数字孪生环境下面向桥梁维护的基于知识无人机路径规划方法

《Knowledge-Based Systems》：A Knowledge-Based Approach to UAV Path Planning for Bridge Maintenance in a Digital Twin Environment

　　

•基于维护驱动的无人机路径规划：将源自现场的维护意图（元件关键性、状况指标和检查要求）转化为检查目标和可执行的无人机路线，并在任务预算下执行。
•数字孪生/BIM 几何感知工作流程：利用 BIM/数字孪生几何结构生成针对特定元件的视点和可重复的检查模式，适用于桥面、箱梁、桥墩、支座和接头。
•与现实基准的基准测试：通过将拟议方法与人工经验法则、仅覆盖率和面向鲁棒性的可行性基准进行比较，展示其性能和实用性。

引言
桥梁是交通网络的关键组成部分，其长期性能很大程度上取决于有效的检查和维护策略。老化基础设施、不断增加的交通需求以及环境暴露已显著加剧了对可靠且及时的桥梁状况评估的需求 [2,22]。传统桥梁检查主要基于人工视觉调查，耗时、昂贵，且往往受限于可达性和安全约束，特别是对于难以触及的部件，如桥面、梁、支座和桥墩 [14,30,31]。
近年来，无人机 (UAV) 已成为桥梁检查的一种有前景的替代方案，提供了更好的可达性、缩短的检查时间和增强的检查员安全性 [3,5]。配备高分辨率相机和稳定平台，无人机能够在无需脚手架、交通管制或专用接入设备的情况下进行近距离视觉检查 [4,6]。因此，基于无人机的检查在研究和实践中已被越来越多的用于桥梁状况评估和监测。
随着无人机使用的增长，大量研究精力集中在利用计算机视觉和人工智能技术进行自动损伤检测。基于深度学习的方法已展现出从无人机获取的图像中检测裂缝、剥落、腐蚀和其他表面缺陷的强大能力 [17,18,21]。虽然这些方法大大提高了检查数据的后处理和解释，但它们很大程度上假设检查数据已经可用且质量足够。决定在哪里以及如何收集检查数据的飞行规划过程通常仍然是手动的或仅粗略定义。
现有的用于基础设施检查的无人机飞行规划策略通常基于通用覆盖路径规划或视点优化原则，最初是为测绘、摄影测量或机器人探索任务开发的 [1,11,15]。这些方法通常旨在最大化表面覆盖率或最小化飞行时间和能源消耗。虽然这些方法对于几何数据采集很有效，但它们没有明确考虑桥梁维护目标，例如关键结构部件的优先级或跨多个检查周期保持一致检查视点的需求 [10,25]。
最近的研究试图通过考虑环境约束、复杂几何结构或特定结构配置，将无人机路径规划量身定制于桥梁检查场景。例如，研究已解决了在 GNSS 可用性受限情况下桥面下的无人机导航 [26]、长跨度桥梁的感知风路径规划 [29] 以及桥梁子结构的特定表面检查 [23]。尽管取得了这些进展，大多数现有方法仍然主要是几何驱动的，侧重于避障和表面覆盖率，而不是从维护角度出发的检查相关性。
与无人机检查的发展并行，桥梁维护领域在基于知识的系统和决策支持工具方面引起了越来越多的兴趣。已提出知识图谱、本体论和数据驱动框架，以结构化方式组织维护知识、缺陷特征和决策规则 [13,16]。最近，将大语言模型与桥梁维护知识图谱相结合的高级推理框架已展现出支持专家级维护决策的潜力 [28]。这些研究强调了领域知识在指导维护行动方面的重要性，但通常侧重于诊断和建议，而不是检查的操作执行。
因此，维护知识与基于无人机的检查规划之间仍存在关键差距。当前的无人机检查工作流程很少将维护知识（如部件关键性、历史损伤模式或检查要求）纳入路径规划过程。因此，检查路线在检查周期之间往往不一致，限制了其在长期监测和维护规划中的有用性 [32]。
为了弥补这一差距，本研究提出了一种用于桥梁检查和维护的基于知识的无人机路径规划方法。所提出的方法将维护知识与桥梁几何结构相结合，以定义检查目标并生成以检查为导向、与维护相关且可重复的无人机飞行路径。通过将关注点从通用覆盖率转移到基于知识的检查规划，所提出的框架旨在支持连续桥梁检查，并为面向维护的无人机长期部署提供实际基础。本文其余部分组织如下。第二节回顾了相关文献并确定了研究差距。第三节介绍了所提出的方法论，包括基于知识的规划框架和路线生成策略。第四节描述了案例研究和实验设置。第五节通过与基准方法的比较呈现并讨论了结果。最后，第六节总结了本文并概述了未来的研究方向。

