基于路径基元采样与基元覆盖图的视觉检测覆盖路径规划
机器人学
2019-08-09 v1
摘要
对于使用无人机(UAV)的视觉检测应用而言，规划路径以采集目标物体的表面信息对于提高效率并降低总体成本至关重要。由于覆盖需求，覆盖路径规划(CPP)问题常被用于此类检测应用。传统上，研究者通常先规划并优化视点以捕获表面信息，再优化路径以访问所选视点。本文提出一种新颖的规划方法，直接对配备相机的无人机进行巡检路径的采样与规划，在复杂三维环境中以视频流设置获取目标结构的视觉与几何信息。该规划方法首先基于体素膨胀与减法的采样方法，在目标物体周围生成途经点与路径基元。随后提出一种新颖的基元覆盖图(PCG)，利用采样得到的途经点与路径基元对拓扑信息、飞行距离及可见性信息进行编码。最后执行图搜索，在PCG中寻找满足覆盖需求并完成检测任务的所得路径。本文通过仿真与现场测试证明了所提方法的有效性。
引用
@article{arxiv.1908.02901,
title = {Coverage Path Planning using Path Primitive Sampling and Primitive Coverage Graph for Visual Inspection},
author = {Wei Jing and Di Deng and Zhe Xiao and Yong Liu and Kenji Shimada},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.02901},
year = {2019}
}
备注
Accepted by IROS 2019, 8 pages