[论文解读] Multi-UAV trajectory planning for 3D visual inspection of complex structures

Stefan Ivić, Bojan Crnković+2 more|arXiv (Cornell University)|Apr 21, 2022

Robotics and Sensor-Based Localization被引用 4

一句话总结

本文提出了一种基于热方程驱动区域覆盖（HEDAC）算法的多架无人飞行器（UAV）轨迹规划方法，用于复杂基础设施的三维视觉检测。该方法利用势场和距离场生成无碰撞、相机优化的轨迹，确保表面覆盖均匀，在风力涡轮机、桥梁和合成结构等场景中，检测完整性和鲁棒性均优于当前最先进方法。

ABSTRACT

The application of autonomous UAVs to infrastructure inspection tasks provides benefits in terms of operation time reduction, safety, and cost-effectiveness. This paper presents trajectory planning for three-dimensional autonomous multi-UAV volume coverage and visual inspection of infrastructure based on the Heat Equation Driven Area Coverage (HEDAC) algorithm. The method generates trajectories using a potential field and implements distance fields to prevent collisions and to determine UAVs' camera orientation. It successfully achieves coverage during the visual inspection of complex structures such as a wind turbine and a bridge, outperforming a state-of-the-art method by allowing more surface area to be inspected under the same conditions. The presented trajectory planning method offers flexibility in various setup parameters and is applicable to real-world inspection tasks. Conclusively, the proposed methodology could potentially be applied to different autonomous UAV tasks, or even utilized as a UAV motion control method if its computational efficiency is improved.

研究动机与目标

• 解决多UAV协同轨迹规划在三维基础设施检测领域研究不足的问题。
• 实现在风力涡轮机和桥梁等复杂三维结构上的自主、安全且全面的视觉检测。
• 通过动态相机方向控制，确保所有表面均被摄像头视场捕获。
• 与现有路径规划方法相比，提升覆盖质量并缩短检测时间。
• 开发一种灵活且计算鲁棒的框架，可应用于现实世界中的UAV检测任务。

提出的方法

• 将HEDAC算法适配用于生成势场，引导UAV向三维空间中覆盖不足的区域移动。
• 利用距离场计算UAV与结构以及UAV与UAV之间的距离，实现实时碰撞避免。
• 通过距离场的梯度动态调整UAV相机朝向目标结构的最近表面点。
• 通过直接在势场中求解时间参数化轨迹，将轨迹生成与路径规划整合为单一过程。
• 将检测区域建模为从结构表面偏移的三维目标密度场，以引导覆盖。
• 采用改进的HEDAC公式，最小化期望覆盖与实际覆盖在时间上的差异。

实验结果

研究问题

• RQ1 基于HEDAC的多UAV轨迹规划方法能否在避免碰撞的同时，实现复杂基础设施的均匀三维表面覆盖？
• RQ2 与模型预测控制（收尾规划）方法相比，该方法在检测完整性和覆盖质量方面表现如何？
• RQ3 动态调整相机朝向最近表面点在多大程度上提升了视觉检测的有效性？
• RQ4 UAV数量和结构复杂度对覆盖收敛速度和检测效率有何影响？
• RQ5 该方法能否以高保真度应用于风力涡轮机和桥梁等实际检测任务？

主要发现

• 与收尾规划方法相比，基于HEDAC的方法实现了更优的表面覆盖，所有结构部件均得到更完整的检测。
• 在风力涡轮机检测场景中，两架UAV成功捕获了所有部件，验证了其在真实世界细长结构中的可行性。
• 五架UAV在桥梁检测中于有限时间窗口内实现了几乎所有表面的近似均匀覆盖。
• 所有测试案例均实现了覆盖收敛，收敛速度和完整性取决于结构复杂度和UAV数量。
• 即使在密集UAV配置（如单位立方体内100架UAV）下，该方法仍能生成稳定且无碰撞的轨迹。
• 尽管性能优异，但该算法的计算成本较高，若不进行优化，无法实现实时机载运动控制。