアを選択します。
コレクター戦略は、既知の地図の利用と未知の領域の探索のバランスを取ることにより、地球規模の探索を保証します。
さらに、オンラインでの経路再計画により、移動中に作成された地図上の安全なナビゲーションが保証されます。
提案された方法のパフォーマンスは、最先端の方法と比較して 3D シミュレーション環境を調査することによって検証されます。
最後に、提案されたアプローチが実際の実験で検証されます。

要約(オリジナル)

Autonomous exploration using unmanned aerial vehicles (UAVs) is essential for various tasks such as building inspections, rescue operations, deliveries, and warehousing. However, there are two main limitations to previous approaches: they may not be able to provide a complete map of the environment and assume that the map built during exploration is accurate enough for safe navigation, which is usually not the case. To address these limitations, a novel exploration method is proposed that combines frontier-based exploration with a collector strategy that achieves global exploration and complete map creation. In each iteration, the collector strategy stores and validates frontiers detected during exploration and selects the next best frontier to navigate to. The collector strategy ensures global exploration by balancing the exploitation of a known map with the exploration of unknown areas. In addition, the online path replanning ensures safe navigation through the map created during motion. The performance of the proposed method is verified by exploring 3D simulation environments in comparison with the state-of-the-art methods. Finally, the proposed approach is validated in a real-world experiment.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google