論文の概要: A Unified Experimental Architecture for Informative Path Planning: from Simulation to Deployment with GuadalPlanner

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.10702v1
• Date: Wed, 11 Feb 2026 10:02:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-12 21:44:01.69347
• Title: A Unified Experimental Architecture for Informative Path Planning: from Simulation to Deployment with GuadalPlanner
• Title（参考訳）: インフォーマティブパス計画のための統一型実験アーキテクチャ:シミュレーションからGurdalPlannerによる展開まで
• Authors: Alejandro Mendoza Barrionuevo, Dame Seck Diop, Alejandro Casado Pérez, Daniel Gutiérrez Reina, Sergio L. Toral Marín, Samuel Yanes Luis,
• Abstract要約: 本稿では,車種別制御から高レベルの意思決定を分離する統一アーキテクチャを提案する。 提案アーキテクチャは、計画、センシング、車両実行の標準化されたインターフェースを定義するGuaralPlannerを通じて実現されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.43049144653882
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The evaluation of informative path planning algorithms for autonomous vehicles is often hindered by fragmented execution pipelines and limited transferability between simulation and real-world deployment. This paper introduces a unified architecture that decouples high-level decision-making from vehicle-specific control, enabling algorithms to be evaluated consistently across different abstraction levels without modification. The proposed architecture is realized through GuadalPlanner, which defines standardized interfaces between planning, sensing, and vehicle execution. It is an open and extensible research tool that supports discrete graph-based environments and interchangeable planning strategies, and is built upon widely adopted robotics technologies, including ROS2, MAVLink, and MQTT. Its design allows the same algorithmic logic to be deployed in fully simulated environments, software-in-the-loop configurations, and physical autonomous vehicles using an identical execution pipeline. The approach is validated through a set of experiments, including real-world deployment on an autonomous surface vehicle performing water quality monitoring with real-time sensor feedback.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車のための情報経路計画アルゴリズムの評価は、しばしば断片化された実行パイプラインとシミュレーションと実世界の展開の間の限られた伝達可能性によって妨げられる。 本稿では、車両固有の制御から高レベルの意思決定を分離する統一アーキテクチャを導入し、アルゴリズムを変更せずに様々な抽象化レベルにわたって一貫した評価を可能にする。 提案アーキテクチャは、計画、センシング、車両実行の標準化されたインターフェースを定義するGuaralPlannerを通じて実現されている。 これは、個別のグラフベースの環境と交換可能な計画戦略をサポートする、オープンで拡張可能な調査ツールであり、ROS2、MAVLink、MQTTなど、広く採用されているロボティクス技術の上に構築されている。 その設計により、同じアルゴリズムロジックを、完全にシミュレートされた環境、ソフトウェア・イン・ザ・ループ構成、および同じ実行パイプラインを使用して物理的な自動運転車にデプロイすることができる。 このアプローチは、リアルタイムセンサーフィードバックによる水質モニタリングを実行する自律表面車両への実際の展開を含む、一連の実験を通じて検証されている。

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