Three-Dimensional Path Planning: Navigating through Rough Mereology

要約

この論文では、ラフメレオロジーの用語で、3D環境における飛行ロボットの経路計画のための革新的な技術を紹介します。
主な目標は、3 次元空間にメレオロジーのポテンシャル フィールドを生成するアルゴリズムを構築することでした。
極小値に陥るのを避けるために、重み付けされたユークリッド距離を使用します。
さらに、障害物を回避するための開始点から目標までの探索経路が適用されました。
この環境は、リアルタイムで動作する 2 台のカメラを接続することによって作成されました。
マップ内の世界のゲートと要素を決定するのは、形状と色を認識する Python ライブラリ OpenCV [1] でした。
この論文の主な目的は、与えられた結果をドローンに適用することです。

要約(オリジナル)

In this paper, we present an innovative technique for the path planning of flying robots in a 3D environment in Rough Mereology terms. The main goal was to construct the algorithm that would generate the mereological potential fields in 3-dimensional space. To avoid falling into the local minimum, we assist with a weighted Euclidean distance. Moreover, a searching path from the start point to the target, with respect to avoiding the obstacles was applied. The environment was created by connecting two cameras working in real-time. To determine the gate and elements of the world inside the map was responsible the Python Library OpenCV [1] which recognized shapes and colors. The main purpose of this paper is to apply the given results to drones.

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