AgiPIX: Bridging Simulation and Reality in Indoor Aerial Inspection

📄 arXiv: 2604.08009v1 📥 PDF

作者: Sasanka Kuruppu Arachchige, Juan Jose Garcia, Changda Tian, Lauri Suomela, Panos Trahanias, Adriana Tapus, Joni-Kristian Kämäräinen

分类: cs.RO

发布日期: 2026-04-09

备注: Submitted for ICUAS 2026, 9 pages, 11 figures

💡 一句话要点

AgiPIX：用于室内飞行检测的模拟-现实桥接开放平台

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 无人机 自主飞行 室内检测 模拟-现实迁移 ROS 2

📋 核心要点

  1. 现有室内飞行检测平台缺乏紧凑性、主动感知能力和开源性，限制了其在实际场景中的应用和复现。
  2. AgiPIX 平台通过协同设计硬件和软件，构建了一个紧凑、主动感知的开放平台，并提供数字孪生环境。
  3. 该平台实现了容器化自主组件在模拟和真实飞行之间的零样本迁移，并在工业环境中验证了轨迹跟踪和探索性能。

📝 摘要（中文）

针对关键资产的自主室内飞行检测在感知、规划、控制和学习方面提出了根本性的挑战。尽管取得了快速进展，但仍然缺乏一个紧凑、主动感知、开源的平台，该平台可以在模拟和实际操作中复现。为了解决这个差距，我们提出了 Agipix，一个协同设计的开放硬件和软件平台，用于室内空中自主和关键资产检测。Agipix 具有紧凑的、硬件同步的主动感知平台，具有板载 GPU 加速计算能力，能够进行敏捷飞行；一个基于容器化的 ROS 2 的模块化自主堆栈；以及硬件平台的逼真数字孪生以及可靠的 UI。这些元素通过容器化的自主组件在模拟和真实飞行之间的零样本迁移来实现快速迭代。我们展示了在工业室内环境中使用板载传感器的轨迹跟踪和探索性能。所有硬件设计、模拟资产和容器化软件都与文档一起公开发布。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决室内环境下无人机自主飞行进行关键资产检测的问题。现有方法通常依赖于复杂的传感器配置或缺乏在模拟和现实世界之间无缝迁移的能力，导致开发周期长、部署困难。痛点在于缺乏一个紧凑、可复现、易于使用的平台，能够快速迭代算法并部署到真实环境中。

核心思路：论文的核心思路是构建一个协同设计的硬件和软件平台，包括一个紧凑的无人机平台、一个基于 ROS 2 的模块化自主堆栈和一个逼真的数字孪生环境。通过这种方式，算法可以在模拟环境中快速开发和验证，然后零样本迁移到真实无人机上，从而加速开发过程。

技术框架：AgiPIX 平台包含三个主要组成部分：1) 硬件平台：一个紧凑的无人机，配备了硬件同步的主动感知传感器和板载 GPU 加速计算单元，用于敏捷飞行和实时数据处理。2) 软件平台：一个基于容器化的 ROS 2 的模块化自主堆栈，包括感知、规划和控制模块，方便算法的开发、测试和部署。3) 数字孪生环境：一个逼真的无人机和环境的模拟器，允许在虚拟环境中进行算法验证和性能评估。

关键创新：该论文的关键创新在于协同设计了硬件、软件和模拟环境，实现了算法在模拟和现实之间的零样本迁移。通过容器化技术，自主组件可以在不同的环境中无缝部署，大大简化了开发流程。此外，开放硬件设计和软件代码促进了研究的复现和进一步发展。

关键设计：硬件平台采用了紧凑的设计，集成了多种传感器，包括深度相机、惯性测量单元 (IMU) 和其他传感器，以提供全面的环境感知能力。软件平台基于 ROS 2 构建，采用模块化设计，方便算法的开发和集成。数字孪生环境使用逼真的物理引擎和渲染技术，模拟真实世界的环境和传感器噪声，以提高算法的鲁棒性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

论文通过实验验证了 AgiPIX 平台在工业室内环境中的轨迹跟踪和探索性能。实验结果表明，该平台能够实现精确的轨迹跟踪，并有效地探索未知环境。此外，论文还展示了容器化自主组件在模拟和真实飞行之间的零样本迁移能力，验证了该平台的实用性和易用性。

🎯 应用场景

AgiPIX 平台可广泛应用于工业巡检、灾害救援、安防监控等领域。例如，在电力巡检中，无人机可以自主飞行并检测输电线路的缺陷；在灾害救援中，无人机可以快速搜索受困人员并提供实时图像信息。该平台降低了无人机自主飞行的开发门槛，促进了相关技术的应用和发展。

📄 摘要（原文）

Autonomous indoor flight for critical asset inspection presents fundamental challenges in perception, planning, control, and learning. Despite rapid progress, there is still a lack of a compact, active-sensing, open-source platform that is reproducible across simulation and real-world operation. To address this gap, we present Agipix, a co-designed open hardware and software platform for indoor aerial autonomy and critical asset inspection. Agipix features a compact, hardware-synchronized active-sensing platform with onboard GPU-accelerated compute that is capable of agile flight; a containerized ROS~2-based modular autonomy stack; and a photorealistic digital twin of the hardware platform together with a reliable UI. These elements enable rapid iteration via zero-shot transfer of containerized autonomy components between simulation and real flights. We demonstrate trajectory tracking and exploration performance using onboard sensing in industrial indoor environments. All hardware designs, simulation assets, and containerized software are released openly together with documentation.