无人机视觉检测大型飞机上表面的高效视点规划方法研究

为解决无人机(UAV)在大型飞机表面视觉检测中视点规划效率低下的问题，研究人员提出了一种基于改进随机采样和遗传超启发式算法(GA-HH)的视点规划方法。通过优化采样空间生成高质量候选视点，并创新性地设计适应度函数和低层启发式算子，显著减少了所需视点数(降低3.46%)，同时提升全局优化能力(局部最优概率降低66.67%)。该研究发表于《Biomimetic Intelligence and Robotics》，为航空器自动化检测提供了高效解决方案。

　　

在航空安全领域，飞机表面检测是保障飞行安全的关键环节。传统人工检测存在效率低、风险高等问题，而现有无人机(UAV)视觉检测方法面临视点规划效率不足、覆盖率不稳定的挑战。尤其对于大型飞机上表面，如何用最少视点实现全覆盖检测，成为制约自动化技术应用的瓶颈。

针对这一问题，国内研究人员在《Biomimetic Intelligence and Robotics》发表论文，提出了一种创新性的视点规划框架。研究首先通过改进随机采样方法生成候选视点：基于飞机三维模型和相机参数（最大视深FOD_max=12m，最小视深5m），将采样空间优化为0.85倍最大视深范围，相比传统方法提升视点质量。随后采用概率势场技术计算视线方向，确保每个视点能有效覆盖目标表面。

关键技术包括：(1)基于体素扩展的三维模型预处理；(2)改进随机采样与势场结合的视点生成；(3)创新设计的遗传超启发式算法(GA-HH)，其中遗传算法作为高层策略管理四种低层启发式算子(LLH1-LLH4)；(4)针对集合覆盖问题(SCP)设计新型适应度函数，在未完全覆盖时保留部分解以增强种群多样性。

研究结果部分：
3D模型预处理与候选视点生成
通过体素扩展构建采样空间（公式1），实验显示新方法使目标对象1的视点数从127.5降至122.9，覆盖率保持100%。

可见性评估
建立m×n可见性矩阵（公式3），结合FOV(80°)和视角约束，将问题转化为SCP优化问题。

组合优化对比
GA-HH在目标对象1的测试中，平均视点数(38.04)优于GA(38.16)和RKGA(38.12)，迭代次数(43.4)显著少于传统算法(62.4)。局部最优发生率仅2/50次，验证了算法鲁棒性。

实际应用验证
使用大疆M30无人机对真实飞机检测，平均执行时间10.29分钟，路径长度326.75米，证实了方法的工程可行性。

该研究通过算法创新解决了航空检测中的核心难题：改进采样方法提升视点质量，GA-HH算法在保持全局搜索能力的同时加速收敛。相比传统启发式算法，其"高层策略+多底层算子"的架构为复杂优化问题提供了新思路。成果对推动无人机在航空、桥梁等大型结构检测中的应用具有重要价值，未来可扩展至动态环境下的实时路径规划领域。