AutoInspect: Towards Long-Term Autonomous Industrial Inspection

本文概述了AutoInspect，这是一个基于ROS的软件系统，用于实现稳健且可扩展的任务级自主控制。在过去的三年中，AutoInspect已经在各种环境下进行了部署，包括矿山、化工厂、模拟油井、废弃的核电站和聚变反应堆，持续时间从几个小时到几周不等。该系统将稳健的地图制作和定位与基于图形的自主导航、任务执行和调度相结合，实现了完整的自主检测系统。从到达新站点到自主任务执行的时间可以少于一小时。它部署在Boston Dynamics Spot机器人上，使用名为Frontier的自定义传感和计算负载。在本文中，我们详细介绍了该系统在两个长期部署中的表现，分别为在英国牛津郡的Joint European Torus（JET）聚变反应堆进行了35天的测试和在一个机器人测试设施进行了49天的测试。

AutoInspect旨在提供一种可靠且可扩展的任务级自主系统，用于在矿山、化工厂、模拟油井、废弃核电站和聚变反应堆等各种环境中进行自主检查。作者试图解决如何在不同的环境中实现完全自主的检查系统的问题。

AutoInspect系统将鲁棒的建图和定位与基于图的自主导航、任务执行和调度相结合，以实现完整的自主检查系统。该系统部署在Boston Dynamics Spot机器人上，使用名为Frontier的自定义传感和计算负载。

AutoInspect系统已经在矿山、化工厂、模拟油井、废弃核电站和聚变反应堆等各种环境中进行了部署，并且在长达49天的机器人测试设施部署和35天的Joint European Torus（JET）聚变反应堆部署中进行了详细的性能测试。系统的部署时间可以在一个小时内完成。作者还介绍了系统的实验设计和使用的数据集，但没有提到是否有开源代码。

与该论文相关的研究包括基于ROS的其他自主导航系统，如MoveBase和ROS Navigation Stack。还有一些研究专注于机器人在复杂环境中的自主探索和建图，如SLAM和Exploration。