通过在线拓扑和几何路径优化进行自主户外扫描

— 室外环境的自主 3D 采集带来了特殊挑战。 与室内场景不同，房间空间由清晰的边界和分隔（例如墙壁和家具）划定，室外环境是宽敞无界的（想想校园）。 因此，与扫描工作主要致力于发现边界表面的室内场景不同，扫描开放和无界区域需要主动划定扫描区域的范围并动态规划该区域内的遍历路径。 因此，对于户外场景，我们通过机器人扫描路径的离散连续优化来制定节能自主扫描的规划。 离散优化通过解决在线旅游销售问题 (Online TSP) 计算拓扑图，该问题确定动态扫描目标和路径。 动态目标被确定为具有对未知的可见性的高奖励的访问站点的集合。 通过将访问站点与通过遍历成本加权的边连接来构造访问图。 随着机器人通过删除已访问或变得无回报的过时站点并插入新发现的站点进行扫描，此拓扑图会不断发展。 连续部分通过最大化沿路径扫描的信息增益来优化两个相邻访问站点之间的遍历路径。 离散和连续过程交替进行，直到当前图的遍历成本超过机器人的剩余能量容量。 我们的方法通过合成和现场测试进行了评估，证明了它相对于替代品的有效性和优势。