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の進歩により、自律的な亀裂修復が進歩しましたが、既存の方法は依然として 3 つの重要な課題に直面しています。それは、ロボットの座標フレーム内での亀裂の正確な位置特定、(ii) 変化する亀裂の深さと幅への適応性、および (iii) 修復の検証です。
現実的な条件下でプロセスを実行します。
この論文では、精度と人間の安全性を高める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。
重要な課題の 1 つに対処するために、レーザー スキャナーを使用して亀裂の座標を強化し、正確な位置を特定します。
さらに、私たちのアプローチは、適応型亀裂充填法が固定速度アプローチよりも効率的かつ効果的であることを実証しており、実験結果では精度と一貫性の両方が確認されています。
さらに、現実世界への適用性とテストの再現性を確保するために、現実世界の条件を正確にシミュレートする 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を導入します。
この研究は、適応型ロボット システムがどのように手作業の必要性を軽減し、安全性を向上させ、メンテナンス作業の効率を向上させることができるかを実証することで、建設における人間とロボットのインタラクションの進化する分野に貢献し、最終的にはより高度で統合された建設ロボット工学への道を切り開くものです。
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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. While advancements in robotic perception and manipulation have progressed autonomous crack repair, existing methods still face three key challenges: accurate localization of cracks within the robot’s coordinate frame, (ii) adaptability to varying crack depths and widths, and (iii) validation of the repair process under realistic conditions. This paper presents an adaptive, autonomous system for surface crack detection and repair using robotics with advanced sensing technologies to enhance precision and safety for humans. The system uses an RGB-D camera for crack detection, a laser scanner for precise measurement, and an extruder and pump for material deposition. To address one of the key challenges, the laser scanner is used to enhance the crack coordinates for accurate localization. Furthermore, our approach demonstrates that an adaptive crack-filling method is more efficient and effective than a fixed-speed approach, with experimental results confirming both precision and consistency. In addition, to ensure real-world applicability and testing repeatability, we introduce a novel validation procedure using 3D-printed crack specimens that accurately simulate real-world conditions. This research contributes to the evolving field of human-robot interaction in construction by demonstrating how adaptive robotic systems can reduce the need for manual labor, improve safety, and enhance the efficiency of maintenance operations, ultimately paving the way for more sophisticated and integrated construction robotics.

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