Semantics-aware Exploration and Inspection Path Planning

要約

この論文は、セマンティクスを意識した自律的な探索と検査経路計画のための新しい戦略に貢献しています。
探索が必要な環境には、特に関心のあるセマンティック エンティティのまばらなセットが含まれることが多いという事実に合わせて、提案された方法は、セマンティックごとに完全なメッシュ モデルが再構築されることを保証する 2 つの新しい計画動作と組み合わせた容積測定探索を提供します。
その表面は、適切な解像度と適切な視野角で観察されます。
広範なシミュレーション研究と飛行ロボットを使用した実験結果で評価されたプランナーは、対象のセマンティクスに焦点を当てた、効率的な複合探査と忠実度の高い検査計画を提供します。
最先端の関連する方法との比較がさらに提示されます。

要約(オリジナル)

This paper contributes a novel strategy for semantics-aware autonomous exploration and inspection path planning. Attuned to the fact that environments that need to be explored often involve a sparse set of semantic entities of particular interest, the proposed method offers volumetric exploration combined with two new planning behaviors that together ensure that a complete mesh model is reconstructed for each semantic, while its surfaces are observed at appropriate resolution and through suitable viewing angles. Evaluated in extensive simulation studies and experimental results using a flying robot, the planner delivers efficient combined exploration and high-fidelity inspection planning that is focused on the semantics of interest. Comparisons against relevant methods of the state-of-the-art are further presented.

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