[论文解读] 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 76

一句话总结

本文提出了一种新型的蛇形覆盖路径规划方法，用于在障碍物密集环境中运行的微型飞行器（MAVs），通过将问题建模为等式广义旅行商问题（E-GTSP）来实现。该方法在每个单元格中优化多个扫掠方向，并采用遗传求解器以最小化路径成本，在保持计算效率的同时，使路径成本比传统规划器降低了14%，并足以实现实时部署于复杂带障碍物的地图环境中。

ABSTRACT

ISSN:2511-1256

研究动机与目标

• 开发一种适用于人道主义排雷任务中低空MAV运行的实时、障碍物感知覆盖路径规划方法。
• 解决现有商用规划器忽略障碍物且无法满足严格低空要求的局限性。
• 通过在每个单元格中优化多个扫掠方向，而非固定单一方向，提升路径效率。
• 通过确保计算时间在地图复杂度增加时仍保持合理，实现可现场部署的规划能力。
• 提供一个完整的、基于ROS的开源管道，用于在具有禁飞区（NFZs）的复杂多边形环境中实现自主覆盖规划。

提出的方法

• 规划器使用计算几何方法对自由空间进行精确的单元格分解，将环境分割为围绕障碍物的非重叠单元格。
• 针对每个单元格，生成多个可行的扫掠方向，以支持对不同蛇形路径模式的优化。
• 将单元格之间的连接关系建模为等式广义旅行商问题（E-GTSP），其中每个单元格被视为必须访问一次的“邻域”。
• 采用先进的遗传算法求解器高效求解E-GTSP，最小化总路径时间，同时满足单元格之间的过渡约束。
• 在单元格之间规划过渡飞行以避开障碍物，且整个路径均针对最小总路径成本进行优化。
• 该框架在ROS中实现，并集成了使用融合LiDAR与雷达高度计数据的实时高度控制。

实验结果

研究问题

• RQ1 E-GTSP建模是否能在保持计算可处理性的前提下，显著降低蛇形覆盖路径规划中的路径成本？
• RQ2 在路径效率和计算时间方面，对每个单元格中的多个扫掠方向进行优化，与使用单一固定方向相比有何差异？
• RQ3 所提出的规划器是否能够以可现场部署的方式处理具有障碍物和禁飞区（NFZs）的复杂真实地图？
• RQ4 在路径成本和计算时间方面，基于E-GTSP的规划器与精确TSP解法及传统蛇形规划器相比表现如何？
• RQ5 BCD（蛇形单元格分解）在减少冗余扫掠和过渡成本方面，相较于TCD（拓扑单元格分解）的优越程度如何？

主要发现

• 所提出的基于E-GTSP的规划器相比使用单一固定扫掠方向的常规规划器，路径成本降低了14%。
• 与基于TCD的规划相比，该规划器将路径成本降低了29%，证明了BCD在最小化冗余边 traversals 方面的优势。
• 对于包含最多80个孔顶点的复杂地图，计算时间保持在65秒以内，表明其适合实时现场部署。
• 对于超过20个孔顶点的地图，精确TSP解法在200秒内无法完成，凸显了E-GTSP建模在可扩展性方面的优势。
• E-GTSP的遗传求解器获得了接近最优的解，与精确求解器相比，中位数差距仅为0.5%。
• 在DJI M600 Pro上进行的实地实验成功验证了在1950 m²斜坡地形（伴有树木）上实现低空覆盖，证明了该规划器在真实场景中的可用性。