用于GPS被剥夺建筑物中自主检查的智能微型航空器开发
机器人学
2024-08-13 v1
摘要
智能微型航空器(MAV)已通过在建筑施工的各阶段实现对硬-to-reach区域的高效、高分辨率监控而变革了基础设施检查。传统上，在GPS被剥夺的环境中（如工业设施和基础设施）操作无人机需要大量人力、繁琐且容易出错。本研究提出了一种用于此类复杂且GPS被剥夺室内环境中智能MAV检查的创新框架。该框架具备分层感知与规划系统，用于识别感兴趣区域并优化任务路径。它还呈现了一个具有增强定位和运动规划能力的先进MAV系统，集成了神经重建技术，用于综合性地对建筑结构进行3D重建。我们在面积4000平方米、长度为80米、宽度50米、高度7米的室内基础设施设施中进行了经验验证。该设施的主结构由柱子和墙体组成。实验结果表明，我们的MAV系统在自主检查任务中表现出色，成功率达100%，能够生成并执行扫描路径。广泛的实验验证了我们开发的MAV的可操控性，实现了100%的运动规划成功率，跟踪误差小于0.1米。此外，集成3D高斯溶射技术的增强重建方法 enables 从获取的数据中生成高保真渲染模型。总体而言，我们的新方法在基础设施检查中运用机器人技术方面取得了显著进展。
引用
@article{arxiv.2408.06030,
title = {Developing Smart MAVs for Autonomous Inspection in GPS-denied Constructions},
author = {Paoqiang Pan and Kewei Hu and Xiao Huang and Wei Ying and Xiaoxuan Xie and Yue Ma and Naizhong Zhang and Hanwen Kang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.06030},
year = {2024}
}