Vision-Based Adaptive Robotics for Autonomous Surface Crack Repair

要約

インフラの表面亀裂は、効率的に修復しないと大幅な劣化や高額なメンテナンスにつながる可能性があります。
手動による修復方法は労力と時間がかかり、不正確であるため、大規模な領域に拡張するのが困難です。
ロボットの認識と操作における画期的な進歩により、自律的な亀裂修復が進歩しましたが、提案された方法にはエンドツーエンドのテストと亀裂サイズの変化への適応性が欠けています。
この論文では、高度なセンシング技術を備えたロボット工学を使用した、表面亀裂の検出と修復のための適応型自律システムを紹介します。
このシステムは、亀裂検出に RGB-D カメラ、精密測定にレーザー スキャナ、材料の堆積に押出機とポンプを使用します。
3D プリントされた亀裂試験片を使用した新しい検証手順は、現実世界の亀裂をシミュレートし、テストの再現性を保証します。
私たちの研究は、亀裂を埋めるための適応システムが固定速度のアプローチよりも効率的かつ効果的であることを示しており、実験結果では精度と一貫性が確認されています。
この研究は、多用途で信頼性の高いロボットによるインフラストラクチャのメンテナンスへの道を開きます。

要約(オリジナル)

Surface cracks in infrastructure can lead to significant deterioration and costly maintenance if not efficiently repaired. Manual repair methods are labor-intensive, time-consuming, and imprecise and thus difficult to scale to large areas. Breakthroughs in robotic perception and manipulation have advanced autonomous crack repair, but proposed methods lack end-to-end testing and adaptability to changing crack size. This paper presents an adaptive, autonomous system for surface crack detection and repair using robotics with advanced sensing technologies. The system uses an RGB-D camera for crack detection, a laser scanner for precise measurement, and an extruder and pump for material deposition. A novel validation procedure with 3D-printed crack specimens simulates real-world cracks and ensures testing repeatability. Our study shows that an adaptive system for crack filling is more efficient and effective than a fixed-speed approach, with experimental results confirming precision and consistency. This research paves the way for versatile, reliable robotic infrastructure maintenance.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google