基于移动操作臂对狭缝管网进行检查的覆盖优先次佳视图规划

无人robotic 检查放射性区域的能力使操作员能够远离有害环境；然而，在狭窄、拥挤的环境中进行规划和操作仍具有挑战性。这些系统必须自主重建未知环境并覆盖其表面，同时估计和避免与环境中对象的碰撞。在本文中，我们提出了一种新的规划方法，基于次佳视图(next-best-view)，通过将覆盖路径规划问题重新表述为信息增益的方式，实现环境的探索与开发的同步。为处理不确定性下的障碍物避让，我们将向量场不等式框架扩展，通过机会约束在受约束的最优控制律中显式地考虑几何原语的随机测量。这些随机约束在受限环境中的移动操作臂上进行了实验评估，以检查管道网络。这些实验表明，该系统能够自主规划并执行检查和覆盖路径，以重建并完全覆盖简化的管道网络。此外，系统成功地在在线估计几何原语，并在视点之间进行碰撞避免。