3D Voxel Maps to 2D Occupancy Maps for Efficient Path Planning for Aerial and Ground Robots

要約

この記事では、位置特定とナビゲーションのためにロボットによって一般的に利用される 3D ボクセル マップを、計算時間とメモリ使用量の両方の点でより計算効率の高い大規模ナビゲーションに使用できる 2D 占有マップに変換する新しい方法を紹介します。
主な目的は、2D マップと 3D マップの異なるマッピングの利点を効果的に統合して、無人航空機 (UAV) と無人地上車両 (UGV) の両方で効率的な経路計画を可能にすることです。
提案された方法は、UFOMap マッピング ソリューションの自由空間表現を使用して、高さと傾斜の情報を含む 2D 占有マップを生成します。
提案手法は、3D から 2D マップへの変換のプロセスで、安全性チェックを実行し、ロボットの安全マージンよりも低い寸法 (高さ軸) を持つマップ内の空きスペースを排除します。
これにより、空中ロボットまたは地上ロボットは、主にこの方法で生成された 2D マップに依存して安全に移動できます。
さらに、この方法は 3D ボクセル マップから高さと傾斜のデータを抽出します。
傾斜データは、地上ロボットが横断するには急すぎるエリアを特定し、そのエリアを占有済みとしてマークするため、地上ロボットが地形をより正確に表現できるようになります。
高さデータは、2D マップを使用して生成されたパスを、UAV と UGV の両方の 3D 空間のパスに変換するために利用されます。
提案手法の有効性は 2 つの異なる環境で評価されます。

要約(オリジナル)

This article introduces a novel method for converting 3D voxel maps, commonly utilized by robots for localization and navigation, into 2D occupancy maps that can be used for more computationally efficient large-scale navigation, both in the sense of computation time and memory usage. The main aim is to effectively integrate the distinct mapping advantages of 2D and 3D maps to enable efficient path planning for both unmanned aerial vehicles (UAVs) and unmanned ground vehicles (UGVs). The proposed method uses the free space representation in the UFOMap mapping solution to generate 2D occupancy maps with height and slope information. In the process of 3D to 2D map conversion, the proposed method conducts safety checks and eliminates free spaces in the map with dimensions (in the height axis) lower than the robot’s safety margins. This allows an aerial or ground robot to navigate safely, relying primarily on the 2D map generated by the method. Additionally, the method extracts height and slope data from the 3D voxel map. The slope data identifies areas too steep for a ground robot to traverse, marking them as occupied, thus enabling a more accurate representation of the terrain for ground robots. The height data is utilized to convert paths generated using the 2D map into paths in 3D space for both UAVs and UGVs. The effectiveness of the proposed method is evaluated in two different environments.

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