[論文レビュー] Revisiting boustrophedon coverage path planning as a generalized traveling salesman problem

Rik Bähnemann, Nicholas Lawrance+4 more|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2021

Robotic Path Planning Algorithms参考文献 30被引用数 76

ひとこと要約

本論文は、障害物が存在する環境におけるマイクロエアリアルビークル（MAVs）のための、新たなボストロフェドンカバレッジパスプランナを提案する。問題を等価一般化旅行セールスマン問題（E-GTSP）として定式化し、各セルごとに複数のスイープ方向を最適化し、遺伝的ソルバーを用いてパスコストを最小化することで、従来のプランナーよりも14%低いパスコストを達成した。同時に、複雑なマップにおける障害物を伴うリアルタイム現地導入に十分な計算効率を維持している。

ABSTRACT

ISSN:2511-1256

研究の動機と目的

• 人道的除染作業を想定した低高度MAVsにおけるリアルタイムで障害物に配慮したカバレッジパスプランナの開発を目的とする。
• 既存の商業的プランナが障害物を無視しており、厳格な低高度要件を満たせないという限界を是正することを目的とする。
• 各セルごとに固定された1方向ではなく、複数のスイープ方向を最適化することで、パス効率の向上を図ることを目的とする。
• マップの複雑さが増しても計算時間が妥当な範囲に保たれるようにすることで、現場での実用的プランニングを可能とすることを目的とする。
• 飛行禁止区域（NFZ）を含む複雑なポリゴナル環境において、完全でオープンソースのROSベースのパイプラインを提供することを目的とする。

提案手法

• 計算幾何学を用いて自由空間の正確なセル分解を実行し、障害物の周囲に重複のないセルに環境を分割する。
• 各セルに対して、複数の実行可能なスイープ方向を生成し、さまざまなボストロフェドンパターンの最適化を可能にする。
• セル間の接続性を、各セルを一度だけ訪問する「ネighborhood」として扱う等価一般化旅行セールスマン問題（E-GTSP）として定式化する。
• 最先端の遺伝的アルゴリズムソルバーを用いてE-GTSPを効率的に解き、全パス時間の最小化とセル間の遷移制約の尊重を両立する。
• セル間の移動飛行を障害物を避けるように計画し、全パスの合計コストを最小化するように最適化する。
• ROSに実装され、融合されたLiDARとレーダー高度計データを用いたリアルタイム高度制御との統合を含む。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 E-GTSP定式化は、ボストロフェドンカバレッジプランニングにおいてパスコストを顕著に低減できるか、かつ計算的に扱える範囲にとどまるか？
• RQ2 各セルで固定された1方向ではなく、複数のスイープ方向を最適化することで、パス効率と計算時間にどのような差が生じるか？
• RQ3 提案されたプランナは、障害物と飛行禁止区域（NFZ）を含む複雑な現実世界のマップを、現場で実用可能な形で処理できるか？
• RQ4 E-GTSPベースのプランナは、正確なTSP解法と従来のボストロフェドンプランナと比較して、パスコストと計算時間の点でどの程度優れているか？
• RQ5 BCD（ボストロフェドンセル分解）は、TCD（トポロジカルセル分解）に比べて、冗長なスイープと遷移コストをどの程度低減できるか？

主な発見

• 提案されたE-GTSPベースのプランナは、各セルで固定された1方向を用いる従来のプランナーよりも14%低いパスコストを達成した。
• TCDベースのプランニングと比較して、パスコストを29%削減し、冗長なエッジ走破を最小化するBCDの優位性を示した。
• 80個の穴頂点を含む複雑なマップに対しても、計算時間は65秒以内に保たれ、リアルタイムの現場導入に適している。
• 20個以上の穴頂点を有するマップでは、正確なTSP解法は200秒以内に完了しなかったため、E-GTSP定式化のスケーラビリティの優位性が明確になった。
• E-GTSPの遺伝的ソルバーは、正確なソルバーと同等に近い最適解に到達し、最適パスコストからの中央値ギャップはわずか0.5%であった。
• DJI M600 Proを用いた実地実験により、木々がある1950 m²の傾斜地を低高度でカバレッジしたが、プランナの現実世界での実用性が検証された。