An Adaptive Inspection Planning Approach Towards Routine Monitoring in Uncertain Environments
作者: Vignesh Kottayam Viswanathan, Yifan Bai, Scott Fredriksson, Sumeet Satpute, Christoforos Kanellakis, George Nikolakopoulos
分类: cs.RO
发布日期: 2025-10-28
备注: Submitted for ICRA 2026
💡 一句话要点
提出一种自适应检测规划方法，用于不确定环境下的机器人日常监测
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 机器人检测 环境不确定性 自适应规划 全局规划 局部重规划
📋 核心要点
- 现有机器人检测方法依赖精确环境模型，易受环境变化影响，导致路径失效。
- 该方法提出分层规划框架，结合全局规划和局部重规划，适应环境不确定性。
- 在真实地下矿井中，使用四足机器人验证了该方法的有效性，提升了检测鲁棒性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种分层框架，旨在支持环境不确定性下的机器人检测。现有方法通常利用已知的环境模型来规划和安全地跟踪检测路线，以访问感兴趣的点。然而，由于自然或人为活动导致的模型与实际环境条件之间的差异，可能会改变表面形态或引入路径障碍。为了解决这个挑战，所提出的框架将检测任务分为：(a) 基于历史地图为感兴趣区域生成初始全局视点规划；(b) 局部视点重规划，以适应当前检测场景的形态。所提出的层次结构保留了全局覆盖目标，同时实现了对局部表面形态的反应性适应。这使得局部自主性能够保持对环境不确定性的鲁棒性，并完成检测任务。我们通过在真实地下矿井中使用四足机器人进行部署来验证该方法。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决在环境不确定性下，如何使机器人能够可靠地执行日常检测任务的问题。现有方法依赖于精确的环境模型，但实际环境中，自然或人为因素会导致模型与现实不符，例如表面形态改变、路径阻塞等，从而导致预先规划的检测路径失效，影响检测任务的完成。
核心思路：论文的核心思路是采用分层规划框架，将检测任务分解为全局规划和局部重规划两个层次。全局规划基于历史地图生成初始视点规划，确保对感兴趣区域的全面覆盖。局部重规划则根据当前检测场景的实际形态，动态调整视点，以适应环境变化，保证路径可行性和检测质量。
技术框架：该框架包含两个主要模块：(1) 全局视点规划器：基于历史地图，利用覆盖算法或路径规划算法，生成覆盖所有感兴趣区域的初始视点序列。该模块的目标是保证全局覆盖率。(2) 局部视点重规划器：在机器人执行检测任务时，实时感知周围环境，如果检测到与历史地图的偏差（例如障碍物、地形变化），则触发局部重规划。该模块利用局部地图或视觉信息，重新规划局部路径，绕过障碍物或适应地形变化。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将全局规划和局部重规划相结合，形成一个自适应的检测规划框架。与传统的静态规划方法相比，该框架能够更好地应对环境不确定性，提高检测任务的鲁棒性和可靠性。全局规划保证了检测的完整性，局部重规划则保证了检测的可行性。
关键设计：全局视点规划器可以使用现有的覆盖算法，例如基于Voronoi图的覆盖算法。局部视点重规划器可以使用基于视觉的SLAM算法或深度学习方法进行环境感知和路径规划。具体的参数设置和损失函数需要根据具体的应用场景和机器人平台进行调整。例如，可以设置一个阈值来判断环境偏差是否需要触发局部重规划。损失函数可以包括路径长度、碰撞风险、视点质量等因素。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过在真实地下矿井中使用四足机器人进行实验，验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，该方法能够有效地应对矿井中存在的环境不确定性，例如障碍物和地形变化，保证机器人能够安全、可靠地完成检测任务。具体的性能数据（例如检测覆盖率、路径长度、碰撞次数等）未知，但实验结果表明该方法优于传统的静态规划方法。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要在不确定环境中进行机器人自主检测的场景，例如矿井、隧道、桥梁、建筑物等。通过提高机器人检测的鲁棒性和可靠性，可以减少人工干预，提高检测效率，降低安全风险，具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。
📄 摘要（原文）
In this work, we present a hierarchical framework designed to support robotic inspection under environment uncertainty. By leveraging a known environment model, existing methods plan and safely track inspection routes to visit points of interest. However, discrepancies between the model and actual site conditions, caused by either natural or human activities, can alter the surface morphology or introduce path obstructions. To address this challenge, the proposed framework divides the inspection task into: (a) generating the initial global view-plan for region of interests based on a historical map and (b) local view replanning to adapt to the current morphology of the inspection scene. The proposed hierarchy preserves global coverage objectives while enabling reactive adaptation to the local surface morphology. This enables the local autonomy to remain robust against environment uncertainty and complete the inspection tasks. We validate the approach through deployments in real-world subterranean mines using quadrupedal robot.