マイクロ空中車両のための平行マッピングおよび計画戦略

自律飛行は、マイクロ空中車両（MAV）のさまざまなアプリケーションにおける基本的な問題です。誘導、ナビゲーション、制御（GNC）技術の発展により、この問題に関する研究も成熟しつつあります。しかし、未知の混雑した環境での安全な飛行は、特に搭載コンピューターのリアルタイム要件がある場合、依然として未解決の課題です。本論文では、平行してマッピングと計画を行うフレームワークを提案し、これをグラフィック処理ユニット（GPU）上で実装します。まず、メモリの競合を避けるために、占有グリッドマップに球面座標投影を使用します。その後、計画フェーズでは、格子状態空間サンプリングに基づく方法を適用し、複数の軌道を平行で取得します。次に、MAVが安全な既知の空間にあり、最適な動的特性を持つことを保証するために、一連のソフト制約を設計します。各軌道のコストを解決し、比較することで、最適な軌道を生成できます。提案された戦略の有効性は、シミュレーションテストを通じて実証されます。