A Heuristic Autonomous Exploration Method Based on Environmental Information Gain During Quadrotor Flight

要約

自律探査はクワッドローターの分野で広く研究されている基本的な応用であり、環境に関する完全な情報を取得するために未知の空間を自動的に探査する必要があります。
自律探査に関する代表的な研究の 1 つであるフロンティアベースの手法は、フロンティア情報の定義によって自律的な決定を推進し、環境に関する完全な情報をクアッドローターが利用できるようにします。
しかし、既存のフロンティアベースの方法は、そのタスクを達成することはできますが、依然として非効率的な探索という問題があります。
自律探査の効率をいかに向上させるかが現在の研究の焦点です。
典型的な問題には、リアルタイムの視点決定に影響を与えるフロンティア生成の遅さや、視点の品質に影響を与える不十分な決定方法が含まれます。
したがって、これらの問題を克服するために、本論文では、フロンティアベースの自律探索のための2レベルの視点決定方法を提案します。
まず、より高速なフロンティア生成のためにサンプリングベースのフロンティア検出方法を提案します。これにより、従来のトラバーサルベースの方法と比較して環境表現の即時性が向上します。
次に、飛行中の環境情報へのアクセスを初めて考慮し、各探査反復における次のローカルナビゲーションターゲットとして高品質の視点を決定するための革新的なヒューリスティック評価関数を設計します。
私たちは手法を検証するために広範なベンチマーク テストと実際のテストを実施しました。
結果は、私たちの方法がフロンティア探索時間を 85%、探索時間を約 20 ～ 30%、探索パスを 25 ～ 35% 最適化することを確認しています。

要約(オリジナル)

Autonomous exploration is a widely studied fundamental application in the field of quadrotors, which requires them to automatically explore unknown space to obtain complete information about the environment. The frontier-based method, which is one of the representative works on autonomous exploration, drives autonomous determination by the definition of frontier information, so that complete information about the environment is available to the quadrotor. However, existing frontier-based methods are able to accomplish the task but still suffer from inefficient exploration. How to improve the efficiency of autonomous exploration is the focus of current research. Typical problems include slow frontier generation, which affects real-time viewpoint determination, and insufficient determination methods that affect the quality of viewpoints. Therefore, to overcome these problems, this paper proposes a two-level viewpoint determination method for frontier-based autonomous exploration. Firstly, a sampling-based frontier detection method is presented for faster frontier generation, which improves the immediacy of environmental representation compared to traditional traversal-based methods. Secondly, we consider the access to environmental information during flight for the first time and design an innovative heuristic evaluation function to decide on a high-quality viewpoint as the next local navigation target in each exploration iteration. We conducted extensive benchmark and real-world tests to validate our method. The results confirm that our method optimizes the frontier search time by 85%, the exploration time by around 20-30%, and the exploration path by 25-35%.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google