Key points are not available for this paper at this time.
다중 로봇 시스템은 개별 장점을 최대한 활용하여 글로벌 비용 효율성을 달성하는 것이 바람직합니다. 예를 들어, 무인 항공기(UAV)의 민첩성을 검사에 활용하고 지상 로봇(UGV)의 능력을 중량 작업에 활용하는 것입니다. 여러 로봇의 움직임을 스마트하게 조정하는 것은 복잡하며, 집단 내 로봇이 환경 인식을 위한 충분한 센서로 장비되지 않은 경우(예: 본 사례에서는 하나의 로봇만 깊이 카메라를 갖추고 있음) 더욱 도전적입니다. 본 논문에서는 알 수 없는 장면에서 UAV와 UGV로 구성된 집단을 내비게이션하기 위한 긴밀하게 결합된 체계적인 프레임워크를 제안합니다. 이 시스템은 환경 인식을 위한 시야를 가진 단 하나의 깊이 카메라만을 갖추고 있습니다. 우리는 UAV를 위한 연속 탐색 및 지원 위치 추정(SEAL) 계획 전략과 UGV를 위한 충돌 적응 경로(CAT) 최적화를 제안함으로써 로봇 간의 협력을 철저히 탐구합니다. UAV는 상대 자세 추정과 자체 글로벌 로컬라이제이션으로 UGV의 위치 추정을 지원하며, 동시에 UGV에 풍부한 환경 정보를 제공하기 위해 탐사에 집중합니다. UGV 팀은 장애물이 많은 환경에서 안전하고 자율적으로 내비게이션할 수 있으며, CAT 최적화를 사용하여 단순히 휠 오도미터와 UAV의 지원만으로도 편대를 유지할 수 있습니다. 우리의 방법은 실내 및 실외 시뮬레이션과 실제 실험 모두에서 검증되었습니다.
Chen et al. (Mon,)은 이 질문을 연구했습니다.