Concept of an autonomous mobile robotic system for bridge inspection

惯性测量装置 移动地图 人工智能 计算机科学 机器人学 无人地面车辆 移动机器人 计算机视觉 摄影测量学 激光雷达 桥(图论) 探地雷达 实时计算 点云 机器人 工程类 遥感 雷达 电信 医学 内科学 地质学
作者
Dominik Merkle,Annette Schmitt,Alexander Reiterer
标识
DOI:10.1117/12.2570633
摘要

In the next decade, many old bridges will be exposed to increasing traffic loads and destructive environmental conditions. Measurement methods like laser scanning, infrared thermography, photogrammetry, ground penetrating radar, or ultrasonic scanning are used on single robotic systems to partially support the inspectors. However, time-consuming manual inspections for crack detection, measurement, and documentation are still necessary. This paper describes the concept of an autonomous mobile robotic bridge inspection system. The proposed concept for an unmanned ground vehicle (UGV) is achieved by a trade-off of different mobile platforms, sensor systems for mapping, localization and inspection, and fist tests assessing the feasibility. We use a small concrete bridge in Freiburg (Germany) with various cracks for testing the sensors, the UGV concept, and initial tests of the mobile platform. This results in the choice of selecting the weatherproof version of the mobile robotic platform Husky from Clearpath Robotics. It is equipped with Swift Navigation's Duro real-time kinematic (RTK) system, a heading system, an inertial measurement unit (IMU), a base station, and software for semi-autonomous navigation. In the next step, we compare different sensor systems. For mapping and localization, we decide to use the 360 spherical camera Ladybug 5+ from FLIR Systems and a Velodyne VLP-16 light detection and ranging (LiDAR). High-resolution cameras allow recording damages on the bridge's surface. We perform first tests using monochrome and colour cameras. After evaluating different sensor integration concepts, we present a preliminary design of the UGV including integrated sensors.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
梅惜梦应助xun采纳,获得10
刚刚
无花果应助xun采纳,获得10
刚刚
alexmao完成签到,获得积分20
刚刚
luke17743508621发布了新的文献求助100
刚刚
Ori发布了新的文献求助10
刚刚
洋洋得意完成签到 ,获得积分20
刚刚
李大侠发布了新的文献求助10
1秒前
star发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
ffscy完成签到,获得积分10
1秒前
风清扬发布了新的文献求助10
2秒前
3秒前
斯文败类应助王铎采纳,获得20
3秒前
zzzzzzzzy完成签到,获得积分10
3秒前
4秒前
5秒前
打打应助光天画戟的把采纳,获得10
6秒前
小二郎应助哈哈哈采纳,获得10
8秒前
顾矜应助黄柒柒采纳,获得10
8秒前
司空若云发布了新的文献求助10
9秒前
活力山蝶应助李木槿采纳,获得10
12秒前
小巧幼蓉完成签到,获得积分10
13秒前
布同完成签到,获得积分10
13秒前
13秒前
13秒前
14秒前
光天画戟的把完成签到,获得积分10
15秒前
乐乐应助MinMinma采纳,获得10
17秒前
司空若云完成签到,获得积分10
17秒前
pp发布了新的文献求助10
17秒前
深情安青应助李咸咸123采纳,获得10
17秒前
阿湫发布了新的文献求助10
18秒前
18秒前
共享精神应助linda采纳,获得10
19秒前
gyl发布了新的文献求助10
19秒前
传奇3应助8464368采纳,获得10
21秒前
21秒前
fft完成签到,获得积分10
22秒前
我是科研狗完成签到,获得积分10
22秒前
大王叫我来巡山完成签到,获得积分10
22秒前
高分求助中
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 2500
Future Approaches to Electrochemical Sensing of Neurotransmitters 1000
生物降解型栓塞微球市场(按产品类型、应用和最终用户)- 2030 年全球预测 1000
盐环境来源微生物多相分类及嗜盐古菌基因 组适应性与演化研究 500
A First Course in Bayesian Statistical Methods 400
聚丙烯腈纤维的辐射交联及对预氧化的影响 400
American Historical Review - Volume 130, Issue 2, June 2025 (Full Issue) 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3911329
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3456916
关于积分的说明 10892317
捐赠科研通 3183247
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1759560
邀请新用户注册赠送积分活动 850991
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 792384