基于信息增益的无人机集群农田监测与建图
机器人学
2022-03-23 v1
摘要
利用无人机监测农田以绘制杂草等特征，因其优越的视角和移动速度，可在短时间内覆盖大面积区域，从而高效执行。然而，精确分类特征（例如检测田间极小的杂草）对高分辨率图像的需求，与当前无人机有限的载荷和飞行时间形成矛盾。因此，需要多次飞行才能均匀覆盖大片农田。然而，当特征呈异质分布（如杂草在田间呈斑块状出现）时，假定必须以相同精度观测整个农田是不必要的。在这种情况下，仅聚焦于相关区域的自适应方法表现更佳，尤其是在同时部署多架无人机时。基于集群机器人方法，我们提出了一种监测与建图策略，该策略根据预期信息增益自适应选择目标区域，其中预期信息增益衡量了进一步观测减少不确定性的潜力。所提策略随集群规模具有良好扩展性，且与最优预规划监测方法相比，映射误差更小。
引用
@article{arxiv.2203.11766,
title = {Monitoring and mapping of crop fields with UAV swarms based on information gain},
author = {Carlos Carbone and Dario Albani and Federico Magistri and Dimitri Ognibene and Cyrill Stachniss and Gert Kootstra and Daniele Nardi and Vito Trianni},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.11766},
year = {2022}
}