Крупномасштабная тоннельная воздушно-наземная коллаборация с FLISP: быстрый синхронизированный планировщик пути на основе LiDAR-IMU

Аннотация

Инспекция гидроэнергетических туннелей имеет решающее значение для целостности инфраструктуры, однако при использовании ручных методов она остается неэффективной и опасной. Мы предлагаем FLISP (Fast LiDAR-IMU Synchronized Path Planner) — бескартовую систему планирования для кооперативной инспекции с использованием UGV и UAV. В отличие от традиционных картографических парадигм, FLISP включает три ключевых вклада: (1) единую архитектуру, где один комплект LiDAR-IMU, установленный на UGV, обеспечивает синхронизированную генерацию путей для обеих платформ; (2) специализированные решатели для каждой платформы, использующие улучшенный алгоритм светлячков для предотвращения препятствий UGV и динамический итеративный оптимизатор для полета UAV; (3) иерархическую стратегию уточнения, обеспечивающую кинематическую осуществимость без дрейфа оценки состояния. Испытания в эксплуатационном туннеле протяженностью 1,2 км показывают, что FLISP обходит структурные ограничения картографических методов, устраняя накладные расходы на растеризацию карт (Fast-LIO2 + A*) и нестабильность выборки (LIO-SAM + RRT*). FLISP достигает 100% успешности с задержкой 7 мс, что представляет собой ускорение в 7 раз по сравнению с сеточными методами и на три порядка по сравнению с базовыми методами выборки. Апробированный в действующих гидроэнергетических туннелях, данный подход предлагает масштабируемое решение для роботизированной инспекции линейной инфраструктуры с низким качеством характерных признаков. Демонстрационное видео доступно по адресу https://youtu.be/Y_ezs1PfLJ4, а код — по адресу 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.