一种面向异构空中系统的成本高效协同探索与检查策略

本文提出了一种针对异构无人机群系统进行协同空中检查的成本高效策略。与以往的群检查工作不同，所提出的方法不依赖于环境的精确先验知识，并且能够完成任意形状物体的完整三维表面覆盖。在本工作中，智能体被划分为团队，每架无人机分配不同的任务，包括建图、探索和检查。通过为每个团队分配最优检查体积，遵循最佳优先规则来促进任务分配。使用基于体素地图的环境表示进行路径搜索，基于规则的路径规划方法是该方法的核心。我们在所有具有挑战性的实验中，通过所提出的方法取得了最佳性能，在多个评估试验中超越了所有类似任务的基准方法。所提出的方法在 https://github.com/ntu-aris/caric_baseline 开源，并作为 2023 年第 62 届 IEEE 决策与控制会议协同空中机器人检查挑战赛的基线。