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群制御arXiv:2606.25393

大規模トンネルにおけるFLISPを用いた空中・地上協調:高速LiDAR-IMU同期経路プランナー

Large-Scale Tunnel Air-Ground Collaboration With FLISP: Fast LiDAR-IMU Synchronized Path Planner

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水力発電トンネル点検のための、UGVとUAVの協調による地図不要の経路計画フレームワークFLISPを提案。単一のLiDAR-IMUセンサーで両機の経路を同期生成し、従来法より高速で高成功率を実現した。

詳しい要約

1. どんなもの?

- 水力発電用トンネル点検を対象にした UGV-UAV 協調検査のための mapless planning framework『FLISP (Fast LiDAR-IMU Synchronized Path Planner)』を提案。 - 単一の UGV 搭載 LiDAR-IMU suite が両プラットフォームの経路生成を同期して駆動する統合アーキテクチャ。 - 1.2 km の実運用トンネルでベンチマークを実施し、100% 成功率・7 ms 遅延を達成。

2. 先行研究と比べてどこがすごい?

- 従来の map-based paradigm と異なり、地図生成を必要としない mapless planning を採用。 - map-based 手法の構造的ボトルネックを回避: Fast-LIO2 + A* の map rasterization overhead を排除。 - LIO-SAM + RRT* の sampling instability も回避。 - grid-based 比で 7 倍、sampling-based 比で 3 桁の高速化を実現。

3. 技術・手法の肝は?

- 単一の UGV 搭載 LiDAR-IMU suite で両プラットフォームの経路を同期生成する unified architecture。 - UGV の障害物回避には enhanced Firefly Algorithm を用いた platform-specific solver。 - UAV 飛行には dynamic iterative optimizer を用いた platform-specific solver。 - state estimation drift なしで kinematic feasibility を保証する hierarchical refinement strategy。

4. どうやって有効だと検証した?

- 1.2 km の実運用トンネルでのベンチマークにより検証。 - Fast-LIO2 + A* および LIO-SAM + RRT* との比較を実施。 - 100% 成功率、7 ms 遅延を達成し、grid-based 比 7 倍、sampling-based 比 3 桁の高速化を確認。 - 実運用の水力発電トンネルで検証済み。

5. 議論はある?

- feature-degraded linear infrastructure におけるロボット検査のスケーラブルなソリューションを提供。 - 手作業による点検の非効率性と危険性を改善する可能性を示す。 - 具体的な限界や失敗ケース、議論の詳細は要旨からは不明。

6. 次に読むべき論文は?

- Fast-LIO2 + A* (比較ベースライン) - LIO-SAM + RRT* (比較ベースライン) - enhanced Firefly Algorithm (UGV 経路生成に使用) - dynamic iterative optimizer (UAV 飛行に使用)

※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。

著者: Fenghe Guo, Runjie Shen, Chenyang Sun, Junrui Zhang, Quanxi Zhan, Yongchun Wang, Junjie Zhang

分類: cs.RO

原文アブストラクト

Hydropower tunnel inspection is critical for infrastructure integrity yet remains inefficient and hazardous using manual methods. We propose FLISP (Fast LiDAR-IMU Synchronized Path Planner), a mapless planning framework for cooperative UGV-UAV inspection. Unlike traditional map-based paradigms, FLISP features three core contributions: (1) a unified architecture where a single UGV-mounted LiDAR-IMU suite drives synchronized path generation for both platforms; (2) platform-specific solvers utilizing an enhanced Firefly Algorithm for UGV obstacle avoidance and a dynamic iterative optimizer for UAV flight; and (3) a hierarchical refinement strategy ensuring kinematic feasibility without state estimation drift. Benchmarks in a 1.2 km operational tunnel demonstrate that FLISP circumvents structural bottlenecks of map-based methods, eliminating map rasterization overhead (Fast-LIO2 + A*) and sampling instability (LIO-SAM + RRT*). FLISP achieves a 100% success rate with 7 ms latency, representing a 7-fold speedup over grid-based and a three-order-of-magnitude improvement over sampling-based baselines. Validated in operational hydropower tunnels, this approach offers a scalable solution for robotic inspection in feature-degraded linear infrastructure. A demonstration video is available at https://youtu.be/Y_ezs1PfLJ4, and the code at https://github.com/ArchibaldGuo/FLISP.git.

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