Jointly-optimized Trajectory Generation and Camera Control for 3D Coverage Planning

要約

この作業では、共同で最適化された軌道生成とカメラ制御アプローチを提案し、3D環境で動作する無人航空機（UAV）などの自律剤を可能にし、対象の3Dオブジェクトの表面積を最大限にカバーするカバレッジ軌道を計画および実行することができます。
具体的には、UAVの運動学的およびカメラ制御入力は、オブジェクトの完全な3Dカバレッジを実現するために、ローリングプランニングホライズンで共同で最適化されています。
提案されたコントローラーは、光線の伝播をシミュレートするために計画プロセスに光線を取り入れ、それによりUAVのカメラを介してオブジェクトの可視部分を決定します。
この統合により、正確なルックアライドカバレッジの軌跡を生成できます。
カバレッジ計画の問題は、ローリングの有限ホリゾン最適制御問題として策定され、混合整数プログラミング技術を使用して解決されます。
広範な現実世界と合成実験は、提案されたアプローチのパフォーマンスを検証します。

要約(オリジナル)

This work proposes a jointly optimized trajectory generation and camera control approach, enabling an autonomous agent, such as an unmanned aerial vehicle (UAV) operating in 3D environments, to plan and execute coverage trajectories that maximally cover the surface area of a 3D object of interest. Specifically, the UAV’s kinematic and camera control inputs are jointly optimized over a rolling planning horizon to achieve complete 3D coverage of the object. The proposed controller incorporates ray-tracing into the planning process to simulate the propagation of light rays, thereby determining the visible parts of the object through the UAV’s camera. This integration enables the generation of precise look-ahead coverage trajectories. The coverage planning problem is formulated as a rolling finite-horizon optimal control problem and solved using mixed-integer programming techniques. Extensive real-world and synthetic experiments validate the performance of the proposed approach.

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