FUEL: Fast UAV Exploration using Incremental Frontier Structure and Hierarchical Planning

作者： 19届 lz

论文：《FUEL: Fast UAV Exploration using Incremental Frontier Structure and Hierarchical Planning》

问题:

(a)现有自主探索方法缺乏有效的全局覆盖、保守的运动计划和较低决策频率。
(b)许多现有的自主探索方法以贪婪的方式探索运动，例如最大化即时信息增益，或者导航到最近的未知区域。贪心策略忽略了全局最优性，因此导致整体效率低下。
©此外，大多数方法会产生相当保守的运动，以在以前未知的环境中同时保证信息增益和安全性。探索速度低。
(d)最后但并非最不重要的一点是，许多方法的计算开销很大，并且不能快速和频繁地响应环境变化。然而，为了实现更快的探索，只要有新的环境信息可用，就需要立即重新规划新的运动。

贡献:

1. 增量更新的 FIS(frontier information structure)，它捕获整个探索空间的基本信息并促进高频探索计划。
2. 一种分层​​规划方法，可生成高效的全局覆盖路径，以及用于高速探索的安全敏捷的局部机动。
   
   
   
   

研究过程及结果：

顶部：检测和移除过时的边界。
底部：检测到新边界（左）并执行 PCA，大集群被分成两个较小的集群（右）。