未知环境探索（二）基于边界点的自主环境探索

冷不防 2022-08-14 04:43 358阅读 0赞

（一）探索导向点指引下的环境探索

通过对环境的分析，相应的信息处理，提取出引导机器人完全探索一系列未知环境的目标点。

探索导向点的提取：

获取激光数据——>提取运动目标点——>探索决策树——>有限的时间内构建出完整或近似完整的环境地图。

几种方法的简单介绍：（力求大体上能懂，最好能实现出来）

1.A Frontier-Based Approach for Autonomous Exploration

检测open space 与 unexplore space 边界点。（这个问题的前期问题就是沿墙移动。在这之前，只能依靠沿墙移动的方式先大致的探索一个图。或者是在环境完全由直线的墙、走廊，圆形的会议室等的环境下探索）

解决的环境：复杂环境下的探索策略。基于栅格地图。证据格方法。

探索解决的关键问题是：Given what you know about the world, where should you move to gain as much new information as possible?

解决的方式：To gain the most new information about the world, move to the boundary between open space and uncharted territory.

①建立证据格

open：occupancy probability （存在概率）<prior probability（先验概率）

unknown：存在概率等于先验概率

occupied：存在概率大于先验概率

（我的理解是，先验概率是0.5.当前有物体障碍存在概率为1.无则存在概率为0）

![SouthEast][]                    ![SouthEast 1][]                                   ![20141201154134578][]

（a)    证据格                                                                          （b)   边界 （有障碍物的地方不在运动目标的障碍物内                        （c )最小的边界区域

图（c)中0和1对应的是打开的门，2对应的是测不到的走廊尽头。

open space 与unknown space的边界标记为 frontier edge cell，这些cells聚类能形成一个小的区域。这个区域只要大于机器人的尺寸（被定义为最小所需区域），这个区域中点被认为是目标点。

找到目标点之后，机器人向没有访问过的目标点中最近的点移动。

每访问过一个目标点，就将该点加入进已访问的链表。并生成新的证据格。

如果一段时间后仍无法到达边界目标点，则将该点加入list of inaccessible frontiers。再次360扫描，朝下一点走去。

实验：

配有1个激光测距仪、16个声呐传感器、16个红外传感器的机器人。三传感器结合构建证据格，在很近的距离（低于16英寸）完全用红外传感器替代。

红外与声呐主要是用于避障。

以下：占据率较低的为白色空格；占据率未知的为小点；被占据的是黑色大点。

![20141201160848862][]                                 ![20141201160919266][]

（a）robot从走廊中间开始，发现3个目标点，朝最近的1去                      （b)update证据格，发现2个目标点，朝近处的0去。

![20141201161422827][]                                          ![20141201161734515][]

（e)发现6个目标点，但是最近的两个去不了（在桌椅脚）                                      （f）半小时地图建成。所有目标点检测完成，剩下的都是不可到达的。

2. 基于RRT的搜索策略

The SRT Method:  Randomized strategies for exploration

to  be continue......

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