변전소 점검 작업의 복잡성이 증가함에 따라, 인구 밀집 및 구조적으로 복잡한 3차원(3D) 환경에서 무인 항공기를 위한 효율적이고 안전한 경로 계획을 달성하는 것은 중요한 도전 과제가 되고 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 고전적인 Rapidly-exploring Random Tree(RRT) 프레임워크를 기반으로 개선된 경로 계획 알고리즘인 Random Geometric Graph(RGG) 유도 Rapidly-exploring Random Tree(R-RRT)를 제안합니다. 먼저, 경량 탐지 및 거리 측정(LIDAR) 포인트 클라우드 데이터를 통해 그라운드 필터링, 노이즈 제거, 좌표 변환 및 구형 구조 요소를 사용한 장애물 팽창을 통해 정제된 3D 점유 그리드 맵을 구축합니다. 계획 단계에서는 샘플링 방향을 적응적으로 조정하기 위해 동적 목표 편향 전략을 도입하고, 미리 생성된 RGG를 사용하여 샘플링 분포를 최적화하며, K-차원 트리 구조를 통해 충돌 탐지를 가속화합니다. 초기 궤적 생성 후, 중복 노드는 탐욕적 가지치기를 통해 제거하고, 궤적을 매끄럽게 하기 위해 곡률 최소화 기울기 기반 최적화 방법을 적용합니다. 시뮬레이션된 변전소 환경에서 수행된 실험 결과, 기존의 주류 경로 계획 알고리즘과 비교할 때, 제안된 R-RRT가 경로 길이, 계획 시간 및 궤적의 매끄러움 측면에서 우수한 성능을 달성함을 보여줍니다. 종합 분석 결과, 제안된 방법이 궤적의 질, 계획 효율성 및 운영 안전성을 크게 향상시키며, 복잡한 변전소 점검 시나리오에서 고정밀 3D 경로 계획에 대한 적합성과 장점을 확인하였습니다.
Yu et al. (Thu,)은 이 문제를 연구하였습니다.