Cooperative Indoor Exploration Leveraging a Mixed-Size UAV Team with Heterogeneous Sensors

要約

無人航空機 (UAV) の異種混合チームは、さまざまな UAV の異なる強みと能力を活用することで、航空機ロボットの探査能力を強化できます。
この論文では、さまざまなサイズの UAV とセンサー機器のチ​​ームを使用して未知の屋内空間を探索するための新しい方法を紹介します。
我々は、2 つのタスク割り当て戦略を使用したフロンティアベースの探査を提案します。1 つはユークリッド距離と UAV の優先順位に基づいて興味のある地点 (POI) を割り当てる貪欲な戦略、もう 1 つは最小コスト フロー問題を解決する最適化戦略です。
提案された方法は、SphereMap アルゴリズムを利用して、POI へのアクセス可能性を評価し、UAV 間の衝突回避操作を含む障害物までの距離を考慮した経路を生成します。
提案されたアプローチは、シミュレーション テストと、UAV に搭載された方法のパフォーマンスを評価する実世界の実験を通じて検証されました。

要約(オリジナル)

Heterogeneous teams of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) can enhance the exploration capabilities of aerial robots by exploiting different strengths and abilities of varying UAVs. This paper presents a novel method for exploring unknown indoor spaces with a team of UAVs of different sizes and sensory equipment. We propose a frontier-based exploration with two task allocation strategies: a greedy strategy that assigns Points of Interest (POIs) based on Euclidean distance and UAV priority and an optimization strategy that solves a minimum-cost flow problem. The proposed method utilizes the SphereMap algorithm to assess the accessibility of the POIs and generate paths that account for obstacle distances, including collision avoidance maneuvers among UAVs. The proposed approach was validated through simulation testing and real-world experiments that evaluated the method’s performance on board the UAVs.

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