OTO Planner: An Efficient Only Travelling Once Exploration Planner for Complex and Unknown Environments

要約

複雑で乱雑な環境における自律探索は、さまざまなアプリケーションにとって不可欠です。
しかし、グローバルヒューリスティック情報が不足しているため、多くの課題があります。
既存の探査方法は、大規模環境ではパスが繰り返され、大量の計算リソースが必要になるという問題があります。
上記の問題に対処するために、このレターは、複雑な環境での繰り返しの経路を減らす効率的な探検プランナーを提案するため、このプランナーは「Only Traveling Once Planner」と呼ばれています。
OTO Planner には、フロンティアの高速更新、視点の評価、視点の改良が含まれています。
選択的なフロンティア更新メカニズムが設計されており、大量の計算リソースが節約されます。
さらに、新しい視点評価システムが、囲まれたサブ領域検出を利用して繰り返されるパスを減らすために考案されました。
さらに、冗長な視点を集中させる視点改良アプローチが導入され、よりスムーズなパスが実現されます。
提案された方法を検証するために、広範なシミュレーションと現実世界の実験を実施します。
最先端のアプローチと比較して、提案された方法は探査時間と移動距離を10％〜20％短縮し、フロンティア検出の速度を6〜9倍向上させます。

要約(オリジナル)

Autonomous exploration in complex and cluttered environments is essential for various applications. However, there are many challenges due to the lack of global heuristic information. Existing exploration methods suffer from the repeated paths and considerable computational resource requirement in large-scale environments. To address the above issues, this letter proposes an efficient exploration planner that reduces repeated paths in complex environments, hence it is called ‘Only Travelling Once Planner’. OTO Planner includes fast frontier updating, viewpoint evaluation and viewpoint refinement. A selective frontier updating mechanism is designed, saving a large amount of computational resources. In addition, a novel viewpoint evaluation system is devised to reduce the repeated paths utilizing the enclosed sub-region detection. Besides, a viewpoint refinement approach is raised to concentrate the redundant viewpoints, leading to smoother paths. We conduct extensive simulation and real-world experiments to validate the proposed method. Compared to the state-of-the-art approach, the proposed method reduces the exploration time and movement distance by 10%-20% and improves the speed of frontier detection by 6-9 times.

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