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在以前未知的GPS限制的阻塞区域中的探索和安全导航是部署在地下环境中的自动机器人的主要挑战。作为回应，这项工作建立了一个探索规划框架，该框架是为在地下探索任务中微型航空车（MAV）现实部署的现实部署而开发的。自主MAV在未知区域中导航的基本任务是决定在导航时寻找位置，以便MAV将获得有关周围环境的更多信息。本文中介绍的工作重点介绍了大规模洞穴或多支隧道（如结构）的3D探索，同时仍然优先考虑在以前未知区域中快速导航的前往和移动前进方法。为了实现这种探索行为，拟议的工作采用了两层导航方法。第一层涉及计算可穿越的边界以在约束视野中生成前方的外观，并与MAV的标题矢量保持一致，从而导致快速连续探索。提出的基于边界分布的开关目标选择方法使MAV可以探索各种地形，同时仍调节MAV的标题向量。拟议方案的第二层处理了MAV的全球基于基于成本的导航到多支隧道系统中潜在连接的导航，从而导致对部分看到区域的连续探索。提出的框架是一种新型边境目标选择方法，基于风险感知的可扩展网格计划，基于局部反应性导航，避免障碍物的非线性模型预测控制和人工潜在领域的组合，以及在极端环境中自动部署MAV的障碍。
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