Multi-Goal Feasible Path Planning Using Ant Colony Optimization

A new algorithm for solving multi-goal planning problems in the presence of obstacles is introduced. We extend ant colony optimization (ACO) from its well-known application, the traveling salesman problem (TSP), to that of multi-goal feasible path planning for inspection and surveillance applications. Specifically, the ant colony framework is combined with a sampling-based point-to-point planning algorithm; this is compared with two successful sampling-based multi-goal planning algorithms in an obstacle-filled two-dimensional environment. Total mission time, a function of computational cost and the duration of the planned mission, is used as a basis for comparison. In our application of interest, autonomous underwater inspections, the ACO algorithm is found to be the best-equipped for planning in minimum mission time, offering an interior point in the tradeoff between computational complexity and optimality.United States. Office of Naval Research (Grant N00014-06-10043

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