This study presents a novel octree‐based three‐dimensional (3D) exploration and coverage method for autonomous underwater vehicles (AUVs). Robotic exploration can be defined as the task of obtaining a full map of an unknown environment with a robotic system, achieving full coverage of the area of interest with data from a particular sensor or set of sensors. While most robotic exploration algorithms consider only occupancy data, typically acquired by a range sensor, our approach also takes into account optical coverage, so the environment is discovered with occupancy and optical data of all discovered surfaces in a single exploration mission. In the context of underwater robotics, this capability is of particular interest, since it allows one to obtain better data while reducing operational costs and time. This study expands our previous study in 3D underwater exploration, which was demonstrated through simulation, presenting improvements in the view planning (VP) algorithm and field validation. Our proposal combines VP with frontier‐based (FB) methods, and remains light on computations even for 3D environments thanks to the use of the octree data structure. Finally, this study also presents extensive field evaluation and validation using the Girona 500 AUV. In this regard, the algorithm has been tested in different scenarios, such as a harbor structure, a breakwater structure, and an underwater boulder.

中文翻译：

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用于自主水下勘探的多传感器在线3D视图规划

这项研究提出了一种新颖的基于八叉树的三维（3D）探索和覆盖方法，用于自动水下航行器（AUV）。机器人探索可以定义为使用机器人系统获取未知环境的完整地图，用来自特定传感器或一组传感器的数据完全覆盖感兴趣区域的任务。尽管大多数机器人勘探算法仅考虑通常由距离传感器获取的占用数据，但我们的方法还考虑了光学覆盖率，因此在一次勘探任务中就可以通过发现的所有表面的占用率和光学数据来发现环境。在水下机器人技术中，此功能特别受关注，因为它允许人们获得更好的数据，同时减少运营成本和时间。这项研究扩展了我们先前在3D水下勘探中的研究，该研究通过仿真进行了演示，并提出了视图规划（VP）算法和现场验证方面的改进。我们的建议将VP与基于边界（FB）的方法相结合，并且由于使用了octree数据结构，因此即使在3D环境下，计算也没有涉及。最后，本研究还介绍了使用Girona 500 AUV进行的广泛现场评估和验证。在这方面，该算法已在不同的场景中进行了测试，例如港口结构，防波堤结构和水下巨石。并且由于使用了octree数据结构，因此即使在3D环境下也可以进行计算。最后，本研究还介绍了使用Girona 500 AUV进行的广泛现场评估和验证。在这方面，该算法已在不同的场景中进行了测试，例如港口结构，防波堤结构和水下巨石。并且由于使用了octree数据结构，因此即使在3D环境下也可以进行计算。最后，本研究还介绍了使用Girona 500 AUV进行的广泛现场评估和验证。在这方面，该算法已在不同的场景中进行了测试，例如港口结构，防波堤结构和水下巨石。