Colaboração Ar-Terra em Grande Escala em Túneis com FLISP: Planejador Rápido de Caminho Sincronizado com LiDAR-IMU

Resumo

A inspeção de túneis hidrelétricos é essencial para a integridade da infraestrutura, mas permanece ineficiente e perigosa quando realizada por métodos manuais. Propomos o FLISP (Planejador de Caminho Rápido Sincronizado com LiDAR-IMU), um framework de planejamento sem mapa para inspeção cooperativa UGV-UAV. Diferente dos paradigmas tradicionais baseados em mapas, o FLISP apresenta três contribuições principais: (1) uma arquitetura unificada onde um único conjunto LiDAR-IMU montado no UGV impulsiona a geração sincronizada de caminhos para ambas as plataformas; (2) solucionadores específicos para cada plataforma, utilizando um Algoritmo Firefly aprimorado para desvio de obstáculos do UGV e um otimizador iterativo dinâmico para o voo do UAV; e (3) uma estratégia de refinamento hierárquico que garante viabilidade cinemática sem deriva na estimativa de estado. Testes em um túnel operacional de 1,2 km demonstram que o FLISP evita gargalos estruturais dos métodos baseados em mapas, eliminando a sobrecarga de rasterização de mapas (Fast-LIO2 + A*) e a instabilidade de amostragem (LIO-SAM + RRT*). O FLISP atinge uma taxa de sucesso de 100% com latência de 7 ms, representando uma aceleração de 7 vezes em relação às abordagens baseadas em grade e uma melhoria de três ordens de magnitude em relação às linhas de base baseadas em amostragem. Validado em túneis hidrelétricos operacionais, essa abordagem oferece uma solução escalável para inspeção robótica em infraestrutura linear com degradação de características. Um vídeo de demonstração está disponível em https://youtu.be/Y_ezs1PfLJ4 e o código em https://github.com/ArchibaldGuo/FLISP.git.

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.