[論文レビュー] Cooperative Aerial Coverage Path Planning for Visual Inspection of Complex Infrastructures

Sina Sharif Mansouri, Christoforos Kanellakis+3 more|arXiv (Cornell University)|Nov 16, 2016

Robotic Path Planning Algorithms参考文献 14被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、事前にあるCADモデルを用いて、複雑な3次元インフラ構造物のマルチUAV点検を実現する協調型空中カバレッジパス計画（C-CPP）フレームワークを提案する。構造物を水平面でスライスして分岐部を検出することで、UAVに部分的カバレッジタスクを割り当て、3台のUAVを用いた場合に24.86分から11.36分へと検査時間を最大54％短縮する。同時に完全なカバレッジを確保し、SfMおよびSLAMを用いたオフライン3次元再構成を可能にする。

ABSTRACT

This article addresses the problem of Cooperative Coverage Path Planning (C-CPP) for the inspection of complex infrastructures (offline 3D reconstruction) by utilizing multiple Unmanned Autonomous Vehicles (UAVs). The proposed scheme, based on a priori 3D model of the infrastructure under inspection, is able to generate multiple paths for UAVs in order to achieve a complete cooperative coverage in a short time. Initially the infrastructure under inspection is being sliced by horizontal planes, which has the capability of recognizing the branches of the structure and these branches will be handled as breaking points for the path planning of the UAVs to collaboratively execute the coverage task in less time and more realistically, based on the current flying times of the UAVs. The multiple data sets collected from the coverage are merged for the offline sparse and dense 3D reconstruction of the infrastructure by utilizing SLAM and Structure from Motion approaches, with either monocular or stereo sensors. The performance of the proposed C-CPP has been experimentally evaluated in multiple indoor and realistic outdoor infrastructure inspection experiments.

研究の動機と目的

• 複雑なインフラ構造物の点検における検査時間と人的リスクを低減するため、自律的かつ協調的なUAV運用を可能にする。
• 複雑で非凸な構造物における、スケーラブルでマルチエージェント対応の3次元カバレッジパス計画手法の不足に応える。
• SLAMおよび構造から画像を再構成する（Structure from Motion）手法を用いた、信頼性の高いオフライン3次元再構成を可能にするために、視覚的完全カバレッジと重複視野を確保する。
• UAVの飛行時間制約とヨー方位角計画を組み込むことで、現実的で衝突のない飛行を実現する。

提案手法

• 構造物は、3次元CADモデルを水平面でスライスすることで、構造的分岐部を検出することにより、部分的カバレッジ領域に分割される。
• 各UAVは、建築的分岐点に基づいて、固有の部分的カバレッジ領域に割り当てられ、並列点検が可能になる。
• 各UAVに対して、最適なカメラ向きと完全な表面可視性を確保するためのウェイポイントとヨー参照が生成される。
• 異なる高度と安全領域をUAVに割り当てることで、運動制約と衝突回避を統合する。
• 複数のUAVから得られる視覚データは、飛行後、SfMおよびSLAMアルゴリズムを用いてスパarsとディンスな3次元再構成に統合される。
• 柔軟な展開を可能にするために、単眼およびステレオセンサ構成の両方をサポートする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 複雑で非凸な3次元インフラ構造物に対して、マルチUAVのカバレッジパス計画をどのように最適化し、検査時間を最小限にできるか？
• RQ2 3次元モデル内の構造的分岐を自動的に検出し、UAV間でカバレッジタスクをどのように分割できるか？
• RQ3 協調的パス計画は、完全なカバレッジを維持しつつ、どの程度点検効率を向上させることができるか？
• RQ4 ヨー参照計画の統合が、再構成のための視覚的カバレッジ品質をどのように向上させるか？

主な発見

• 3台のUAVを用いた場合、検査時間は1台のUAVの24.86分から11.36分に短縮され、54％の改善が達成された。
• 屋内実験では、飛行時間が1台のUAVで327秒から2台のUAVで166秒に短縮され、49％の削減が達成された。
• 屋外実験では、オンボードセンサのみを用いた完全自律飛行が実現され、飛行時間が370秒から189秒に短縮された。
• SfMを用いた協調的3次元再構成により、正確なメッシュが得られ、図12および図14の視覚的比較で検証された。
• 本手法により、完全なカバレッジと重複視覚データの確保が成功し、信頼性の高いオフライン3次元再構成に不可欠な条件を満たした。
• 最適なカメラ向きを確保するためのヨー参照が効果的に生成され、構造的表面の可視性が向上した。