FLISP를 이용한 대규모 터널 공중-지상 협력: 고속 LiDAR-IMU 동기화 경로 계획기

초록

수력 터널 검사는 기반 시설의 무결성에 중요하지만, 수동 방법을 사용할 경우 비효율적이고 위험합니다. 본 논문에서는 협업 UGV-UAV 검사를 위한 무지도(mapless) 계획 프레임워크인 FLISP(Fast LiDAR-IMU Synchronized Path Planner)를 제안합니다. 기존의 지도 기반 패러다임과 달리 FLISP는 세 가지 핵심 기여를 제공합니다: (1) 단일 UGV 탑재 LiDAR-IMU 장치가 두 플랫폼 모두에 대해 동기화된 경로 생성을 구동하는 통합 아키텍처; (2) UGV 장애물 회피를 위한 개선된 반딧불이 알고리즘(Enhanced Firefly Algorithm)과 UAV 비행을 위한 동적 반복 최적화기를 활용한 플랫폼별 솔버; (3) 상태 추정 드리프트 없이 운동학적 실현 가능성을 보장하는 계층적 정제 전략. 1.2km의 운영 터널에서 수행된 벤치마크는 FLISP가 지도 기반 방법의 구조적 병목 현상을 우회하여, 지도 래스터화 오버헤드(Fast-LIO2 + A*)와 샘플링 불안정성(LIO-SAM + RRT*)을 제거함을 입증합니다. FLISP는 7ms의 지연 시간으로 100% 성공률을 달성하며, 이는 그리드 기반 기준선 대비 7배, 샘플링 기반 기준선 대비 3자릿수 이상의 속도 향상을 나타냅니다. 운영 중인 수력 터널에서 검증된 이 접근법은 특징이 저하된 선형 기반 시설에서의 로봇 검사를 위한 확장 가능한 솔루션을 제공합니다. 데모 영상은 https://youtu.be/Y_ezs1PfLJ4에서, 코드는 https://github.com/ArchibaldGuo/FLISP.git에서 확인할 수 있습니다.

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.