論文の概要: A GPU-Resident Pipeline for Multi-Robot 3D Inspection with Limited Perception
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.26106v1
- Date: Mon, 19 Oct 2026 10:02:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-24 02:18:03.873399
- Title: A GPU-Resident Pipeline for Multi-Robot 3D Inspection with Limited Perception
- Title（参考訳）: 限定知覚によるマルチロボット3次元検査のためのGPU-Resident Pipeline
- Abstract要約: 水中構造物のマルチロボット3D検査のためのGPU-Residentパイプラインを提案する。
トライアングルメッシュとK$のロボット群が与えられたパイプラインは、6-DOF軌道を計算し、表面のターゲット分を共同でカバーする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.439518478021091
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present a complete, GPU-resident pipeline for multi-robot 3D inspection of underwater structures. Given a triangle mesh and a fleet of $K$ robots, each carrying a short-range, limited field-of-view camera, the pipeline computes 6-DOF trajectories that jointly cover a target fraction of the surface while minimizing a linearly interpolated makespan/total-cost objective. The joint problem is NP-hard, so we decompose it into five core stages - candidate viewpoint generation, visibility computation, set cover, min-max vehicle routing solved as a mixed integer program (MIP) with lifted Miller-Tucker-Zemlin subtour elimination, and priority-based multi-agent path finding with continuous-time inter-robot conflict checking - flanked by mesh loading and surface sampling as preprocessing and by trajectory smoothing as postprocessing. Our contributions are: an end-to-end GPU-accelerated integration of the five stages, with its kernel design documented; a GPU batch adaptation of Lien's $\varepsilon$-visibility with four custom CUDA kernels; a $β$-aware per-vehicle tour upper bound derived from the interpolated objective, supplementing the Desrochers-Laporte coefficient lift with forbidden-pair cuts; a 4D space-time extension of Zhou and Zeng's GPU parallel-frontier A*; and an experimental evaluation on 14 meshes (up to $7.2$M faces) that ablates the routing cuts and the parallel-frontier search, audits collision freedom and waypoint attainment \emph{after} trajectory smoothing, and measures the end-to-end gap against analytical and LP-relaxation lower bounds. Code and raw results are publicly available.
- Abstract（参考訳）: 水中構造物のマルチロボット3D検査のためのGPU-Residentパイプラインを提案する。
トライアングルメッシュとK$のロボット群がそれぞれ短距離限定視野カメラを搭載しているため、パイプラインは6-DOF軌道を演算し、表面の目標分を共同でカバーし、線形に補間されたメイクパン/トータルコストの目標を最小化する。
共同問題はNP-hardであり,候補視点生成,可視性計算,設定カバー,ミラー・タッカー・ツェムリンサブツール除去による混合整数プログラム (MIP) として解決されたmin-max 車両ルーティング,連続時間ロボット間競合チェックによる優先度に基づくマルチエージェントパス – 前処理としてメッシュロードと表面サンプリング,後処理としてトラジェクトリスムース化 – の5つのコアステージに分解する。
当社のコントリビューションは,5つのステージのエンドツーエンドGPUアクセラレーション統合とカーネル設計の文書化,Lien氏の$\varepsilon$-visibilityのGPUバッチ適応4つのカスタムCUDAカーネルとのGPUバッチ適用,補間対象からのβ$-aware per-vehicle tour上限,禁じられたペアカットによるDesrochers-Laporte係数リフトの補足,ZhouとZengのGPU並列フロンティアA*の4次元時空間拡張,14メッシュ(最大7.2億ドルの面)の試験的評価,ルーティングカットと並列フロンティア検索の高速化,スムーズなインジェクションとインスペクタリジェンス(自由度と自由度)の達成,そして,エンドアトラクションとアトラクションの差に対する測定である。
コードと生の結果は公開されています。
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