GATSBI：基于在线 GTSP 的面向目标表面桥接检查与缺陷检测算法

我们研究了使用无人机（UAV）对基础设施表面进行缺陷可视化检查的问题。我们不假设基础设施的几何模型事先已知。我们的规划器称为 GATSBI，以 receding horizon fashion 规划一条路径以检查基础设施表面上的所有点。GATSBI 的输入是由 3D 点云在线创建的 3D 占用图。该占用图中对应基础设施的占用体素经过语义分割，用于创建仅包含基础设施的占用图。检查一个基础设施体素需要 UAV 从期望的观察角度和距离拍摄图像。随后，我们创建一个广义旅行 salesman 问题（GTSP）实例来聚类检查基础设施体素的候选视角，并使用现成的 GTSP 求解器找到给定实例的最优路径。随着算法在时间中看到更多环境部分，为检查未被检查的基础设施部分同时避免障碍物，算法会重新规划路径。我们通过在 AirSim 中的高保真仿真和实际实验进行评估。我们将 GATSBI 的性能与一个先验已知地图的基准检查算法进行比较。我们的评估表明，针对仅针对分段后的基础设施体素进行检查，并通过 GTSP 求解器进行谨慎规划，比基准检查算法更高效且更全面。