Cooperative Aerial Robot Inspection Challenge: A Benchmark for Heterogeneous Multi-UAV Planning and Lessons Learned

要約

我々は、異種マルチ UAV システムにおける動作計画アルゴリズムのシミュレーション ベースのベンチマークである、Cooperative Aerial Robot Inspection Challenge (CARIC) を提案します。
CARIC は、補完的なセンサー、現実的な制約、検査の品質と効率を優先する評価基準を備えた UAV チームを特徴としています。
すぐに使用できる知覚制御ソフトウェア スタックと多様なシナリオを提供し、タスク割り当ておよび動作計画アルゴリズムの開発と評価をサポートします。
CARIC を使用したコンテストは、IEEE CDC 2023 とマルチロボットの知覚とナビゲーションに関する IROS 2024 ワークショップで開催され、世界中の研究チームから革新的なソリューションが集まりました。
このペーパーでは、CDC 2023 の上位 3 チームを調査し、各シナリオにわたるチームのパフォーマンスについての洞察を引き出しながら、調査、検査、タスク割り当て戦略を分析します。
この結果は、このタスクの複雑さを浮き彫りにし、協調的なマルチ UAV システムにおける将来の研究の有望な方向性を示唆しています。

要約(オリジナル)

We propose the Cooperative Aerial Robot Inspection Challenge (CARIC), a simulation-based benchmark for motion planning algorithms in heterogeneous multi-UAV systems. CARIC features UAV teams with complementary sensors, realistic constraints, and evaluation metrics prioritizing inspection quality and efficiency. It offers a ready-to-use perception-control software stack and diverse scenarios to support the development and evaluation of task allocation and motion planning algorithms. Competitions using CARIC were held at IEEE CDC 2023 and the IROS 2024 Workshop on Multi-Robot Perception and Navigation, attracting innovative solutions from research teams worldwide. This paper examines the top three teams from CDC 2023, analyzing their exploration, inspection, and task allocation strategies while drawing insights into their performance across scenarios. The results highlight the task’s complexity and suggest promising directions for future research in cooperative multi-UAV systems.

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