Developing Flying Explorer for Autonomous Digital Modelling in Wild Unknowns

要約

この研究では、デジタル モデリングに焦点を当て、ロボットによるオドメトリ、経路計画、未知の環境での探索のための革新的なソリューションを紹介します。
このアプローチでは、擬似ランダムに生成された目標を使用した最小コストの定式化を使用し、マルチパスの計画と評価を統合し、実行可能な対象境界に基づいて未知のマップを完全にカバーすることに重点を置いています。
軽量 3D LiDAR センサー モデルを備えたロボット プラットフォームで実行された評価は、まったく未知の地下のような領域を探索する際の一貫性と効率を評価します。
このアルゴリズムにより、目的のターゲットと動作を動的に変更できます。
同時に、この論文では AREX の設計について詳述し、効率の向上とオドメトリエラーの削減のための探査方向の連続性に重点を置き、その堅牢な位置特定、マッピング、効率的な探査ターゲット選択機能を強調しています。
リアルタイムの高精度環境認識モジュールは、正確な障害物回避と探索境界の特定に重要であることが確認されています。

要約(オリジナル)

This work presents an innovative solution for robotic odometry, path planning and exploration in wild unknown environments, focusing on digital modelling. The approach uses a minimum cost formulation with pseudo-randomly generated objectives, integrating multi-path planning and evaluation, with emphasis on full coverage of unknown maps based on feasible boundaries of interest. The evaluation carried out on a robotic platform with a lightweight 3D LiDAR sensor model, assesses the consistency and efficiency in exploring completely unknown subterranean-like areas. The algorithm allows for dynamic changes to the desired target and behaviour. At the same time, the paper details the design of AREX, highlighting its robust localisation, mapping and efficient exploration target selection capabilities, with a focus on continuity in exploration direction for increased efficiency and reduced odometry errors. The real-time, high-precision environmental perception module is identified as critical for accurate obstacle avoidance and exploration boundary identification.

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