Receding Horizon "Next-Best-View" Planner for 3D Exploration

未知の空間を飛行ロボットが自律的に探索・地図化するための経路計画法を提案した研究。その場でランダムな木構造を伸ばし、まだ地図にない空間を最も多く見られる枝を選び、その最初の一区間だけを実行することを繰り返して、空間全体を探索する。計算資源の限られた機体で動くよう設計され、シミュレーションと実機の小型回転翼機で検証し、大きく複雑な環境にも拡張できることを計算量の分析で示した。

方法：受信ホライズン方式の次善視点（NBV）探索をランダム木で実装し、シミュレーションと実機飛行で評価し、計算量を解析した。

主な結果

• Receding-horizon next-best-view: grow random tree, take first edge of the most informative branch, repeat
• Runs online on a resource-limited micro aerial vehicle
• Computational complexity scales well to large environments

限界

• Abstract only reviewed; abstract gives no numeric results
• Exploration of unknown space, not optimisation of inspection image quality for a known structure