tinySLAM-based exploration with a swarm of nano-UAVs

要約

この論文は、SLAM とナノ UAV の群れの探査に関するものです。
レーザー距離計ベースの tinySLAM アルゴリズムは、環境マップの構築に使用されます。
マップは、反復最近接点アルゴリズムを使用して同期されます。
次に、UAV は、修正された動的カバレッジ アルゴリズムによって選択されたポイントにステアリングしてマップを探索します。これにより、安定性の結果が証明されます。
両方のアルゴリズムは相互に情報を伝達し、UAV が環境の新しい領域を計画し、そこに移動して探索できるようにします。
nano-UAV Crazyflie 2.1 プラットフォームを使用した実験結果が示されています。
重要な課題は、すべてのアルゴリズムをハードウェアに制限された実験用プラットフォームに実装することです。

要約(オリジナル)

This paper concerns SLAM and exploration for a swarm of nano-UAVs. The laser range finder-based tinySLAM algorithm is used to build maps of the environment. The maps are synchronized using an iterative closest point algorithm. The UAVs then explore the map by steering to points selected by a modified dynamic coverage algorithm, for which we prove a stability result. Both algorithms inform each other, allowing the UAVs to map out new areas of the environment and move into them for exploration. Experimental findings using the nano-UAV Crazyflie 2.1 platform are presented. A key challenge is to implement all algorithms on the hardware limited experimental platform.

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