Star-Searcher：复杂未知环境中自主目标搜索的完整高效空中系统
机器人学
2024-03-22 v2
摘要
本文解决了在复杂未知环境中使用无人机（UAV）进行自主目标搜索的挑战。为了填补该任务系统方法的空白，我们引入了Star-Searcher，一个配备专用传感器套件、建图和规划模块的空中系统，以优化搜索。由于检查要求的增加带来的路径规划挑战，通过一个具有基于可见性的视点聚类方法的分层规划器来解决。这通过将规划分解为全局和局部子问题来简化规划，确保实时高效的全局和局部路径覆盖。此外，我们的全局路径规划采用历史感知机制，以减少频繁地图变化导致的运动不一致性，显著提高搜索效率。我们在仿真和真实世界中与最先进方法进行了比较，展示了更短的飞行路径、更少的时间和更高的目标搜索完整性。我们的方法将在https://github.com/SYSU-STAR/STAR-Searcher开源，以造福社区。
引用
@article{arxiv.2402.16348,
title = {Star-Searcher: A Complete and Efficient Aerial System for Autonomous Target Search in Complex Unknown Environments},
author = {Yiming Luo and Zixuan Zhuang and Neng Pan and Chen Feng and Shaojie Shen and Fei Gao and Hui Cheng and Boyu Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.16348},
year = {2024}
}
备注
Aceepted to IEEE RA-L. Code: https://github.com/SYSU-STAR/STAR-Searcher. Video: https://www.youtube.com/watch?v=08ll_oo_DtU