Risk-Aware Coverage Path Planning for Lunar Micro-Rovers Leveraging Global and Local Environmental Data

要約

この論文では、限られたセンシング能力と計算能力で未知の環境を探索できる、月超小型探査車向けの新しい 3D 近視カバレッジ パス プランニング アルゴリズムを紹介します。
このアルゴリズムは、月の地形の複雑さに対応するために従来の非グラフ経路計画方法を拡張し、局所的な地形特徴を含むグローバル データを運動コストの計算に利用します。
このアルゴリズムは、ローカライゼーションとマッピングも統合して、探査機の姿勢を更新し、環境をマップします。
結果として得られる環境マップの精度は、3D シミュレーターで評価およびテストされます。
屋外フィールドテストは、シミュレーションと現実のシナリオにおけるアルゴリズムの有効性を検証するために実施されました。
結果は、このアルゴリズムが、地形を段階的に探索して障害物を回避しながら、低いエネルギー消費と計算コストで高いカバー範囲を達成できることを示しました。
この研究は、宇宙探査のための経路計画方法論の進歩に貢献し、小型探査機による効率的でスケーラブルな自律的な月環境探査への道を切り開きます。

要約(オリジナル)

This paper presents a novel 3D myopic coverage path planning algorithm for lunar micro-rovers that can explore unknown environments with limited sensing and computational capabilities. The algorithm expands upon traditional non-graph path planning methods to accommodate the complexities of lunar terrain, utilizing global data with local topographic features into motion cost calculations. The algorithm also integrates localization and mapping to update the rover’s pose and map the environment. The resulting environment map’s accuracy is evaluated and tested in a 3D simulator. Outdoor field tests were conducted to validate the algorithm’s efficacy in sim-to-real scenarios. The results showed that the algorithm could achieve high coverage with low energy consumption and computational cost, while incrementally exploring the terrain and avoiding obstacles. This study contributes to the advancement of path planning methodologies for space exploration, paving the way for efficient, scalable and autonomous exploration of lunar environments by small rovers.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google