論文の概要: FusionPlanner: A Multi-task Motion Planner for Mining Trucks using
Multi-sensor Fusion Method
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06931v2
- Date: Tue, 19 Sep 2023 01:41:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-20 19:09:43.122953
- Title: FusionPlanner: A Multi-task Motion Planner for Mining Trucks using
Multi-sensor Fusion Method
- Title(参考訳): fusionplanner:マルチセンサー融合法を用いたトラックマイニング用マルチタスクモーションプランナー
- Authors: Siyu Teng, Luxi Li, Yuchen Li, Xuemin Hu, Lingxi Li, Yunfeng Ai, Long
Chen
- Abstract要約: 本研究では, オープンピット鉱山における無人輸送の包括的パラダイムを提案する。
自律型マイニングトラックのためのマルチタスク動作計画アルゴリズムFusionPlannerを提案する。
MiningNavと呼ばれる新しいベンチマークは、オープンピット鉱山の交通路におけるよく訓練されたアルゴリズムの信頼性と堅牢性を評価するための3つの検証手法を提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 16.015095148145214
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years, significant achievements have been made in motion planning
for intelligent vehicles. However, as a typical unstructured environment,
open-pit mining attracts limited attention due to its complex operational
conditions and adverse environmental factors. A comprehensive paradigm for
unmanned transportation in open-pit mines is proposed in this research,
including a simulation platform, a testing benchmark, and a trustworthy and
robust motion planner. Firstly, we propose a multi-task motion planning
algorithm, called FusionPlanner, for autonomous mining trucks by the
Multi-sensor fusion method to adapt both lateral and longitudinal control tasks
for unmanned transportation. Then, we develop a novel benchmark called
MiningNav, which offers three validation approaches to evaluate the
trustworthiness and robustness of well-trained algorithms in transportation
roads of open-pit mines. Finally, we introduce the Parallel Mining Simulator
(PMS), a new high-fidelity simulator specifically designed for open-pit mining
scenarios. PMS enables the users to manage and control open-pit mine
transportation from both the single-truck control and multi-truck scheduling
perspectives. The performance of FusionPlanner is tested by MiningNav in PMS,
and the empirical results demonstrate a significant reduction in the number of
collisions and takeovers of our planner. We anticipate our unmanned
transportation paradigm will bring mining trucks one step closer to
trustworthiness and robustness in continuous round-the-clock unmanned
transportation.
- Abstract(参考訳): 近年、インテリジェントな車両の動作計画において大きな成果が得られている。
しかし、典型的な非構造環境として、複雑な運用条件と環境要因により、露天掘りは限られた注意を惹きつける。
本研究では, シミュレーションプラットフォーム, テストベンチマーク, 信頼性, 堅牢な移動プランナなど, オープンピット鉱山における無人輸送の包括的パラダイムを提案する。
まず,マルチセンサフュージョン法による自律走行走行車用マルチタスク運動計画アルゴリズムFusionPlannerを提案し,横方向および縦方向の制御タスクを無人輸送に適用する。
そこで我々は,オープンピット鉱山の交通路におけるアルゴリズムの信頼性とロバスト性を評価するための3つの検証手法であるminingnavを開発した。
最後に,オープンピットマイニングを想定した新しい高忠実度シミュレータであるparallel mining simulator (pms)について紹介する。
PMSにより、ユーザーはシングルトラック制御とマルチトラックスケジューリングの両方の観点からオープンピットの鉱山輸送を管理し制御できる。
fusion planner の性能は pms において miningnav によってテストされ、実験結果から我々のプランナーの衝突や乗っ取りの回数が大幅に減少することが示された。
我々は、我々の無人輸送パラダイムが、マイニングトラックの信頼性と堅牢性に一歩近づくことを期待している。
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