Trajectory generation for effective sensing of a close proximity environment.
저자
발행사항
[S.l.]: University of Florida 2007
학위수여대학
University of Florida
수여연도
2007
작성언어
영어
주제어
학위
Ph.D.
페이지수
175 p.
지도교수/심사위원
Adviser: Richard C. Lind, Jr.
Unmanned systems stand to play a significant role in future sensing and information gathering applications. The scope of these scenarios is expanding to include those missions for which the sensor and carrier vehicle are forced to operate in close proximity to the surrounding environment. Several unique challenges are introduced for this class of sensing problems. First, the sensor projects a small footprint on environment surfaces relative to the scale of vehicle motion. Consequently, coupling exhibited between the motion of the vehicle and the direction of sensor pointing has a significant effect on gathered data. Second, view characteristics of sensed objects, such as resolution and aspect, can vary appreciably over the sensor field-of-view. These variations can have an adverse effect on data quality. Finally, vehicle maneuvering in close proximity to obstacles imposes significant risks to safe navigation. As such, consideration of vehicle dynamics within any motion planning strategy is critical to ensure that accurate and precise trajectories are generated.
This dissertation addresses the problem of planning sensing trajectories through complex and cluttered environments. A randomized planning technique is developed which utilizes a hybrid modeling strategy to efficiently plan dynamically-admissible trajectories. Then, a generalized measure of sensing effectiveness is formulated to quantify the application-specific effects of sensor operation in close proximity to sensing targets. Finally, these elements are integrated into a randomized trajectory planner that ensures quality data collection regarding a specified set of targets while satisfying the system dynamics. The utility of the planner is demonstrated through several simulated examples.
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