XIT: Exploration and Exploitation Informed Trees for Active Gas Distribution Mapping in Unknown Environments

📄 arXiv: 2602.13739v1 📥 PDF

作者: Mal Fazliu, Matthew Coombes, Sen Wang, Cunjia Liu

分类: cs.RO, eess.SY

发布日期: 2026-02-14

💡 一句话要点

提出XIT算法，通过探索-利用平衡树规划实现未知环境下的主动气体分布测绘。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 气体分布测绘 主动探索 信息路径规划 机器人导航 未知环境 上限置信度 气体前沿

📋 核心要点

  1. 现有气体分布测绘系统依赖遥控，限制了在复杂未知环境中的可扩展性和响应速度。
  2. XIT算法通过构建探索-利用信息树，平衡探索未知区域和利用已有信息，实现高效气体分布测绘。
  3. 实验表明，XIT算法在气体分布测绘质量和效率方面优于现有方法，并具有推广到其他信息收集任务的潜力。

📝 摘要（中文）

移动机器人气体分布测绘(GDM)在危险气体泄漏应急响应中提供关键的态势感知。然而，大多数系统仍然依赖于遥控操作，限制了可扩展性和响应速度。在未知和杂乱环境中，自主主动GDM面临挑战，因为机器人必须同时探索可通行空间、绘制环境地图，并从稀疏的化学测量中推断气体分布置信度。我们通过将主动GDM建模为下一个最佳轨迹信息路径规划(IPP)问题来解决这个问题，并提出了XIT(探索-利用信息树)，这是一种基于采样的规划器，通过生成并发轨迹朝向富含探索性的目标，同时收集信息丰富的气体测量来平衡探索和利用。XIT从基于当前气体后验导出的上限置信度(UCB)信息场中抽取批量样本，并使用权衡旅行努力与气体浓度和不确定性的成本来扩展树。为了实现对烟羽感知的探索，我们引入了气体前沿概念，定义为与高气体浓度相邻的未观察区域，并提出了用于识别它们的波前气体前沿检测(WGFD)算法。高保真模拟和真实实验证明了XIT在GDM质量和效率方面的优势。虽然XIT是为主动GDM开发的，但它很容易应用于在未知环境中面临探索和利用权衡的其他机器人信息收集任务。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在未知和杂乱环境中，移动机器人如何自主地进行高效的气体分布测绘(GDM)问题。现有方法通常依赖于遥控操作，效率低且难以扩展。自主GDM面临的挑战在于需要在探索未知环境、构建环境地图和推断气体分布置信度之间进行平衡，同时还要处理稀疏的化学测量数据。

核心思路：论文的核心思路是将主动GDM问题建模为下一个最佳轨迹信息路径规划(IPP)问题，并设计一种基于采样的规划器XIT(Exploration-Exploitation Informed Trees)来平衡探索和利用。XIT通过生成并发轨迹，一方面朝向富含探索性的目标，另一方面收集信息丰富的气体测量，从而实现高效的GDM。

技术框架：XIT算法的整体框架包括以下几个主要模块：1) 基于当前气体后验构建上限置信度(UCB)信息场；2) 从UCB信息场中抽取批量样本作为潜在目标；3) 使用考虑旅行成本、气体浓度和不确定性的成本函数来扩展树；4) 引入气体前沿概念，并使用波前气体前沿检测(WGFD)算法识别气体前沿区域。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了XIT算法，一种基于采样的规划器，能够有效地平衡探索和利用，从而实现高效的GDM；2) 引入了气体前沿概念，并提出了WGFD算法，用于识别潜在的烟羽区域，从而指导机器人的探索行为；3) 将主动GDM问题建模为IPP问题，为解决该问题提供了一种新的思路。与现有方法相比，XIT算法能够更有效地探索未知环境，并收集更具信息量的气体测量数据。

关键设计：XIT算法的关键设计包括：1) UCB信息场的构建方式，用于评估潜在目标的探索价值；2) 成本函数的选择，用于平衡旅行成本、气体浓度和不确定性；3) WGFD算法的参数设置，用于控制气体前沿的检测灵敏度。具体而言，UCB信息场的构建依赖于当前气体后验的均值和方差，成本函数通常采用加权和的形式，WGFD算法的参数包括波前扩展的速度和停止条件。

📊 实验亮点

实验结果表明，XIT算法在气体分布测绘质量和效率方面优于现有方法。在高保真模拟环境中，XIT算法能够更快地收敛到准确的气体分布图，并减少机器人的旅行距离。在真实实验中，XIT算法也表现出良好的性能，能够有效地探索未知环境，并收集信息丰富的气体测量数据。具体数据未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于危险气体泄漏应急响应、环境监测、工业安全等领域。通过自主移动机器人进行气体分布测绘，可以提高响应速度、降低人员风险，并提供更准确的环境信息。未来，该技术有望与无人机、地面机器人等平台结合，实现更大范围、更高效的环境感知。

📄 摘要（原文）

Mobile robotic gas distribution mapping (GDM) provides critical situational awareness during emergency responses to hazardous gas releases. However, most systems still rely on teleoperation, limiting scalability and response speed. Autonomous active GDM is challenging in unknown and cluttered environments, because the robot must simultaneously explore traversable space, map the environment, and infer the gas distribution belief from sparse chemical measurements. We address this by formulating active GDM as a next-best-trajectory informative path planning (IPP) problem and propose XIT (Exploration-Exploitation Informed Trees), a sampling-based planner that balances exploration and exploitation by generating concurrent trajectories toward exploration-rich goals while collecting informative gas measurements en route. XIT draws batches of samples from an Upper Confidence Bound (UCB) information field derived from the current gas posterior and expands trees using a cost that trades off travel effort against gas concentration and uncertainty. To enable plume-aware exploration, we introduce the gas frontier concept, defined as unobserved regions adjacent to high gas concentrations, and propose the Wavefront Gas Frontier Detection (WGFD) algorithm for their identification. High-fidelity simulations and real-world experiments demonstrate the benefits of XIT in terms of GDM quality and efficiency. Although developed for active GDM, XIT is readily applicable to other robotic information-gathering tasks in unknown environments that face the exploration and exploitation trade-off.