FALCON: Fast Autonomous Aerial ExplorationUsing Coverage Path Guidance（覆盖路径引导的快速自主空中探索）

创新点：

• 提出一种基于连接性的增量式空间分解和连接图构造方法，捕获环境拓扑并促进有效的探测覆盖路径规划
• 提出一种分层的探索规划方法，生成合理的覆盖路径作为全局指导，并优化局部边界访问顺序，保持覆盖路径的意图。

• 提出探索算法评估环境和评估标准（VECO标准），支持在各种测试场景中与最先进的勘探规划者进行公平、全面的实验比较。

勘探规划预处理

增量式连通性感知空间分解

基于连通分量标记（CCL）将空间划分为多个“区域”（zone），区分自由空间和未知空间。构建连通图（connectivity graph），用于高效路径搜索和覆盖路径规划。

连通性感知空间分解

简述：分解出三维栅格地图中互相连接的未知栅格单元和已知自由且安全的栅格单元，并求解其无碰撞的中心位置。以其各自的中心位置作为图节点，连接附近可以无碰撞连接的其他同类型节点，由此分别构建出未知区域的连通性图和已知自由安全区域的连通性图。

根据最新占用信息，基于体素连通性进行分解，探索开始前，初始粗略分解将整个探索空间分解为一个一个的小单元，其尺寸与机载相机的视角场尺寸成正比。探索开始后地图在不断更新时，与更新后地图Bt边界框相交的单元将进一步分解为不相交区域Z。本方法基于最新占用信息对不连通区域进行精细分离。与采用均匀分解的简单方法不同，这种精细分解可视为连通分量标记（CCL）问题。它会划分为安全-自由型体素，不安全-自由型体素。占据状态，未知状态，其中不安全-自由型体素、占据状态会被剔除。具有相同标签的会被归类到自由区或未知区，不可通过区域会被独立划分 。

增量式连通图构建（区域级连接）

简述：这里通过A*搜索来判定两个节点之间是否具备连通性，并且将A*限制在了局部区域内。

前沿视点

基于FUEL进行前沿聚类和视点采样，然后对每个候选视点进行评估。

基于光线射线投影操作，在每个采样的视点处计算FOV感知范围能够覆盖的unknown体素单元数目。根据聚类各视点处的unknown数目，，计算该聚类分布处未知体素的均值和方差，并计算正态分布，

基于覆盖路径引导的分层探索规划

覆盖路径规划

求解子区域的访问顺序，包括包含未知空间的区域、存在视点的区域