End-to-End Framework for Robot Lawnmower Coverage Path Planning using Cellular Decomposition

要約

効率的なカバレッジパス計画（CPP）は、自律的なロボット芝刈り機が多様で不規則な形状の芝生を効果的にナビゲートし、維持するために必要です。
このペーパーでは、CPPの包括的なエンドツーエンドパイプラインを紹介します。これは、航空マップ上のユーザー定義の境界を最適化されたカバレッジパスにシームレスに変換するように設計されています。
パイプラインには、ユーザーの入力抽出、座標変換、面積分解、およびパス生成が含まれ、新しいAdaptivedEcompositionCPPアルゴリズム、インタラクティブなカバレッジパス視覚装置を介したプレビューとカスタマイズ、および実用的なGPSウェイポイントへの変換が含まれます。
AdaptiveDeCompositionCPPアルゴリズムは、細胞分解と適応融合戦略を組み合わせて、非浸漬移動を減らし、運用効率を向上させます。
シミュレーションと実世界の芝刈り機テストの両方を含む実験的評価は、カバレッジの完全性と刈り取り効率におけるフレームワークの有効性を示しています。

要約(オリジナル)

Efficient Coverage Path Planning (CPP) is necessary for autonomous robotic lawnmowers to effectively navigate and maintain lawns with diverse and irregular shapes. This paper introduces a comprehensive end-to-end pipeline for CPP, designed to convert user-defined boundaries on an aerial map into optimized coverage paths seamlessly. The pipeline includes user input extraction, coordinate transformation, area decomposition and path generation using our novel AdaptiveDecompositionCPP algorithm, preview and customization through an interactive coverage path visualizer, and conversion to actionable GPS waypoints. The AdaptiveDecompositionCPP algorithm combines cellular decomposition with an adaptive merging strategy to reduce non-mowing travel thereby enhancing operational efficiency. Experimental evaluations, encompassing both simulations and real-world lawnmower tests, demonstrate the effectiveness of the framework in coverage completeness and mowing efficiency.

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