DSVP Dual-Stage Viewpoint Planner for Rapid Exploration by Dynamic Expansion

本文主要是介绍DSVP Dual-Stage Viewpoint Planner for Rapid Exploration by Dynamic Expansion，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

DSVP

文章来源: 2021,IROS
类型: 导航算法
阅读日期: December 16, 2021

DSVP Dual-Stage Viewpoint Planner for Rapid Exploration by Dynamic Expansion

整体思路：

本文算法的整个探索过程被分为两个阶段。第一阶段直接命名为探索(Exploration)，因为这一阶段机器人会一直收集未知的信息，真正符合探索的概念。在这一阶段，会使用RRT(Rapidly-exploring random tree)在机器人周围的局部区域内随机采样观测点，不断地扩展探索区域，并扩大全局的观测点图。大多数算法都包含这一阶段，且大多使用RRT或者RRG(Rapidly exploring random graph)延伸局部的观测点。第二阶段则命名为重定位(Relocation)，因为这一阶段，机器人周围已经没有未知区域，需要被重新引导至较远处的未知区域继续探索。在这一过程中，机器人始终是在已知区域内行驶，不会收集任何的未知信息。根据这一思想，将算法命名为DSVP(Dual Stage Viewpoint Planner)。下图1是的方法的核心。蓝色点(Vi)为局部观测点，红色点(vi)为全局观测点，橙黄色圆点(FL)为局部的边界点，紫色圆点(FG)为全局边界点，当探索阶段，仍然有局部边界点时，则继续进行探索，生成探索轨迹(橙黄色轨迹线)。反之，当没有局部边界点时，进入重定位阶段，生成重定位轨迹(紫色轨迹线)。

主要创新点：

动态拓展：在两个探索阶段都在动态的拓展RRT树和全局图。RRT生成的节点被保存以达到快速回溯的目的。

混合边界：本方法使用了RRT的节点视域下的边界和机器人视域的边界来保证覆盖的更广。

参考来源：Receding horizon" next-best-view" planner for 3D exploration.（NBVP)

详细过程：

探索阶段：

1. 在每次的迭代过程中，假设点A为当前位置PR采用RRT进行动态生成观察点（viewpoint）（这时应该考虑的是蓝色的局部探索部分H，当走过局部探索后，也就是探索的绿色窗口前移，这些viewpoint就变成了红色的全局图（graph）的顶点（vertex))，这些点定义为V。
2. 当机器人继续前移，到达B位置点时，删除被障碍物或者是不在当前规划窗口的节点，然后采用后文提到的算法2进行偏置采样，重新生成少部分的节点（原来在规划窗口的节点都被保留了）。
3. 局部边界点FL被用来偏置采样的过程，使得树在生长的过程朝向未知区域。FL需要满足以下条件：

式（1）表示$F_L$在本地边界点的抽取范围，稍大于规划窗口H，式（2）（3）表示FL应当最起码在一个viewpoint或者是机器人当前位置的视域中，以确保FL能够被viewpoint或者是机器人观察到。由于边界只是用来作为拓展方向，把边界的部分用一团团点来代替（也就是黄色的点）

1. 选择在$F_L$中，最为靠近探索方向的点作为$F_{LS}$，如图中的$F_{LS1},F_{LS2},F_{LS3}$。然后采用一个随机数 $\theta$，从0-1中进行随机生成这个数，当这个数小于$\theta$的时候，就在选中的边缘点附近进行采样，从而使得树更多的往探索方向生长。
2. 选择拓展的方向：利用式（4）（5）来计算每个分支的一个得分，选择一个分数最高的作为前进的路线。

其中$B_i$代表从$V_0$到$V_i$这样一个分支，$V_i^j$代表了$B_i$分支中，第j个观测点，$VoxelGain(V)$代表了在V这个观测点时的未知体素的数量，$dist(V)$代表了从$V_0$到当前V的距离，${\lambda }_2$用来惩罚距离，距离越大，则得分越低；DTW是动态时间规整函数，用于计算当前选择的路径和上次迭代选择的路径的相似度，越相似分数越低（打破平衡？）${\lambda }_1$是用来惩罚当前选择的路径和上次选择的路径的不同的一个参数。（这里应该是作者笔误，论文中写错了符号）

3. 总述：局部边界点以一定的频率更新，初始的时候选择一些$F_{LS}$来引导新的节点的生成，然后计算每个支路的得分以选择最终走的轨迹

回溯过程

当局部规划的窗口没有了局部边界点的时候，开始进行回溯过程，寻找新的未知位置进行探索。主要涉及到全局图和全局边界。全局图就是在局部探索过程中的观测点组成，全局边界则是局部探索过程中发现的未被探索的边界点。

在构建全局图的过程中，有正值的观测点都会被加入全局图中，当加入一个$V_{new}$的时候，会在其最近的位置找一个点，从而连上线，加入图中。此外，现有的一个顶点V满足以下（6）时也会被加入全局图中以保证构建的图不要太稠密。

1. 从当前位置(自己理解的，手动添加的蓝色点是当前位置），选一个最近位置的全局边界点作为选中的全局边界点$F_{GL}$（越近，则需要回溯的路越少，这里作者用生成的角标来标识时间先后，数字越大，则越最近生成，距离越近，所以算法寻找也是从数字大的往下找）
2. 从V的集合中，找一个可以观测到这个全局边界点的点，这时标记这个点为目标点$V_s$，如图中的B点，,计算这个点到边界点的距离Dist（对应算法3-14行）。其中j代表的是全局边界点的遍历序号，i代表的是全局图的节点V的序号。（我认为算法3中作者有个笔误，5行代码处，应该是$F_j$)
3. 再遍历一次图的点V，找一个离观测点最近的点作为$V_s$，如图中的A点。
4. 此时目标点就是A点，规划一个从当前位置到A点的路线即可完成回溯。
   
   

其他：

主要提供了写测试的仿真环境和可视化界面，详细可以参考CMU的探索主页。

测试的结果详见论文结果。

自己的一些问题：

1.混合边界：机器人视域或是viewpoint的视域
2. 探索方向怎么定？
3. 探索轨迹怎么定的？The best branch is then obtained and taken as the trajectory by computing the reward of each branch in the tree.
4. VoxelGain(V ) is the number of unknown voxels in the FOV of viewpoint V .啥意思？
5. （4）（5）的具体计算方法没有理解，去看相关的文献
6. First,the planner searches for a vertex that is able to observe anyglobal frontier in G determined by ray tracing，这个点啥意思？

这篇关于DSVP Dual-Stage Viewpoint Planner for Rapid Exploration by Dynamic Expansion的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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