基于注意力机制与深度学习的移动相机视角下网状结构自主导航与精准分割方法研究

为解决复杂网状结构（如桥梁、输电塔等）巡检中人工操作风险高、自动化程度低的问题，西班牙研究团队开展了基于LiDAR点云的网状结构分割方法研究。通过开发Gazebo仿真插件构建训练数据集，对比分析了PointTransformerV3等深度学习模型与基于PCA-RANSAC的解析算法，最终实现97%的mIoU分割精度。该研究为攀爬机器人自主导航提供了关键技术支撑，对基础设施智能运维具有重要意义。

　　

在电力塔、桥梁等大型基础设施中，金属网状结构因其优异的强度重量比被广泛应用。然而这类结构的巡检维护长期面临"三高"难题——高风险（高空、高压环境）、高成本（需专业团队作业）、低效率（人工检测速度慢）。传统解决方案中，无人机易受复杂结构干扰，而攀爬机器人虽稳定性更佳，却因缺乏环境感知能力严重依赖人工操控。如何实现机器人对网状结构的自主识别与路径规划，成为基础设施智能化转型的关键瓶颈。

西班牙阿利坎特大学（Universidad de Alicante）的研究团队在《CMES - Computer Modeling in Engineering and Sciences》发表的研究，开创性地提出了两种互补的解决方案：一是基于深度学习的端到端分割模型，二是结合传统计算机视觉的解析算法。研究人员首先开发了Gazebo仿真插件，通过参数化生成包含正交/交叉结构的训练数据集（40m×8m×4m规模），并创新性地采用单根杆件标注策略。技术路线涵盖四大关键技术：128线Ouster OS1 LiDAR传感器建模（精度±0.03m）、PointTransformerV3等神经网络架构优化、基于PCA-RANSAC的解析算法开发（含粗-精两阶段分割），以及融合曲率特征的混合输入策略。

主要研究结果

1. 深度学习模型性能对比

PointTransformerV3以97% mIoU（Mean Intersection Over Union）显著优于PointNet++（95.98%），其Transformer模块对复杂结构的泛化能力突出。研究发现输入特征中曲率（Curvature）参数最关键，结合ROC曲线阈值估计可使mIoU提升12%。

2. 解析算法优化验证

提出的混合式解析算法（PCA+区域生长+密度滤波）在交叉结构测试中达87.19% mIoU。其中基于特征值幅度的判别准则（Magnitude variant）对密集结构适应性最佳，但存在点云密度敏感（>0.25m搜索半径）的限制。

3. 资源效率评估

解析算法仅需0.09GB内存和212ms处理时间，而PointTransformerV3需0.72GB/599ms。在NVIDIA A30 GPU上，后者训练时内存占用高达16.18GB，凸显出算法选择需权衡精度与硬件限制。

讨论与展望

该研究首次系统论证了深度学习在网状结构分割中的压倒性优势——PointTransformerV3对未知结构的泛化能力（如^图10中屋顶构件识别）远超传统方法。但其"黑箱"特性导致的预测不一致性（如^图11中相似输入差异达6.34% mIoU）仍是应用隐患。相比之下，解析算法通过调整RANSAC阈值（0.5-1m）等参数更适应特定场景，这对资源受限的嵌入式系统极具吸引力。

这项研究为基础设施机器人提供了可扩展的技术路线：对于算力充足的巡检平台，可采用基于注意力机制的实时分割（如PointTransformerV3）；而在微型攀爬机器人等场景，轻量化的PCA-RANSAC算法配合密度滤波（10点/0.25m³）或为更优解。未来工作将探索RGB-D相机替代方案，并开发基于面级标注的实例分割方法，以构建轻量化参数化地图。