A Tree-based Next-best-trajectory Method for 3D UAV Exploration

要約

本研究では、完全に統合されたツリーベースの複合探査計画アルゴリズムを提示する：Exploration-RRT（ERRT）である。このアルゴリズムは、探索行動、ロボット安全経路計画、およびロボット作動を中心問題に直接組み込みながら、完全に未知の非構造化環境における局所探索のためのリアルタイム解を提供することに焦点を当てている。ERRTは、情報利得の最大化と、移動距離と経路上のロボット動作の最小化との間のトレードオフを考慮することにより、「次にどこに行くべきか」を評価するための完全なサンプリングとツリーベースの解を提供する。この完全なスキームは、広範なシミュレーション、比較、および制約のある狭い地中やGPSが使えない環境での実フィールド実験で評価される。このフレームワークは完全にROSに統合されており、使いやすく、https://github.com/LTU-RAI/ExplorationRRT。

要約(オリジナル)

This work presents a fully integrated tree-based combined exploration-planning algorithm: Exploration-RRT (ERRT). The algorithm is focused on providing real-time solutions for local exploration in a fully unknown and unstructured environment while directly incorporating exploratory behavior, robot-safe path planning, and robot actuation into the central problem. ERRT provides a complete sampling and tree-based solution for evaluating ‘where to go next’ by considering a trade-off between maximizing information gain, and minimizing the distances travelled and the robot actuation along the path. The complete scheme is evaluated in extensive simulations, comparisons, as well as real-world field experiments in constrained and narrow subterranean and GPS-denied environments. The framework is fully ROS-integrated, straight-forward to use, and we open-source it at https://github.com/LTU-RAI/ExplorationRRT.

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