映射引导的 underwater 结构机器人检查任务发现与分配
机器人学
2026-02-03 v1
摘要
无需已知现有几何信息即可通过检查同时定位与地图（SLAM）数据来实现并优化水下多机器人检查的任务生成。通过考虑硬件参数和环境条件，可从 SLAM 网格中生成一组任务，并通过预期关键点得分和基于距离的修剪进行优化。使用水中测试演示算法的有效性，并确定合适的参数。将这些结果与模拟的 Voronoi 分区和 boustrophedon 模式在测试环境的检查覆盖进行比较。所提出任务发现方法的关键优势包括：对意外几何和分布的适应性，同时保持覆盖，同时聚焦于更可能呈现缺陷或损坏的区域。
引用
@article{arxiv.2602.02389,
title = {Mapping-Guided Task Discovery and Allocation for Robotic Inspection of Underwater Structures},
author = {Marina Ruediger and Ashis G. Banerjee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.02389},
year = {2026}
}
备注
This paper will appear in the proceedings of the 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)