Vi föreslår en informations-teoretisk planeringsmetod som gör det möjligt för mobila robotar att självständigt konstruera täta 3D-kartor på ett beräkningseffektivt sätt. Inspirerade av tidigare arbete utför vi denna uppgift genom att formulera en informations-teoretisk objektiv funktion baserad på Cauchy-Schwarz quadratic ömsesidig information (CSQMI) som guidar robotar att få mätningar i osäkra regioner på kartan. Vi föreslår en planering i två steg. För det första skapar vi en kandidatuppsättning banor med hjälp av en kombination av global planering och generation av lokala rörelse primitiva. Från denna uppsättning väljer vi en bana som maximerar det informations-teoretiska målet. För det andra använder vi en gradientbaserad banaoptimeringsteknik för att lokalt förfina den valda banan så att CSQMI-målet maximeras samtidigt som robotens rörelsebegränsningar uppfylls. Vi utvärderade vår strategi genom en serie simuleringar och experiment på en markrobot och en flygrobot som kartlägger okända 3D-miljöer. Real-world experiment tyder på att vårt tillvägagångssätt minskar tiden för att utforska en miljö med 70% jämfört med en närmaste gränsprospekteringsstrategi och 57% jämfört med en informationsbaserad strategi som använder global planering, medan simuleringar visar tillvägagångssättet sträcker sig till flygrobotar med högre-dimensionellt tillstånd.
Charrow och Al. REF, istället, använda en tvåstegsmetod, som består av att generera en uppsättning banor, välja den som maximerar informations-teoretiska mål och förfina den med en gradient-baserad optimering.
Information-Theoretic Planning with Trajectory Optimization for Dense 3D Mapping
{'venue': 'Robotics: Science and Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}