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04.02.2020 Open Access

An informative path planning framework for UAV-based terrain monitoring

Zeitschrift:
Autonomous Robots
Autoren:
Marija Popović, Teresa Vidal-Calleja, Gregory Hitz, Jen Jen Chung, Inkyu Sa, Roland Siegwart, Juan Nieto
Wichtige Hinweise
M. Popović, G. Hitz, I. Sa: Autonomous Systems Lab., ETH Zürich, Zürich, Switzerland at the time of this work.

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

Unmanned aerial vehicles represent a new frontier in a wide range of monitoring and research applications. To fully leverage their potential, a key challenge is planning missions for efficient data acquisition in complex environments. To address this issue, this article introduces a general informative path planning framework for monitoring scenarios using an aerial robot, focusing on problems in which the value of sensor information is unevenly distributed in a target area and unknown a priori. The approach is capable of learning and focusing on regions of interest via adaptation to map either discrete or continuous variables on the terrain using variable-resolution data received from probabilistic sensors. During a mission, the terrain maps built online are used to plan information-rich trajectories in continuous 3-D space by optimizing initial solutions obtained by a coarse grid search. Extensive simulations show that our approach is more efficient than existing methods. We also demonstrate its real-time application on a photorealistic mapping scenario using a publicly available dataset and a proof of concept for an agricultural monitoring task.

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