用于自主水面艇深度约束测深制图的自适应路径规划
机器人学
2016-04-01 v2
摘要
本文描述了一套算法的设计、实现与测试，这些算法用于实现自主水面艇（ASV）的深度约束自主测深（水下地形）制图。给定目标深度和边界多边形，ASV将寻找并跟随由高斯过程（GP）在线建模的边界多边形与深度等值线的交集。该交集一旦被映射，将被用作边界，在边界内规划一条路径进行覆盖，以构建测深图。文中描述了GP的顺序更新方法，允许在小型嵌入式PC上进行在线拟合、预测和超参数优化。引入了凸多边形分割的新算法，以实现高效的覆盖路径规划。这些算法在仿真和实地测试中均进行了验证，使用了为此任务构建的小型双体差速推进艇。
引用
@article{arxiv.1603.06324,
title = {Adaptive Path Planning for Depth Constrained Bathymetric Mapping with an Autonomous Surface Vessel},
author = {Troy Wilson and Stefan B. Williams},
journal= {arXiv preprint arXiv:1603.06324},
year = {2016}
}
备注
21 pages, 9 Figures, 1 Table. Submitted to The Journal of Field Robotics