Inspection Planning Primitives with Implicit Models

📄 arXiv: 2510.07611v1 📥 PDF

作者: Jingyang You, Hanna Kurniawati, Lashika Medagoda

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-10-08

💡 一句话要点

提出IPIM，利用隐式模型高效解决复杂结构巡检规划中的内存占用问题

🎯 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. 现有巡检规划器在处理大型复杂结构时，由于依赖显式模型，面临内存占用过大的挑战。
  2. 论文提出IPIM，允许巡检规划器完全基于神经SDFs等隐式模型进行规划，避免了隐式-显式模型转换。
  3. 实验表明，使用IPIM的简单规划器在内存占用上显著优于现有方法，同时保持了相近的巡检轨迹质量。

📝 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。对于由各种几何形状和尺寸的支柱组成的复杂大型结构，尤其如此。隐式模型（如神经符号距离函数（SDFs））可以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，这导致规划器必须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“基于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检查轨迹，同时使用的内存最多减少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，需要大量的内存来存储环境模型。这是因为这些方法通常依赖于显式环境模型，例如三角网格。对于包含大量几何细节的结构，显式模型的内存需求会变得非常高。此外，即使使用隐式模型（如神经SDFs），现有的规划器也需要在规划过程中频繁地在隐式和显式模型之间进行转换，这也会增加计算成本和内存占用。

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上进行操作的巡检规划基元（IPIM）。通过直接在隐式模型上进行采样、碰撞检测和梯度计算等操作，避免了显式模型的存储和隐式-显式模型之间的转换，从而显著降低了内存占用。这种设计使得规划器能够高效地处理大型复杂结构。

技术框架：该方法的核心是IPIM，它包含一系列基本计算，例如：1) 基于神经SDFs的采样方法，用于在环境中生成候选的巡检点；2) 基于神经SDFs的碰撞检测方法，用于判断巡检点是否与结构发生碰撞；3) 基于神经SDFs的梯度计算方法，用于优化巡检轨迹。这些基元被集成到基于采样的运动规划器中，形成一个完整的巡检规划系统。该系统可以接收结构的神经SDFs表示作为输入，并输出优化的巡检轨迹。

关键创新：最重要的技术创新点是IPIM，它是一组专门为隐式模型设计的巡检规划基元。与现有方法相比，IPIM可以直接在隐式模型上进行操作，无需显式模型或隐式-显式模型转换。这使得规划器能够更高效地利用隐式模型的紧凑表示，从而显著降低内存占用。

关键设计：IPIM的关键设计包括：1) 使用高效的神经SDFs表示方法，例如SIREN或IM-Net，以实现对复杂结构的精确建模；2) 设计高效的采样策略，以在环境中生成高质量的候选巡检点；3) 使用优化的碰撞检测算法，以快速判断巡检点是否与结构发生碰撞；4) 利用神经SDFs的梯度信息，优化巡检轨迹，使其能够覆盖结构的各个部分。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用IPIM的简单采样规划器在三个不同的巡检场景中，能够生成与最先进的规划器质量相似的巡检轨迹，同时使用的内存最多减少70倍。例如，在对一个具有超过9200万个三角网格面的真实世界结构的检查中，IPIM的内存占用优势尤为明显。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于桥梁、建筑物、飞机等大型复杂结构的自动化巡检。通过降低巡检规划的内存需求，使得无人机等移动平台能够执行更长时间、更复杂的巡检任务。此外，该方法还可以扩展到其他需要处理大型复杂环境的机器人应用，例如搜索救援和环境监测。

📄 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.