Vision-Based Adaptive Robotics for Autonomous Surface Crack Repair
作者: Joshua Genova, Eric Cabrera, Vedhus Hoskere
分类: cs.RO, cs.CV, eess.SY
发布日期: 2024-07-23 (更新: 2025-08-11)
备注: 10 pages, 6 figures, 3 tables, submitted to ASCE International Conference on Computing in Civil Engineering (i3CE 2025)
💡 一句话要点
提出基于视觉的自适应机器人系统，实现自主表面裂缝修复
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 自主修复 表面裂缝 机器人视觉 激光扫描 自适应控制
📋 核心要点
- 现有表面裂缝修复依赖人工，效率低且精度不足，机器人自主修复面临定位精度、裂缝尺寸适应性和效果验证等挑战。
- 提出一种基于视觉的自适应机器人系统，利用激光扫描仪精确定位裂缝，并采用自适应填充策略提升修复效率和一致性。
- 通过3D打印裂缝进行真实条件下的验证，实验结果表明该方法具有良好的可重复性和修复效果。
📝 摘要（中文）
基础设施表面的裂缝若不及时修复，可能导致严重的损坏和高昂的维护成本。人工修复方法劳动密集、耗时且精度不高。虽然机器人感知和操作的进步推动了自主裂缝修复，但仍存在三个关键挑战：在机器人坐标系中的精确定位、对不同裂缝尺寸的适应性以及修复效果的真实验证。本文提出了一种自适应的自主机器人系统，用于表面裂缝检测和修复，该系统利用先进的传感技术来提高精度和人类安全性。使用激光扫描仪来细化裂缝坐标，以实现精确定位。此外，我们的自适应裂缝填充方法在效率和一致性方面优于固定速度技术。我们使用3D打印的裂缝在真实条件下验证了我们的方法，证明了可重复的测试。这项研究通过减少人工劳动、提高安全性和简化维护操作，为更复杂和集成的建筑机器人铺平了道路，从而为人类与机器人交互领域做出了贡献。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决基础设施表面裂缝的自主修复问题。现有的人工修复方法效率低下、成本高昂，且存在安全隐患。现有的机器人修复方法在裂缝定位精度、对不同尺寸裂缝的适应性以及修复效果的真实验证方面存在不足。这些痛点限制了机器人技术在裂缝修复领域的广泛应用。
核心思路：论文的核心思路是利用视觉感知技术（激光扫描）提高裂缝定位的精度，并采用自适应的填充策略来适应不同尺寸的裂缝。通过精确的定位和自适应的填充，可以提高修复的效率和质量，并减少对人工干预的依赖。
技术框架：该自主修复系统主要包含以下几个模块：1) 裂缝检测模块：利用视觉传感器（具体类型未知）初步检测表面裂缝；2) 激光扫描模块：使用激光扫描仪获取裂缝的精确三维坐标信息，提高定位精度；3) 路径规划模块：根据裂缝的形状和尺寸，规划机器人的运动轨迹；4) 自适应填充模块：根据裂缝的深度和宽度，动态调整填充速度和材料用量；5) 验证模块：通过3D打印裂缝进行模拟验证，评估修复效果。
关键创新：该论文的关键创新在于以下两点：1) 采用激光扫描仪进行裂缝的精确定位，提高了定位精度，克服了传统视觉方法的局限性；2) 提出了一种自适应的裂缝填充策略，能够根据裂缝的尺寸动态调整填充参数，提高了修复的效率和一致性。
关键设计：关于激光扫描仪的具体型号和参数设置未知。自适应填充策略的具体实现细节（例如，如何根据裂缝尺寸调整填充速度和材料用量的算法）未知。损失函数和网络结构等技术细节也未知，因为论文主要关注机器人系统的整体设计和验证，而非深度学习模型的优化。
📊 实验亮点
论文通过3D打印的裂缝进行实验验证，结果表明该自适应机器人系统能够有效地检测和修复表面裂缝。自适应填充方法在效率和一致性方面优于固定速度技术，但具体的性能数据（例如，修复速度、修复精度等）和提升幅度未知。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于桥梁、隧道、道路等基础设施的自动化维护和修复，降低维护成本，提高维护效率，并减少人工操作的安全风险。未来，该技术有望与无人机、移动机器人等平台结合，实现更大范围、更智能化的基础设施巡检和维护。
📄 摘要（原文）
Surface cracks in infrastructure can lead to severe deterioration and expensive maintenance if not efficiently repaired. Manual repair methods are labor-intensive, time-consuming, and imprecise. While advancements in robotic perception and manipulation have progressed autonomous crack repair, three key challenges remain: accurate localization in the robot's coordinate frame, adaptability to varying crack sizes, and realistic validation of repairs. We present an adaptive, autonomous robotic system for surface crack detection and repair using advanced sensing technologies to enhance precision and safety for humans. A laser scanner is used to refine crack coordinates for accurate localization. Furthermore, our adaptive crack filling approach outperforms fixed speed techniques in efficiency and consistency. We validate our method using 3D printed cracks under realistic conditions, demonstrating repeatable testing. This research contributes to the field of human-robot interaction by reducing manual labor, improving safety, and streamlining maintenance operations, ultimately paving the way for more sophisticated and integrated construction robotics.