HEPP: Hyper-efficient Perception and Planning for High-speed Obstacle Avoidance of UAVs

要約

散らかった環境での非公開の航空機（UAV）の高速障害回避は、重要な課題です。
既存のUAV計画と障害物回避システムは、中程度の速度でのみ、または空のフィールドまたはスパースフィールドを超える高速でのみ飛行できます。
この記事では、UAVの高速障害物回避のための超効率的な認識と計画システムを提案します。
このシステムは、主に3つのモジュールで構成されています。1）距離情報と勾配情報を備えた新しいインクリメンタルロボセントリックマッピング方法。既存の方法と比較して時間が89.5％短くなります。
2）複数の異なるパスを生成する新しい障害物を認識しているトポロジカルパス検索方法。
3）新しい時間前配分アルゴリズムを備えた適応勾配ベースの高速軌道生成法。
これらのイノベーションにより、このシステムは、各反復でミリ秒遅延しかない優れたリアルタイムパフォーマンスを備えており、既存の方法（散らかった環境では15 m/s）よりも79.24％短い時間をかけて、UAVが迅速に飛び、散らかった環境の障害を回避できます。
UAVの計画された軌跡は、時間的ドメインと空間ドメインの両方でグローバルな最適に近いものです。
最後に、シミュレーションと現実世界の両方の実験の両方で広範な検証は、散らかった環境での高速ナビゲーションのための提案されたシステムの有効性を示しています。

要約(オリジナル)

High-speed obstacle avoidance of uncrewed aerial vehicles (UAVs) in cluttered environments is a significant challenge. Existing UAV planning and obstacle avoidance systems can only fly at moderate speeds or at high speeds over empty or sparse fields. In this article, we propose a hyper-efficient perception and planning system for the high-speed obstacle avoidance of UAVs. The system mainly consists of three modules: 1) A novel incremental robocentric mapping method with distance and gradient information, which takes 89.5% less time compared to existing methods. 2) A novel obstacle-aware topological path search method that generates multiple distinct paths. 3) An adaptive gradient-based high-speed trajectory generation method with a novel time pre-allocation algorithm. With these innovations, the system has an excellent real-time performance with only milliseconds latency in each iteration, taking 79.24% less time than existing methods at high speeds (15 m/s in cluttered environments), allowing UAVs to fly swiftly and avoid obstacles in cluttered environments. The planned trajectory of the UAV is close to the global optimum in both temporal and spatial domains. Finally, extensive validations in both simulation and real-world experiments demonstrate the effectiveness of our proposed system for high-speed navigation in cluttered environments.

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