Inspection Planning Primitives with Implicit Models

📄 arXiv: 2510.07611v1 📥 PDF

作者: Jingyang You, Hanna Kurniawati, Lashika Medagoda

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-08

💡 一句话要点

提出IPIM，利用隐式模型高效进行复杂结构巡检规划，显著降低内存占用。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 巡检规划 隐式模型 神经SDF 运动规划 机器人 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有巡检规划器依赖显式环境模型，在大规模复杂结构巡检时面临内存占用过大的挑战。
  2. 论文提出IPIM，允许巡检规划器直接利用神经SDFs等隐式模型进行规划，避免了显式模型转换。
  3. 实验表明，使用IPIM的简单规划器在保证巡检轨迹质量的同时，内存占用比现有方法降低高达70倍。

📝 摘要（中文）

基础设施的老化和日益增长的复杂性使得高效的巡检规划对于确保安全至关重要。基于采样的运动规划方法虽然速度快，但通常需要巨大的内存。当被检查的结构庞大而复杂，包含各种几何形状和尺寸的支柱时，尤其如此。可以使用隐式模型（如神经符号距离函数（SDFs））有效地表示这些结构。然而，大多数基于采样的巡检规划器中的基本计算都是为显式环境模型设计的，这反过来要求规划器使用显式环境模型，或在规划期间频繁地在隐式和显式环境模型之间进行转换。本文提出了一组基本计算，称为具有隐式模型的巡检规划基元（IPIM），使基于采样的巡检规划器能够在规划期间完全使用神经SDFs表示。在三个场景（包括对具有超过9200万个三角网格面的复杂真实世界结构的检查）中的评估表明，即使是具有IPIM的基本采样规划器也可以生成与最先进的规划器质量相似的巡检轨迹，同时使用的内存比最先进的巡检规划器少70倍。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于采样的巡检规划方法在处理大型复杂结构时，由于需要显式地表示环境模型（例如，三角网格），导致内存占用非常高。频繁地在隐式模型（如SDF）和显式模型之间转换也会带来额外的计算开销。因此，如何降低巡检规划的内存占用，同时保持规划效率和轨迹质量，是一个关键问题。

核心思路：论文的核心思路是设计一套可以直接在隐式模型（特别是神经SDFs）上进行操作的巡检规划基元（IPIM）。通过直接利用隐式模型的特性，避免了显式模型的构建和维护，从而显著降低内存占用。这种方法的核心在于将巡检规划所需的关键计算（例如，碰撞检测、距离计算）都转化为在隐式模型上的操作。

技术框架：IPIM并非一个完整的规划器，而是一组用于巡检规划的基本计算模块。它可以与现有的基于采样的运动规划器结合使用。整体流程如下：1. 使用神经SDFs表示待巡检的结构。2. 在采样过程中，使用IPIM进行碰撞检测和距离计算，评估采样点的有效性。3. 基于采样结果，使用运动规划算法生成巡检轨迹。4. 对生成的轨迹进行优化，以满足巡检需求。

关键创新：最重要的技术创新点在于提出了一套可以直接在神经SDFs上进行操作的巡检规划基元。这些基元包括：1. 基于SDF的碰撞检测：通过查询SDF值判断是否发生碰撞。2. 基于SDF的距离计算：估计当前位置到结构表面的距离。3. 基于SDF的梯度计算：用于优化轨迹，使其更靠近结构表面。与现有方法的本质区别在于，IPIM避免了显式模型的构建和维护，从而显著降低了内存占用。

关键设计：IPIM的关键设计在于如何高效地在神经SDFs上进行操作。例如，碰撞检测可以通过设置一个阈值来判断SDF值是否足够小，从而确定是否发生碰撞。距离计算可以使用SDF值本身作为距离的估计。梯度计算可以通过反向传播计算SDF的梯度，并将其用于轨迹优化。具体的参数设置（例如，碰撞检测阈值）需要根据具体的应用场景进行调整。

📊 实验亮点

实验结果表明，即使是使用IPIM的简单采样规划器，也能生成与最先进规划器质量相当的巡检轨迹。在对具有超过9200万个三角网格面的复杂真实世界结构进行检查时，IPIM的内存占用比最先进的巡检规划器减少了高达70倍，证明了其在处理大规模复杂结构时的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于基础设施巡检、工业设备维护、建筑结构安全评估等领域。通过降低巡检规划的内存占用，使得无人机或机器人能够在资源受限的环境下，对大型复杂结构进行高效的自动化巡检，从而提高安全性、降低成本。

📄 摘要（原文）

The aging and increasing complexity of infrastructures make efficient inspection planning more critical in ensuring safety. Thanks to sampling-based motion planning, many inspection planners are fast. However, they often require huge memory. This is particularly true when the structure under inspection is large and complex, consisting of many struts and pillars of various geometry and sizes. Such structures can be represented efficiently using implicit models, such as neural Signed Distance Functions (SDFs). However, most primitive computations used in sampling-based inspection planner have been designed to work efficiently with explicit environment models, which in turn requires the planner to use explicit environment models or performs frequent transformations between implicit and explicit environment models during planning. This paper proposes a set of primitive computations, called Inspection Planning Primitives with Implicit Models (IPIM), that enable sampling-based inspection planners to entirely use neural SDFs representation during planning. Evaluation on three scenarios, including inspection of a complex real-world structure with over 92M triangular mesh faces, indicates that even a rudimentary sampling-based planner with IPIM can generate inspection trajectories of similar quality to those generated by the state-of-the-art planner, while using up to 70x less memory than the state-of-the-art inspection planner.