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sim2realarXiv:2610.19523

ダンジョン・可視性ワールド生成器

Dungeon and Visibility World Generator

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ロボット探索や被覆、マルチエージェント配置アルゴリズムの評価用に、2D/3D環境と視線計算を生成するオープンソースフレームワークを提案。

詳しい要約

1. どんなもの？

- ロボット探索・カバレッジ・マルチエージェント配置アルゴリズム評価用の再現可能な環境を生成するオープンソースフレームワーク。 - 2D/3D環境を構築し、幾何学的line-of-sightを評価。 - orthogonal, polygonal/polyhedral, curvilinear幾何をサポート。 - 6つの構築ファミリー: scattered rooms, clusters, winding passages, caverns, branches, loops。 - 部屋寸法、通路構造、障害物、空間配置をパラメータと確率分布で制御。 - 連続free-space幾何と離散occupancy表現を提供。 - Rustベースのvisibility engineで両表現のline-of-sightクエリをサポート。 - 設定、生成幾何、occupancy grids、visibility結果を記録し再現性を確保。

2. 先行研究と比べてどこがすごい？

- 要旨からは不明。 - 先行研究との具体的な比較や優位性は記述されていない。 - 既存の環境生成器との差異は明示されていない。

3. 技術・手法の肝は？

- 6つの構築ファミリー（scattered rooms, clusters, winding passages, caverns, branches, loops）で環境を生成。 - パラメータと確率分布により部屋寸法、通路構造、障害物、空間配置を制御。 - 連続free-space幾何と離散occupancy表現の両方を生成。 - Rustベースのvisibility engineが両表現でline-of-sightクエリを実行。 - 任意のエージェント位置から観測可能領域を評価。 - 設定、生成幾何、occupancy grids、visibility結果を記録し再現性を支援。

4. どうやって有効だと検証した？

- 6つの幾何クラスすべてで生成器をデモンストレーション。 - 幾何と空間解像度がvisibilityに与える影響を検討。 - 生成時間と再現性を評価。 - 具体的な評価指標やベンチマークは要旨からは不明。

5. 議論はある？

- 要旨からは不明。 - 限界や議論点は明示されていない。 - 生成時間や再現性の評価結果の詳細は不明。

6. 次に読むべき論文は？

- 要旨で参照/比較されている研究は無い。 - 同分野の定番として、robotic exploration, coverage, multi-agent deploymentのアルゴリズム論文を挙げる。 - 具体的な論文名は要旨からは不明。

※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。

著者: Edwin Mériaux, Antonio Loría, Gregory Dudek

分類: cs.RO

原文アブストラクト

Robotic exploration, coverage, and multi-agent deployment algorithms require reproducible environments with controllable geometry and visibility. This paper presents the Dungeon and Visibility World Generator, an open-source framework for constructing two- and three-dimensional environments and evaluating geometric line-of-sight. The framework supports orthogonal, polygonal or polyhedral, and curvilinear geometries, with six construction families covering scattered rooms, clusters, winding passages, caverns, branches, and loops. Room dimensions, passage structures, obstacles, and spatial placement can be controlled through configurable parameters and probability distributions. Each generated environment provides continuous free-space geometry and a corresponding discrete occupancy representation. A Rust-based visibility engine supports line-of-sight queries in both representations, enabling the evaluation of observable regions from arbitrary agent positions. The framework records configurations, generated geometries, occupancy grids, and visibility results to support reproducible experiments. We demonstrate the generator across all six geometry classes, examine how geometry and spatial resolution affect visibility, and evaluate generation time and reproducibility. The resulting framework provides a configurable foundation for evaluating robotic exploration, coverage, and multi-agent deployment algorithms in diverse environments.

arXivで原文を読む →arXiv概要ページ

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