Fields2Cover/Fields2Cover

何を解決するか

Fields2Cover は自律農業車両のカバレッジパス計画（CPP）問題を解決するように設計されています。車両がフィールドのすべての部分をカバーしつつ、非効率を最小限に抑え、ロボットの物理的制約に従って実際に走行可能なパスを保証します。

仕組み

このライブラリは、フィールド定義と車両仕様を完全なパスに変換するモジュール式パイプラインを使用しています。このプロセスには、相互に交換可能な複数のモジュールが含まれます：

1. ヘッドランド生成：フィールドの境界パスを作成します。
2. スワース生成：車両が従う平行線（スワース）を決定します。
3. ルート計画：OR-tools や古典的なパターン（スネーク、スパイラル、ボウストロフェドン）などのツールを使用して、スワースを訪問する順序を最適化します。
4. パス計画：最終的な走行可能なパスを生成し、Dubins および Reeds-Shepp 曲線を用いて運動学的に可能なかたちの曲がりを含みます。

非凸フィールドや障害物を扱うために、台形分解およびボウストロフェドン分解を使用します。

対象ユーザー

主に自律農業機器や農業ロボティクスの研究者および開発者を対象としており、さまざまなカバレッジパス計画アルゴリズムの実装と比較を標準化されたフレームワークで行えるようにします。

特徴

• モジュールアーキテクチャ：ヘッドランドからパス計画までのすべてのステップが相互に交換可能なモジュールです。
• 運動学的実現可能性：Dubins および Reeds-Shepp 曲線を使用して、車両にとって物理的に可能である曲がりを保証します。
• 多言語対応：C++17 で記述され、Python バインディングにより使いやすさを提供します。
• 複雑なフィールド対応：幾何学的分解により、非凸フィールドと障害物をサポートします。
• ROS 2 統合：opennav_coverage サーバーを介して ROS 2 と互換性があります。