Abstract-Operating micro antenn fordon (MAVs) utanför gränserna för en strikt kontrollerad labbmiljö, särskilt en som är ostrukturerad och innehåller okända hinder, innebär ett antal utmaningar. En av dessa utmaningar är att snabbt bestämma en optimal (eller nästan så) väg från MAVs nuvarande position till en utsedd målstat. Tidigare arbete inom detta område med fullstora obemannade luftfartyg (UAV) har huvudsakligen utförts i godartade miljöer. På grund av sin ringa storlek kan dock MAV:er arbeta i inomhusmiljöer som är mer belamrade. Detta kräver att planerare tar hänsyn till fordonets riktning utöver dess rumsliga position för att framgångsrikt navigera. Dessutom, på grund av de korta flygtiderna för MAV tillsammans med de inneboende riskerna med att arbeta i närheten av hinder, vill vi att banorna ska vara så kostnadsoptimala som möjligt. Vårt tillvägagångssätt använder en när som helst planerare baserad på A som utför en graf sökning på en fyrdimensionell (4-D) (x,y,z, Heading) lattice. Detta möjliggör generering av nära-optimala banor baserade på en uppsättning förutbestämda rörelse primitiva tillsammans med förmågan att tillhandahålla banor i realtid som möjliggör on-the-fly omplanering som nya sensordata tas emot. Vi står också för godtyckliga fordonsformer, vilket gör det möjligt att använda ett icke-cirkulärt fotavtryck under planeringsprocessen. Genom att inte använda den alltför konservativa avgränsade cirkeln för kollisionskontroll, kan vi framgångsrikt hitta optimala vägar genom belamrade miljöer inklusive de med smala korridorer. Analysmässigt visar vi att vår planerare ger gränser för den underoptimala lösningen. Experimentellt visar vi att planeraren kan arbeta i realtid i både simulerade och verkliga röriga miljöer.
Mycket av det senaste arbetet är fokuserat på global vägplanering, tar roboten från nuvarande position till ett givet mål, resonerar en komplett väg som är förenlig med de begränsningar som fordon och miljö REF.
Path planning for non-circular micro aerial vehicles in constrained environments
{'venue': '2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}