Autonomous Navigation Of Quadrupeds Using Coverage Path Planning

要約

この論文は、非構造化された環境を自律的にスキャンする目的で、カバレッジパス計画の新しい方法を提案します。
この方法は、SLAMを介した前の2Dナビゲーションマップの形態学的骨格を使用して、関心のある一連のポイント（POI）を生成します。
このシーケンスは、ロボットの現在の位置を考慮して、最適なパスを作成するように順序付けられます。
高レベルの操作を制御するために、有限状態マシンを使用して、NAV2を使用してPOIに向かってナビゲートし、ローカル周辺をスキャンするという2つのモードを切り替えます。
5つの試行にわたる時間の効率と到達可能性について、水平にされた屋内障害のない非凸環境のメソッドを検証します。
マップリーダーとパスプランナーは、それぞれ[196,225]ピクセルと[185,231]ピクセルの間の幅と高さのマップを迅速に処理できます。
ロボットは、5回のランすべてにわたってすべてのウェイポイントの86.5％に達することができました。
提案された方法は、2Dナビゲーションマップで発生するドリフトに苦しんでいます。

要約(オリジナル)

This paper proposes a novel method of coverage path planning for the purpose of scanning an unstructured environment autonomously. The method uses the morphological skeleton of the prior 2D navigation map via SLAM to generate a sequence of points of interest (POIs). This sequence is then ordered to create an optimal path given the robot’s current position. To control the high-level operation, a finite state machine is used to switch between two modes: navigating towards a POI using Nav2, and scanning the local surrounding. We validate the method in a leveled indoor obstacle-free non-convex environment on time efficiency and reachability over five trials. The map reader and the path planner can quickly process maps of width and height ranging between [196,225] pixels and [185,231] pixels in 2.52 ms/pixel and 1.7 ms/pixel, respectively, where their computation time increases with 22.0 ns/pixel and 8.17 $\mu$s/pixel, respectively. The robot managed to reach 86.5\% of all waypoints over all five runs. The proposed method suffers from drift occurring in the 2D navigation map.

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