Großräumige Tunnel-Luft-Boden-Kollaboration mit FLISP: Schneller LiDAR-IMU-synchronisierter Pfadplaner

Zusammenfassung

Die Inspektion von Wasserkrafttunneln ist für die Infrastrukturintegrität von entscheidender Bedeutung, bleibt jedoch bei manuellen Methoden ineffizient und gefährlich. Wir schlagen FLISP (Fast LiDAR-IMU Synchronized Path Planner) vor, ein kartenloses Planungsframework für die kooperative Inspektion von UGV und UAV. Im Gegensatz zu traditionellen kartenbasierten Paradigmen bietet FLISP drei Kernbeiträge: (1) eine einheitliche Architektur, bei der eine einzige, auf dem UGV montierte LiDAR-IMU-Einheit die synchronisierte Pfadgenerierung für beide Plattformen steuert; (2) plattformspezifische Lösungsalgorithmen, die einen erweiterten Glühwürmchen-Algorithmus zur Hindernisvermeidung des UGV und einen dynamischen iterativen Optimierer für den UAV-Flug nutzen; und (3) eine hierarchische Verfeinerungsstrategie, die kinematische Machbarkeit ohne Zustandsschätzungsdrift gewährleistet. Benchmarks in einem 1,2 km langen Betriebstunnel zeigen, dass FLISP strukturelle Engpässe kartenbasierter Methoden umgeht, indem es den Overhead der Kartenrasterisierung (Fast-LIO2 + A*) und die Probeninstabilität (LIO-SAM + RRT*) eliminiert. FLISP erreicht eine Erfolgsquote von 100 % bei einer Latenz von 7 ms, was einer 7-fachen Beschleunigung gegenüber gitterbasierten und einer Verbesserung um drei Größenordnungen gegenüber probenbasierten Basislinien entspricht. Validierte in Betriebstunneln von Wasserkraftanlagen bietet dieser Ansatz eine skalierbare Lösung für die Roboterinspektion in merkmalsarmer linearer Infrastruktur. Ein Demonstrationsvideo ist unter https://youtu.be/Y_ezs1PfLJ4 und der Code unter https://github.com/ArchibaldGuo/FLISP.git verfügbar.

English

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.