FLISPを用いた大規模トンネル空中-地上協調：高速LiDAR-IMU同期経路計画器

要旨

水力トンネル点検は、インフラの健全性維持に不可欠ですが、手動による方法では非効率で危険が伴います。本論文では、UGV-UAV協調点検のためのマップレス経路計画フレームワークであるFLISP（Fast LiDAR-IMU Synchronized Path Planner）を提案します。従来のマップベースパラダイムとは異なり、FLISPは以下の3つの核心的貢献を特徴とします。（1）単一のUGV搭載LiDAR-IMUシステムが両プラットフォームの同期経路生成を駆動する統一アーキテクチャ、（2）改良型ホタルアルゴリズムを用いたUGV障害物回避と動的逐次最適化器によるUAV飛行のためのプラットフォーム固有ソルバー、（3）状態推定ドリフトを伴わずに運動学的実現可能性を保証する階層的洗練戦略。実運用トンネル（1.2 km）でのベンチマークでは、FLISPはマップベース手法の構造的ボトルネックを回避し、マップラスタライゼーションのオーバーヘッド（Fast-LIO2 + A*）やサンプリングの不安定性（LIO-SAM + RRT*）を排除します。FLISPは100%の成功率を7ミリ秒のレイテンシで達成し、グリッドベース手法に対して7倍、サンプリングベース手法に対して3桁の高速化を実現します。実運用の水力トンネルで検証された本アプローチは、特徴劣化した線状インフラにおけるロボット点検のためのスケーラブルなソリューションを提供します。デモ動画は https://youtu.be/Y_ezs1PfLJ4、コードは https://github.com/ArchibaldGuo/FLISP.git で公開されています。

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.