Cooperative Indoor Exploration Leveraging a Mixed-Size UAV Team with Heterogeneous Sensors

要約

無人航空機（UAV）の異種チームは、様々なUAVの異なる長所や能力を利用することにより、空中ロボットの探査能力を向上させることができる。本論文では、大きさも感覚器も異なるUAVのチームを用いて未知の屋内空間を探索するための新しい手法を提案する。すなわち、ユークリッド距離とUAVの優先度に基づいてPOI（Point of Interest）を割り当てる貪欲戦略と、最小コストフロー問題を解く最適化戦略である。提案手法は、POIのアクセシビリティを評価し、UAV間の衝突回避操作を含む障害物距離を考慮した経路を生成するためにSphereMapアルゴリズムを利用する。提案手法は、シミュレーションテストと、UAVに搭載された手法の性能を評価する実世界実験により検証された。

要約(オリジナル)

Heterogeneous teams of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) can enhance the exploration capabilities of aerial robots by exploiting different strengths and abilities of varying UAVs. This paper presents a novel method for exploring unknown indoor spaces with a team of UAVs of different sizes and sensory equipment. We propose a frontier-based exploration with two task allocation strategies: a greedy strategy that assigns Points of Interest (POIs) based on Euclidean distance and UAV priority and an optimization strategy that solves a minimum-cost flow problem. The proposed method utilizes the SphereMap algorithm to assess the accessibility of the POIs and generate paths that account for obstacle distances, including collision avoidance maneuvers among UAVs. The proposed approach was validated through simulation testing and real-world experiments that evaluated the method’s performance on board the UAVs.

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