章节片段
维护背景下的基于无人机的桥梁检查
在过去的五年里，基于无人机的桥梁检查越来越被讨论，不仅作为传统接入方法的更安全替代方案，而且作为使检查更快和更具可扩展性的途径。最近的应用综述报告称，无人机可以为否则难以访问的部件（如桥面底部、子结构和高架上部结构元件）捕捉近距离图像，同时减少对交通管制或危险人工的需求。

方法论框架
本研究提出了一种基于知识的无人机路径规划框架，旨在支持桥梁检查作为维护规划的可重复输入。该框架围绕一个简单的原则设计：检查路线不应仅源自几何覆盖或操作便利性，而应通过优先考虑维护关键部件并满足特定检查的观看要求来反映维护意图。图 2 展示了整体工作流程和

研究区域与桥梁模型
案例研究考虑了一座高速公路收费公路上的常规混凝土箱梁桥（如图 5 所示）。该桥梁使用基于 BIM 的几何源进行元件级建模，这能够实现检查目标的一致识别，并支持跨检查周期的可重复规划。在本研究中，桥梁几何结构组织为与维护项目工作分解结构 (WBS) 对齐的可维护部件，分离了子结构和上部结构元件。

讨论
本节评估将维护意图转化为路线级决策是否会导致不仅可行，而且对于面向维护的监测更有用的检查计划。比较使用相同的候选视点池 V、相同的任务预算 B 和相同的可行性约束跨方法。唯一的刻意差异是规划目标和成本模型（表 4），这使得性能差异可被解释为

结论
本研究提出了一种用于桥梁检查和维护的基于知识的无人机路径规划框架，明确地将维护意图转化为可执行和可重复的检查路线。通过整合维护优先级、桥梁几何结构和无人机操作约束，该框架将检查规划从通用表面覆盖转向面向维护的路线生成。案例研究证明，所提出的方法可以保持完整覆盖

作者贡献
应使用以下声明：
概念化，N.B.L. 和 Y.L.；方法论，N.B.L.；软件，N.B.L.；验证，N.B.L.、Y.L. 和 B.T.；形式分析，N.B.L.；调查，N.B.L.；资源，Y.L. 和 B.T.；数据整理，N.B.L.；写作—初稿准备，N.B.L.；写作—审查和编辑，Y.L.、B.T.、K.S. 和 N.S.；可视化，N.B.L.；监督，Y.L.、B.T. 和 K.S.；项目管理，Y.L.；资金获取，Y.L. 和 B.T。

资金资助
本研究由 2025–2026 财年国际索引出版补助金 (PUTI) Q1 资助，根据分配协议编号 PKS-286/UN2.RST/HKP.05.00/2025。

数据可用性声明
本研究中呈现的数据可在合理请求下从通讯作者处获取。由于项目相关的保密性、隐私和伦理限制，数据不公开可用。

利益冲突声明
作者声明无利益冲突。

CRediT 作者贡献声明
Naufal Budi Laksono：写作—初稿，可视化，软件，资源，方法论，调查，形式分析，数据整理，概念化。Yusuf Latief：写作—审查与编辑，验证，监督，方法论，调查，资金获取。Bambang Trigunarsyah：写作—审查与编辑，监督，项目管理，方法论，调查，资金获取。Kim Sunkuk：写作—审查与编辑，监督，方法论，调查，

Naufal Budi Laksono|Yusuf Latief|Bambang Trigunarsyah|Kim Sunkuk|Nyoman Suaryana