arXiv Robotics· Duc Manh Do, Thanh Nguyen Canh, Ngoc Minh Do, Mai Thanh Thai, Xiem HoangVan·· 13 小时前AI 评分26
面向 LiDAR 无人机探索的轻量路径感知前沿重排序方法
Lightweight Path-Aware Frontier Re-ranking for LiDAR-Based UAV Exploration
AI 导读
一种轻量路径感知前沿重排序方法被提出，用于 LiDAR 无人机自主探索：先用轻量效用函数保留 top-N 前沿候选，再用时间受限的 RRT* 规划估计可行路径代价并重排序，选中前沿的路径还复用于导航以减少重复全局规划。
推荐理由模型分析
针对LiDAR无人机探索中欧氏距离前沿排序与实际避障代价不匹配的问题，先用轻量效用函数筛出top-N候选，再用限时RRT*估计可行路径代价重排序，并复用所选路径导航以减少重复全局规划。在三个仓库类环境中，其探索轨迹比传统前沿基线更短，行进距离最多减少14.1%，两个环境探索时间最多减少9.5%，第三个环境持平，地图细节与OctoMap基线相当。做无人机自主探索与路径规划的开发者可参考其候选筛选加限时规划的折中思路，但结论限于仿真仓库场景，尚未给出真实飞行验证。
来源：arXiv Robotics · arxiv.org