Multi-Objective Global Path Planning for Lunar Exploration With a Quadruped Robot

要約

構造化されていない環境では、最適なパスが常に最短であるとは限りません。エネルギー効率、失敗のリスク、科学的成果などのさまざまな目標を考慮する必要があります。
この論文では、A* アルゴリズムに基づいて、さまざまなコスト目標に合わせて複数のマップ データ層を個別に検討できるグローバル プランナーを提案します。
目的間に重みを導入し、さまざまな最適なパスを達成するために適応させることができます。
これらのパスの中から最適なものを見つけるために、統計的パス分析のツールが提供されます。
私たちのプランナーは、アリスタルコス高原を探索するための 2 つの軌道を提案するために、模範的な月の地形でテストされました。
最適化されたパスは、同じエリアで手動で計画されたパスと比較して、障害のリスクを大幅に軽減しながら、より多くの科学的価値をもたらします。
惑星科学者のミッション計画を簡素化するために、プランナーと分析ツールはオープンソース化されています。

要約(オリジナル)

In unstructured environments the best path is not always the shortest, but needs to consider various objectives like energy efficiency, risk of failure or scientific outcome. This paper proposes a global planner, based on the A* algorithm, capable of individually considering multiple layers of map data for different cost objectives. We introduce weights between the objectives, which can be adapted to achieve a variety of optimal paths. In order to find the best of these paths, a tool for statistical path analysis is presented. Our planner was tested on exemplary lunar topographies to propose two trajectories for exploring the Aristarchus Plateau. The optimized paths significantly reduce the risk of failure while yielding more scientific value compared to a manually planned paths in the same area. The planner and analysis tool are made open-source in order to simplify mission planning for planetary scientists.

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