GO-FEAP: Global Optimal UAV Planner Using Frontier-Omission-Aware Exploration and Altitude-Stratified Planning

要約

自律探査は、無人航空機 (UAV) のさまざまな用途にとって根本的な問題です。
ただし、既存の方法では、静的な局所最適化と 2 次元探索が実証されています。
これらの課題に対処するために、本稿では、効率的で完全な 3 次元探査の実現を目的とした GO-FEAP (フロンティア省略を意識した探査と高度階層化計画を使用したグローバル最適 UAV プランナー) を紹介します。
この研究で紹介されているフロンティア・オミッション・アウェア・エクスプロレーション・モジュールは、フロンティアの重要性を総合的に評価するために、フロンティアの距離、近くのフロンティアの数、フロンティアの期間、フロンティアの分類を含む複数の重要な要素を考慮します。
さらに、垂直方向の変動が大きいシナリオに対処するために、標高に基づいて 3 次元空間を階層化し、各層ごとにグローバルとローカルの計画を実行する高度階層化計画戦略を導入します。
グローバル プランニングの目的は、探査に最適なフロンティアを特定し、その後にフロンティアのタイプに基づいて視点の選択とローカル パスの最適化を行い、最終的には動的に実行可能な 3 次元空間探査軌道を生成することです。
私たちは、最先端のアプローチと比較して、私たちの方法が前例のない完全性で探索タスクを完了する広範なベンチマークテストと現実世界のテストを紹介します。

要約(オリジナル)

Autonomous exploration is a fundamental problem for various applications of unmanned aerial vehicles(UAVs). Existing methods, however, are demonstrated to static local optima and two-dimensional exploration. To address these challenges, this paper introduces GO-FEAP (Global Optimal UAV Planner Using Frontier-Omission-Aware Exploration and Altitude-Stratified Planning), aiming to achieve efficient and complete three-dimensional exploration. Frontier-Omission-Aware Exploration module presented in this work takes into account multiple pivotal factors, encompassing frontier distance, nearby frontier count, frontier duration, and frontier categorization, for a comprehensive assessment of frontier importance. Furthermore, to tackle scenarios with substantial vertical variations, we introduce the Altitude-Stratified Planning strategy, which stratifies the three-dimensional space based on altitude, conducting global-local planning for each stratum. The objective of global planning is to identify the most optimal frontier for exploration, followed by viewpoint selection and local path optimization based on frontier type, ultimately generating dynamically feasible three-dimensional spatial exploration trajectories. We present extensive benchmark and real-world tests, in which our method completes the exploration tasks with unprecedented completeness compared to state-of-the-art approaches.

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