Autonomous Multi-Robot Exploration Strategies for 3D Environments with Fire Detection Capabilitie

要約

このペーパーでは、建物の探査と火災検知用に設計された自律型マルチロボット システムに焦点を当て、2D 環境と 3D 環境の両方で利用される探査戦略の包括的な概要を示します。
私たちは、事前の知識と事前定義されたマップに依存する従来のアルゴリズムの限界を調査し、環境がこれらのマップを無効にする変化を経験したときに直面する課題を強調します。
当社のモジュール式アプローチは、位置特定、マッピング、軌道計画を統合し、点群データから生成された OctoMap フレームワークを使用した効果的な探索を促進します。
探査戦略には、潜在的なフィールドを通過する障害物の回避が組み込まれており、動的な設定での安全なナビゲーションが保証されます。
さらに、分散型地図の作成、無人航空機 (UAV) 間の協調探査、時間とともに変化する環境への適応など、将来の研究の方向性を提案します。
この研究は、協調的なマルチロボット探索アルゴリズムを進歩させるための基盤として機能し、現実世界のシナリオへの適用性を高めます。

要約(オリジナル)

This paper presents a comprehensive overview of exploration strategies utilized in both 2D and 3D environments, focusing on autonomous multi-robot systems designed for building exploration and fire detection. We explore the limitations of traditional algorithms that rely on prior knowledge and predefined maps, emphasizing the challenges faced when environments undergo changes that invalidate these maps. Our modular approach integrates localization, mapping, and trajectory planning to facilitate effective exploration using an OctoMap framework generated from point cloud data. The exploration strategy incorporates obstacle avoidance through potential fields, ensuring safe navigation in dynamic settings. Additionally, I propose future research directions, including decentralized map creation, coordinated exploration among unmanned aerial vehicles (UAVs), and adaptations to time-varying environments. This work serves as a foundation for advancing coordinated multi-robot exploration algorithms, enhancing their applicability in real-world scenarios.

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