On realistic target coverage by autonomous drones

Low-cost mini-drones with advanced sensing and maneuverability enable a new class of intelligent sensing systems. To achieve the full potential of such drones, it is necessary to develop new enhanced formulations of both common and emerging sensing scenarios. Namely, several fundamental challenges in visual sensing are yet to be solved including (1) fitting sizable targets in camera frames; (2) positioning cameras at effective viewpoints matching target poses; and (3) accounting for occlusion by elements in the environment, including other targets. In this article, we introduce Argus, an autonomous system that utilizes drones to collect target information incrementally through a two-tier architecture. To tackle the stated challenges, Argus employs a novel geometric model that captures both target shapes and coverage constraints. Recognizing drones as the scarcest resource, Argus aims to minimize the number of drones required to cover a set of targets. We prove this problem is NP-hard, and even hard to approximate, before deriving a best-possible approximation algorithm along with a competitive sampling heuristic which runs up to 100× faster according to large-scale simulations. To test Argus in action, we demonstrate and analyze its performance on a prototype implementation. Finally, we present a number of extensions to accommodate more application requirements and highlight some open problems

Metric View Planning Problem with Traveling Cost and Visibility Range

Abstract — In this paper, we consider the problem where a point robot in a 2D or 3D environment equipped with an omnidirectional range sensor of finite range D is asked to inspect a set of surface patches, while minimizing the sum of view cost, proportional to the number of viewpoints planned, and the travel cost, proportional to the length of path traveled. We call it the Metric View Planning Problem with Traveling Cost and Visibility Range or Metric TVPP in short. Via an L-reduction from the set covering problem to a two-dimensional Metric TVPP, we show that the Metric TVPP cannot be approximated within O(log m) ratio by any polynomial algorithm, where m is the number of surface patches to cover. We then analyze a natural two-level algorithm of solving first the view planning problem to get an approximate solution, and then solving, again using an approximation algorithm, the Metric traveling salesman problem to connect the planned viewpoints. We show this greedy algorithm has the approximation ratio of O(log m). Thus, it asymptotically achieves the best approximation ratio one can hope for. I

Aktive daten- und modellbasierte Sensorpositionierung zur 3-D Vermessung

Im Bereich der dreidimensionalen Objektrekonstruktion und -inspektion ist die Ansichtenplanung eines der zentralen Probleme. Es erlaubt die Bestimmung geeigneter Sensorparameter, um ein Messobjekt hochgenau und vollständig mit wenigen Ansichten zu erfassen. Dadurch können kürzere Ansichtenpläne erstellt werden, welche zu genaueren und vollständigeren Rekonstruktionen führen. Traditionelle Verfahren zur Ansichtenplanung, der Bestimmung der besten nächsten Ansicht (Next Best View, NBV) streben entweder nach der Maximierung der Vollständigkeit oder der Minimierung der Unsicherheit. Im Gegensatz dazu erlaubt die in dieser Arbeit vorgestellte modellbasierte Mehrschrittplanung, unter Berücksichtigung des zum größten Eigenwert der geschätzten Messunsicherheit gehörenden Eigenvektors (sog. erweitertes E-Kriterium), die gemeinsame Optimierung von Vollständigkeit und Genauigkeit. Dazu muss der verwendete Sensor genau modelliert und seine charakteristische Messunsicherheit experimentell bestimmt werden. Der gezeigte Ansatz ist sowohl in der daten- als auch der modellgetriebenen Ansichtenplanung anwendbar. Die Planungsmethode erzielt auch bei komplexen Messobjekten gute Ergebnisse. Die vorliegende Arbeit setzt den Planungsansatz in einen der Messdatenaufnahme vorangestelltem Berechnungsschritt für einen streifenprojektionsbasierten 3-D-Scanner um, veri?ziert die Vorteile durch Experimente und vergleicht die erzielten Ergebnisse mit menschlichen Bedienern und einem aktuellen Ansatz aus der Literatur. Dazu wird eine umfangreiche Bewertungsmethodik entwickelt. Diese umfasst neben einem komplexen Testobjekt für die Ansichtenplanung auch die detaillierte Bewertung der Messergebnisse hinsichtlich der benötigten Ansichtenanzahl, erzielten Vollständigkeit und Genauigkeit. Die vorgestellten Methoden werden zusätzlich zum Testobjekt auch mit verschiedenen, repräsentativen Messobjekten für die 3-D Rekonstruktion und Inspektion getestet