HEROS: Hierarchical Exploration with Online Subregion Updating for 3D Environment Coverage

要約

未知の環境を効率的にカバーするための自律探査システムを紹介します。
まず、その後の探査計画に環境情報を提供するために、高速環境前処理法を導入します。
次に、探索空間全体が、それぞれの詳細レベルが異なる複数のサブ領域セルに分割されます。
サブ領域セルはオンラインで分解および更新することができ、可変解像度で動的な未知の領域を効果的に特徴付けます。
最後に、階層型計画戦略はサブリージョンを基本計画単位として扱い、効率的なグローバル カバレッジ パスを計算します。
グローバル パスに導かれて、視点セットを順番に訪問するローカル パスが洗練されて、ロボットに実行可能なパスが提供されます。
この粗いステップから細かいステップまでの階層的な計画により、計画スキームの複雑さが軽減され、同時に探査効率が向上します。
提案された方法は、ベンチマーク環境で最先端の方法と比較されます。
私たちのアプローチは、より少ない計算リソースを使用しながら探索を完了する際の優れた効率を示しています。

要約(オリジナル)

We present an autonomous exploration system for efficient coverage of unknown environments. First, a rapid environment preprocessing method is introduced to provide environmental information for subsequent exploration planning. Then, the whole exploration space is divided into multiple subregion cells, each with varying levels of detail. The subregion cells are capable of decomposition and updating online, effectively characterizing dynamic unknown regions with variable resolution. Finally, the hierarchical planning strategy treats subregions as basic planning units and computes an efficient global coverage path. Guided by the global path, the local path that sequentially visits the viewpoint set is refined to provide an executable path for the robot. This hierarchical planning from coarse to fine steps reduces the complexity of the planning scheme while improving exploration efficiency. The proposed method is compared with state-of-art methods in benchmark environments. Our approach demonstrates superior efficiency in completing exploration while using lower computational resources.

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