Vi presenterar en ny metod för planering av täckningsvägar för inspektion av komplexa strukturer på havsbottnen med hjälp av ett autonomt undervattensfordon (AUV). Vår metod använder inledningsvis en 2,5-dimensionell (2,5D) tidigare batymetrisk karta för att planera en nominell täckningsbana som tillåter AUV att passera sina sensorer över alla punkter på målområdet. Den nominella banan använder ett standardmowing-the-lawn mönster i effektivt plana regioner, medan i regioner med betydande 3D relief följer den horisontella konturer av terrängen på ett givet offset avstånd. Vi går sedan längre än tidigare tillvägagångssätt i litteraturen genom att betrakta fordonets statsosäkerhet snarare än att förlita oss på det orealistiska antagandet om en idealiserad vägutförande. I detta syfte presenterar vi en omplaneringsalgoritm baserad på en stokastisk bana optimering som omformar den nominella vägen för att klara av den faktiska målstrukturen uppfattas in situ. Omplaneringsalgoritmen körs ombord på AUV i realtid under inspektionsuppdraget och anpassar banan enligt de mätningar som tillhandahålls av fordonets avståndskännande sonar. Dessutom föreslår vi en pipeline av toppmoderna ytrekonstruktionstekniker som vi tillämpar på de data som AUV förvärvar för att få 3D-modeller av de inspekterade strukturerna som visar fördelarna med vår planeringsmetod för 3D-kartläggning. Vi demonstrerar effektiviteten av vår metod i experiment till havs med hjälp av GIRONA 500 AUV, där vi täcker en del av en brytvattenstruktur i en hamn och ett undervattensblock som stiger från 40 m upp till 27 m djup. C 2014 Wiley Periodicals, Inc.
REF studerade problemet med att planera en kort bana för ett undervattensfordon som inspekterar havsbottnen, representerat som en 2.5D djupkarta, med en orientalisk sensor.
Coverage Path Planning with Real-time Replanning and Surface Reconstruction for Inspection of Three-dimensional Underwater Structures using Autonomous Underwater Vehicles
{'venue': 'J. Field Robotics', 'journal': 'J. Field Robotics', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}