Complete and Near-Optimal Robotic Crack Coverage and Filling in Civil Infrastructure

要約

我々は、センサを用いた検査とフットプリントカバレッジ（SIFC）の同時計画および制御設計を、自律ロボットによる亀裂マッピングと充填に適用して発表する。SIFC問題の主な課題は、（マッピングのための）完全なセンシングと（充填のための）ロボットフットプリントカバレッジタスクの結合にある。最初に、我々は既知のターゲット情報（例えば亀裂）を仮定し、作業空間の完全なセンシングカバレッジと、最小コスト経路を用いた完全なロボットフットプリントカバレッジを達成するために、古典的なセル分解法を採用する。その後、未知のターゲット情報を扱うためにアルゴリズムを一般化し、ロボットのフットプリントカバレッジを行いながら、ロボットがオンラインでターゲットグラフをスキャンし、インクリメンタルに構築することを可能にする。このオンライン多項式時間SIFC計画アルゴリズムは、ロボットの総走行距離を最小化し、作業空間全体の完全なセンシングカバレッジを保証し、ほぼ最適なロボットフットプリントカバレッジを達成する。実証アプリケーションでは、ロボットのフットプリント内のすべての亀裂を効率的に充填するために、計画されたロボット軌道と協調したノズル動作制御を設計する。アルゴリズムの設計、性能、および比較を説明するために実験結果を示す。SIFCアルゴリズムは、センシングとアクチュエーションカバレッジを同時に必要とする様々なロボットアプリケーションに対して、高効率なモーションプランニングソリューションを提供する。

要約(オリジナル)

We present a simultaneous sensor-based inspection and footprint coverage (SIFC) planning and control design with applications to autonomous robotic crack mapping and filling. The main challenge of the SIFC problem lies in the coupling of complete sensing (for mapping) and robotic footprint (for filling) coverage tasks. Initially, we assume known target information (e.g., crack) and employ classic cell decomposition methods to achieve complete sensing coverage of the workspace and complete robotic footprint coverage using the least-cost route. Subsequently, we generalize the algorithm to handle unknown target information, allowing the robot to scan and incrementally construct the target graph online while conducting robotic footprint coverage. The online polynomial-time SIFC planning algorithm minimizes the total robot traveling distance, guarantees complete sensing coverage of the entire workspace, and achieves near-optimal robotic footprint coverage, as demonstrated through empirical experiments. For the demonstrated application, we design coordinated nozzle motion control with the planned robot trajectory to efficiently fill all cracks within the robot’s footprint. Experimental results are presented to illustrate the algorithm’s design, performance, and comparisons. The SIFC algorithm offers a high-efficiency motion planning solution for various robotic applications requiring simultaneous sensing and actuation coverage.

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