ENVIRONMENT AND TECHNOLOGIES

Construction of a terrain traversability map from UAV imagery for route planning of a screw-propelled robot

Authors

  • Ilya V. Komarov Bauman Moscow State Technical University (National Research University), 105005, Moscow, 2nd Baumanskaya str., 5/1
  • Aleksandr K. Manko Bauman Moscow State Technical University (National Research University), 105005, Moscow, 2nd Baumanskaya str., 5/1
  • Elizaveta D. Zinenko Bauman Moscow State Technical University (National Research University), 105005, Moscow, 2nd Baumanskaya str., 5/1

How to cite

GOST Komarov I. V., Manko A. K., Zinenko E. D. Construction of a terrain traversability map from UAV imagery for route planning of a screw-propelled robot // Environmental Management Issues. 2026. Vol. 5. No. 3. P. 19-30. DOI: 10.25726/j7257-5461-8361-s
APA Komarov, I. V., Manko, A. K. & Zinenko, E. D. (2026). Construction of a terrain traversability map from UAV imagery for route planning of a screw-propelled robot. Environmental Management Issues, 5(3), 19-30. https://doi.org/10.25726/j7257-5461-8361-s

Abstract

A screw propulsor provides high bearing traversability over water-saturated, marshy and snow-covered ground, yet it loses mobility on dry compacted and stony surfaces; consequently, conventional traversability maps calibrated for wheeled and tracked platforms become unsuitable for it, since the cells penalised by the usual model as hard to traverse are precisely the ones preferable for the screw-propelled vehicle. The mismatch between the standard cost labelling of terrain and the inverse mobility of the screw propulsor yields routes that are formally short but physically infeasible. The aim of the work is to construct a traversability map from aerial survey imagery captured by an unmanned aerial vehicle, with a cost labelling tuned to the mobility profile of the screw-propelled robot, and to plan a route over such a map. An author's computational model was built: an orthophoto and a digital elevation model recovered photogrammetrically are converted into a movement cost raster through surface-type classification and local slope estimation, after which the route is found by a weighted search algorithm on the resulting raster. A model computation over a scene of 1.24 km² showed that the route laid out along the inverse traversability map is about 18,6% longer than the geometrically shortest one, whereas its integral movement cost is 41,3% lower, and the share of the track passing over soft ground favourable to the screw rises from 31,7 to 78,4%. The result is most sensitive to the weight of slope in the cost function and to the resolution of the digital elevation model; when the elevation grid is coarsened from 0.25 to 1.0 m, the share of soft ground along the track decreases non-monotonically. The obtained relations show that the suitability of a route for a screw-propelled vehicle is governed by the agreement of the cost labelling with the inverse character of the propulsor's bearing traversability, whereas geometric length plays a secondary role.

Keywords

traversability map screw propulsor unmanned aerial vehicle digital elevation model surface classification cost raster route planning photogrammetry bearing traversability

References

Алзубайри Ш.М., Петунин А.А., Алван Х.Л. Динамическая обработка 2D-карт, используемых алгоритмами поиска для планирования траектории // International Journal of Open Information Technologies. 2025. Т. 13. № 5. С. 118-127.

Бесхмельнов М.И., Лебедев Б.К., Лебедев О.Б. Гибридный метод планирования конфигурации маршрута на карте местности в условиях частичной неопределенности // Известия ЮФУ. Технические науки. 2025. № 2 (244). С. 68-82.

Добрецов Р.Ю., Соколова В.А., Затенко С.И., Иванов А.А., Ореховская А.А., Мельников М.А. Многослойные карты проходимости для обеспечения автоматизации управления движением наземных мобильных платформ // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2022. № 6. С. 101-110.

Егунов В.А., Королева И.Ю., Типаев Д.В. Алгоритмы движения мобильного робота с построением карты местности в реальном времени // Инженерный вестник Дона. 2022. № 4 (88). С. 126-132.

Кабиров И.А., Кильметов Р.А., Фетисов В.С., Неретина В.В. Алгоритм разведочного поиска траектории движения беспилотного летательного аппарата в неизвестной сильнопересеченной местности // Авиакосмическое приборостроение. 2021. № 4. С. 3-13.

Костюков В.А., Медведев М.Ю., Пшихопов В.Х. Алгоритмы планирования сглаженных индивидуальных траекторий движения наземных роботов // Мехатроника, автоматизация, управление. 2022. Т. 23. № 11. С. 585-595.

Лашков А.А., Зернов М.М. Способ и алгоритмы поиска маршрутов протяженных объектов на цифровой карте местности // Международный журнал информационных технологий и энергоэффективности. 2022. Т. 7. № 2 (24). С. 22-31.

Остапович О.С., Вишневский М.Р. Алгоритм планирования пути для БПЛА по геометкам // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: Наука и высшее профессиональное образование. 2023. № 4 (72). С. 606-614.

Плешков В.Н., Михайлова Е.В. Разработка автоматизированного алгоритма построения маршрута полета с учетом карты рельефа местности и запрещенной области полета // Математические методы в технологиях и технике. 2025. № 2. С. 111-118.

Попова А.А. Глобальное планирование маршрута мобильного робота на основе графовых методов // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. 2024. № 2. С. 57-67.

Румянцев Б.В., Кочкаров А.А. Построение траектории движения беспилотных летательных аппаратов при патрулировании пересеченной местности // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2022. Т. 20. № 5. С. 55-66.

Федосов В.П., Ибадов Р.Р., Ибадов С.Р. Определение направления движения и индексации беспилотных летательных аппаратов на изображении карты подстилающей поверхности // Радиотехника. 2024. Т. 88. № 12. С. 53-69.

Шепель И.О. Алгоритм комплексирования нескольких источников данных в общую карту занятости // Известия ЮФУ. Технические науки. 2021. № 3 (220). С. 64-71.

Шепель И.О. Метод генерации карты занятости мобильного робота по данным мультиспектральной системы технического зрения // Известия ЮФУ. Технические науки. 2024. № 2 (238). С. 236-246.

Ярощук П.О. Разработка комбинированной архитектуры построения карты на основе SLAM-алгоритмов и глубокого обучения // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и технические науки. 2025. № 6-2. С. 254-258.

Issue

Section

ENVIRONMENT AND TECHNOLOGIES
Want to publish with us?
Submit an article

Machine-readable metadata

Similar Articles

1 2 3 4 > >> 

You may also start an advanced similarity search for this article.