論文の概要: Online search of unknown terrains using a dynamical system-based path planning approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.11863v1
• Date: Mon, 22 Mar 2021 14:00:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-23 14:21:02.625062
• Title: Online search of unknown terrains using a dynamical system-based path planning approach
• Title（参考訳）: 動的システムに基づく経路計画手法を用いた未知地形のオンライン探索
• Authors: Karan Sridharan, Zahra Nili Ahmadabadi, Jeffrey Hudack
• Abstract要約: この研究では、ロボットが障害物から離れて操縦し、短期間で空間全体を覆うのに役立つ新しいスケーラブルな技術を紹介します。 この手法を用いた場合、ロボットの性能は最先端のプランナーと比較して平均49%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Surveillance and exploration of large environments is a tedious task. In spaces with limited environmental cues, random-like search appears to be an effective approach as it allows the robot to perform online coverage of environments using a simple design. One way to generate random-like scanning is to use nonlinear dynamical systems to impart chaos into the robot's controller. This will result in generation of unpredictable but at the same time deterministic trajectories, allowing the designer to control the system and achieve a high scanning coverage. However, the unpredictability comes at the cost of increased coverage time and lack of scalability, both of which have been ignored by the state-of-the-art chaotic path planners. This study introduces a new scalable technique that helps a robot to steer away from the obstacles and cover the entire space in a short period of time. The technique involves coupling and manipulating two chaotic systems to minimize the coverage time and enable scanning of unknown environments with different properties online. Using this technique resulted in 49% boost, on average, in the robot's performance compared to the state-of-the-art planners. While ensuring unpredictability in the paths, the overall performance of the chaotic planner remained comparable to optimal systems.
• Abstract（参考訳）: 大きな環境の監視と探索は面倒な作業である。 環境条件が限られている空間では、ロボットが簡単な設計で環境を網羅することを可能にするため、ランダムな検索が効果的であるように見える。 ランダムなスキャニングを生成する1つの方法は、非線形力学システムを使用してロボットのコントローラにカオスを与えることである。 これにより予測不可能だが決定論的軌跡が生成され、設計者はシステムを制御でき、高いスキャニングカバレッジを達成できる。 しかし、予測不可能さはカバレッジ時間の増加とスケーラビリティの欠如によるものであり、どちらも最先端のカオスパスプランナーによって無視されている。 本研究では,ロボットが障害物を回避し,短時間で空間全体をカバーできる,新たなスケーラブルな手法を提案する。 このテクニックは、2つのカオスシステムを結合して操作することで、カバー時間を最小化し、異なる特性を持つ未知の環境のスキャンを可能にする。 この手法を用いた場合、ロボットの性能は最先端のプランナーと比較して平均49%向上した。 経路の予測不能を保証する一方で、カオスプランナーの全体的な性能は最適システムに匹敵するままであった。

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