論文の概要: A New Clustering-based View Planning Method for Building Inspection with Drone

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01435v1
• Date: Fri, 19 Jul 2024 04:11:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-19 05:08:47.997722
• Title: A New Clustering-based View Planning Method for Building Inspection with Drone
• Title（参考訳）: ドローンによる建築検査のためのクラスタリングによる新しいビュープランニング手法
• Authors: Yongshuai Zheng, Guoliang Liu, Yan Ding, Guohui Tian,
• Abstract要約: ビュープランニングの目的は、ビジョンカバレッジ目標を達成するために、視覚関連タスクのほぼ最適視点を見つけることである。 本稿では,スペクトルクラスタリング,局所ポテンシャル場法,ハイパーヒューリスティックアルゴリズムを用いたクラスタリングに基づく2段階計算手法を提案する。 実験の結果,提案手法はより少ない視点と高いカバレッジでより良い解が得られることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.968454913643155
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the rapid development of drone technology, the application of drones equipped with visual sensors for building inspection and surveillance has attracted much attention. View planning aims to find a set of near-optimal viewpoints for vision-related tasks to achieve the vision coverage goal. This paper proposes a new clustering-based two-step computational method using spectral clustering, local potential field method, and hyper-heuristic algorithm to find near-optimal views to cover the target building surface. In the first step, the proposed method generates candidate viewpoints based on spectral clustering and corrects the positions of candidate viewpoints based on our newly proposed local potential field method. In the second step, the optimization problem is converted into a Set Covering Problem (SCP), and the optimal viewpoint subset is solved using our proposed hyper-heuristic algorithm. Experimental results show that the proposed method is able to obtain better solutions with fewer viewpoints and higher coverage.
• Abstract（参考訳）: ドローン技術の急速な発展に伴い、視覚センサーを備えたドローンによる検査・監視が注目されている。 ビュープランニングの目的は、ビジョンカバレッジ目標を達成するために、視覚関連タスクのほぼ最適視点を見つけることである。 本稿では, スペクトルクラスタリング, 局所ポテンシャル場法, ハイパーヒューリスティックアルゴリズムを用いたクラスタリングに基づく2段階計算手法を提案する。 最初のステップでは、スペクトルクラスタリングに基づいて候補視点を生成し、新たに提案した局所ポテンシャル場法に基づいて候補視点の位置を補正する。 第2のステップでは、最適化問題をセット被覆問題(SCP)に変換し、提案した超ヒューリスティックアルゴリズムを用いて最適視点部分集合を解く。 実験の結果,提案手法はより少ない視点と高いカバレッジでより良い解が得られることがわかった。

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