已知环境下自主水面艇的河流覆盖
机器人学
2019-08-09 v1
摘要
河流上的环境监测与勘测作业目前主要由人工操控船只完成。在该领域，区域的自主覆盖对于提升覆盖质量与效率至关重要。本文利用人类在河流探索与数据采集策略方面的专长，借助自主水面艇（ASV）实现这些过程的自动化与优化。具体而言，提出了三种用于河流段部分与完全覆盖的确定性算法，提供不同的路径长度、覆盖密度与转弯模式。与人工操作相比，这些策略提高了精度与效率。所提方法在不同形状与大小的真实河流地图仿真中进行了广泛测试。此外，为验证其在实际作业中的表现，这些算法已成功部署于美国南卡罗来纳州 Congaree 河的多段水域，现场累计覆盖轨迹超过 35 公里。
引用
@article{arxiv.1908.02827,
title = {Riverine Coverage with an Autonomous Surface Vehicle over Known Environments},
author = {Nare Karapetyan and Adam Braude and Jason Moulton and Joshua A. Burstein and Scott White and Jason M. O'Kane and Ioannis Rekleitis},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.02827},
year = {2019}
}
备注
IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, Accepted July 2019