OmniPlanner：跨机器人形态的通用探索与检查路径规划
机器人学
2026-03-05 v1
摘要
自主机器人系统日益用于复杂和非结构化环境中的地图制作、监测和检查。然而，大多数现有路径规划方法仍具有领域特定性（即仅限于空中、陆地或水下），限制了其可扩展性和跨平台适用性。本文提出了 OmniPlanner，一个用于空中、陆地和水下机器人跨领域的自主探索和检查的统一规划框架。该方法将体积化探索、基于视点的检查以及目标到达行为集成于单一模块化架构中，并配备一种平台抽象层，捕获形态特定的感知、可遍历性和运动约束。これにより，同一规划戦略を最小限の調整で異なる移動ドメインに一般化できる。フレームワークは、地下鉱道、產業設施、森林、水下倉庫および構造化された屋外環境での広範なシミュレーション研究および現地展開を通じて検証され、多様なシナリオで一貫したパフォーマンス、クロスドメインの一般化、および探索と検査の効率性向上を示す。
引用
@article{arxiv.2603.04284,
title = {OmniPlanner: Universal Exploration and Inspection Path Planning across Robot Morphologies},
author = {Angelos Zacharia and Mihir Dharmadhikari and Mohit Singh and Kostas Alexis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.04284},
year = {2026}
}
备注
The code for this paper is open-sourced and released at: https://github.com/ntnu-arl/gbplanner_ros/tree/gbplanner3