FUEL：高效无人飞行器探索框架

FUEL: Fast UAV Exploration using Incremental Frontier Structure and Hierarchical Planning 在无人机（Unmanned Aerial Vehicles, UAV）自主探索领域的研究中，提高效率和全面性一直是关键挑战。传统的探索方法往往因为缺乏有效的全局覆盖、过于保守的运动规划以及低决策频率而表现出探索速度不足的问题。本文介绍了一种名为FUEL（Fast UAV Exploration using Incremental Frontier Structure and Hierarchical Planning）的方法，旨在解决这一问题。 FUEL框架是一个层次化的解决方案，它结合了前沿结构（Frontier Information Structure, FIS）和多级规划策略。FIS是一种创新的信息组织方式，它在无人机探索过程中维护整个空间所需的全部关键信息，并能够在空间被逐步探索时进行增量更新，从而保持实时性和准确性。 该框架的三个核心步骤包括： 1. **全局覆盖路径规划**：首先，FUEL设计了一个高效的算法来生成能确保无人机覆盖整个未知环境的全局路径。这一步旨在避免重复区域，确保无人机能够尽可能地探索未知区域。 2. **局部视点优化**：一旦全局路径确定，FUEL进一步细化局部视点选择，以确保无人机在每个阶段都能获得最有价值的信息。通过优化这些关键视点，提高了探索效率，同时减少了不必要的能源消耗。 3. **最小时间轨迹生成**：最后，FUEL生成一系列的最短时间轨迹，使无人机能在保证任务完成的前提下，以最优速度执行每个阶段的任务。最小化时间考虑了无人机的速度限制和电池寿命，有助于延长飞行时间并最大化整体效率。 为了验证FUEL的有效性，研究者进行了广泛的基准测试和实际环境中的应用实验。结果显示，与现有方法相比，FUEL显著提高了无人机的探索速率，同时保持了较高的决策频率和空间覆盖率。这使得FUEL在复杂未知环境中展现出强大的适应性和实用性，对于诸如搜索与救援、环境监测、灾害评估等多领域应用具有重大潜力。 FUEL通过其独特的前端结构和多层规划策略，克服了传统方法在无人机自主探索中的局限性，成为提升无人机探索性能的关键技术。随着无人机技术的不断发展，FUEL有望在实际应用中发挥更大的作用，推动无人航空领域的技术创新。