EDEN: Efficient Dual-Layer Exploration Planning for Fast UAV Autonomous Exploration in Large 3-D Environments

要約

大規模な環境での効率的な自律調査は、計画の高い計算コストと低速操作のために依然として困難です。
この論文では、高速で計算効率の良い二重層探査計画方法を提案します。
私たちの二重層の方法の洞察は、許容可能な長期領域ルーティングを効率的に見つけ、高速で最初のルーティングエリアの領域のターゲットを貪欲に探索することです。
具体的には、提案された方法では、近似アルゴリズムを介した長期エリアルーティングを見つけて、大規模な環境でのリアルタイム計画を確保します。
次に、最低の曲率包装コストを持つ最初のルーティング領域の視点は、急激なターンモーションによって引き起こされる減速を効果的に減らすことができ、次の探査ターゲットとして選択されます。
探査をさらに高速化するために、探査の継続性を高めるために、積極的で安全な探索指向の軌跡を採用します。
提案された方法は、挑戦的なシミュレーション環境における最先端の方法と比較されます。
結果は、提案された方法が、探査効率、計算コスト、および軌道速度の観点から他の方法よりも優れていることを示しています。
また、提案された方法の有効性を検証するために、実際の実験を実施します。
コードはオープンソースになります。

要約(オリジナル)

Efficient autonomous exploration in large-scale environments remains challenging due to the high planning computational cost and low-speed maneuvers. In this paper, we propose a fast and computationally efficient dual-layer exploration planning method. The insight of our dual-layer method is efficiently finding an acceptable long-term region routing and greedily exploring the target in the region of the first routing area with high speed. Specifically, the proposed method finds the long-term area routing through an approximate algorithm to ensure real-time planning in large-scale environments. Then, the viewpoint in the first routing region with the lowest curvature-penalized cost, which can effectively reduce decelerations caused by sharp turn motions, will be chosen as the next exploration target. To further speed up the exploration, we adopt an aggressive and safe exploration-oriented trajectory to enhance exploration continuity. The proposed method is compared to state-of-the-art methods in challenging simulation environments. The results show that the proposed method outperforms other methods in terms of exploration efficiency, computational cost, and trajectory speed. We also conduct real-world experiments to validate the effectiveness of the proposed method. The code will be open-sourced.

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