基于行为树调度的多无人机未知室内空间探索方法

TP391; 文中提出了一种在无GPS信号的未知室内空间中利用行为树框架调度多无人机和路径规划算法进行协作探索的方法.该方法的核心是提出了一种未知区域动态目标追踪算法Tracking-D?Lite对未知地形中的运动目标进行跟踪,同时结合基于Bug算法的Wall-Around算法在未知室内空间中导航无人机,最后利用行为树对多架无人机以及这两种算法进行调度和切换.该方法基于ROS,使用Gazebo进行模拟和可视化.设计并实现该方法与其他未知室内空间探索方法的对比实验,结果表明它可以有效地完成探索任务并最终绘制出整个未知室内空间的边界轮廓图.一旦扩展到现实世界中,该方法可以应用于地震后的危险建筑、危...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	计算机科学 2022, Vol.49 (z2), p.71-81
Hauptverfasser:	史殿习, 苏雅倩文, 李宁, 孙亦璇, 张拥军
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Online-Zugang:	Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:	TP391; 文中提出了一种在无GPS信号的未知室内空间中利用行为树框架调度多无人机和路径规划算法进行协作探索的方法.该方法的核心是提出了一种未知区域动态目标追踪算法Tracking-D?Lite对未知地形中的运动目标进行跟踪,同时结合基于Bug算法的Wall-Around算法在未知室内空间中导航无人机,最后利用行为树对多架无人机以及这两种算法进行调度和切换.该方法基于ROS,使用Gazebo进行模拟和可视化.设计并实现该方法与其他未知室内空间探索方法的对比实验,结果表明它可以有效地完成探索任务并最终绘制出整个未知室内空间的边界轮廓图.一旦扩展到现实世界中,该方法可以应用于地震后的危险建筑、危险气体工厂、地下矿井或其他搜救场景.
ISSN:	1002-137X
DOI:	10.11896/jsjkx.210900083