FC-Planner：一种用于复杂 3D 场景快速空中覆盖的骨架引导规划框架
机器人学
2024-09-11 v3
摘要
无人机的 3D 覆盖路径规划在各种实际应用中是一个关键问题。然而，现有方法在大型复杂场景中表现出不令人满意的系统简洁性、计算效率和路径质量。为应对这些挑战，我们提出 FC-Planner，一种无需预处理即可实现复杂 3D 场景快速空中覆盖的骨架引导规划框架。我们通过基于骨架的空间分解（SSD）将场景分解为若干简单子空间。此外，骨架引导我们轻松确定自由空间。我们利用骨架高效生成一组最小的专门且信息丰富的视点以实现完整覆盖。基于 SSD，一个分层规划器有效地将大型规划问题划分为独立的子问题，使得各子空间可并行规划。随后融入精心设计的全局与局部规划策略，以保证路径生成中的高质量与高效率。我们进行了广泛的基准测试和真实世界测试，其中 FC-Planner 相比最先进方法计算速度快 10 倍以上，且路径更短、覆盖更完整。源代码将公开以惠及社区。项目页面：https://hkust-aerial-robotics.github.io/FC-Planner。
引用
@article{arxiv.2309.13882,
title = {FC-Planner: A Skeleton-guided Planning Framework for Fast Aerial Coverage of Complex 3D Scenes},
author = {Chen Feng and Haojia Li and Mingjie Zhang and Xinyi Chen and Boyu Zhou and Shaojie Shen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.13882},
year = {2024}
}
备注
Accepted to ICRA2024. Code: https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/FC-Planner. Video: https://www.bilibili.com/video/BV1h84y1D7u5/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=0af61c122e5e37c944053b57e313025a. Project page: https://hkust-aerial-robotics.github.io/FC-Planner