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

要約

未知の環境を効率的に探索するための自律型探索システムを提案する。まず、迅速な環境前処理法を導入し、その後の探査計画に必要な環境情報を提供する。次に、探索空間全体を、それぞれ詳細度の異なる複数の小領域セルに分割する。小領域セルはオンラインで分解と更新が可能であり、解像度が変化する動的な未知領域を効果的に特徴付ける。最後に、階層的計画戦略はサブリージョンを基本的な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する。グローバル経路に導かれ、視点集合を順次訪問するローカル経路が洗練され、ロボットに実行可能な経路を提供する。この粗いステップから細かいステップへの階層的計画により、探索効率を向上させながら、計画スキームの複雑さを軽減する。提案手法をベンチマーク環境において、最新の手法と比較した。我々の手法は、より少ない計算資源で探索を完了する優れた効率を示す。

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.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, DeepL