A comparative study on the accuracy & repeatability of mobile robotic platforms for the delivery of precision NDE measurement

📄 arXiv: 2609.03794v1 📥 PDF

作者: SeyedMohammadAmin Nabi Pour, S. Gareth Pierce, Randika Vithanage, Ehsan Mohseni, David Carswell, Matthew Shields

分类: cs.RO

发布日期: 2026-09-03

💡 一句话要点

提出激光跟踪评估工作流程以提升移动机器人精度

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 移动机器人 无损评估 激光跟踪 定位精度 动态路径跟踪 航空航天 评估标准

📋 核心要点

  1. 现有的移动机器人在无损评估中的定位精度不足，缺乏统一的评估标准。
  2. 本文提出了一种激光跟踪器评估工作流程，能够在统一协议下测量多种移动平台的定位精度。
  3. 实验结果表明，所有平台的静态和动态定位精度均未达到航空NDE的容忍度，为未来平台设计提供了重要参考。

📝 摘要（中文）

移动机器人平台为大型航空结构的无损评估（NDE）提供了灵活的替代方案，但其基础定位精度及其对部署的影响尚未在统一的外部参考协议下进行评估。本文提出了一种基于激光跟踪器的评估工作流程，测量了五种商业移动平台的静态和分段轨迹定位精度。结果显示，静态定位精度从KMP-1500的8.2毫米到Spot的63.5毫米不等，动态路径跟踪的交叉轨迹误差范围为6.9毫米到112.1毫米。所有平台的精度与定位能力相关，结果为平台选择提供了可重复的基础。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决移动机器人在无损评估中的基础定位精度不足的问题，现有方法缺乏统一的评估标准，导致不同平台间的比较困难。

核心思路：通过激光跟踪器进行精确的定位评估，采用统一的外部参考协议，确保不同平台的评估结果具有可比性。

技术框架：整体架构包括激光跟踪器的使用、静态和动态轨迹的测量、以及多角度校准过程。主要模块包括激光到机器人转换的恢复、反射器偏移的校正，以及基于普通最小二乘法的姿态估计。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了一种基于激光跟踪的评估工作流程，能够在统一协议下对多种移动平台进行精确的定位精度评估，这在现有文献中尚属首次。

关键设计：采用了多角度校准方法来恢复激光与机器人之间的转换关系，使用普通最小二乘法进行姿态估计，并进行鲁棒性检查以排除异常值。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，静态定位精度在不同平台间差异显著，KMP-1500的精度为8.2毫米，而Spot则为63.5毫米。动态路径跟踪的交叉轨迹误差范围为6.9毫米到112.1毫米，所有平台均未达到航空NDE的0.2到1.0毫米容忍度，为未来的设计提供了重要依据。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括航空航天、制造业及其他需要高精度无损检测的行业。通过提升移动机器人在无损评估中的定位精度，可以显著提高检测效率和准确性，降低人工成本，推动智能制造的发展。

📄 摘要（原文）

Mobile robotic platforms offer a flexible alternative to fixed manipulators for non-destructive evaluation (NDE) of large aerospace structures, but their base-positioning accuracy and how that accuracy should inform deployment have not been assessed under a common, externally referenced protocol. This work presents a laser tracker-based evaluation workflow (ground truth approximately 6 micrometers) that measures the static and segmented trajectory positioning accuracy of five commercial mobile platforms (KUKA KMP-1500, KUKA KMR, MiR250, Boston Dynamics Spot, Clearpath Husky) under a common protocol. A coupled multi-corner calibration recovers the laser-to-robot transformation and reflector offsets; ordinary least squares over all poses is used, with robust estimation retained only as a blunder check. Static positioning accuracy ranged from a median of 8.2 mm (KMP-1500) to 63.5 mm (Spot), with the wheel-odometry-only Husky uncalibratable. Dynamic path following was characterised by cross-track error; the component was insensitive to temporal alignment, which ranged from 6.9 mm (KMP-1500) to 112.1 mm (Spot). Both accuracy and calibratability tracked localisation capability, from the newest LiDAR SLAM platform to map-free visual odometry. No configuration meets the 0.2 to 1.0 mm aerospace NDE tolerance from the base alone; the results are framed as a design input that sizes the supplementary sensing each platform requires: roughly one order of magnitude for the best platform and nearly two for the worst, providing a reproducible basis for platform selection rather than a feasibility claim.