視覚システムを備えたスマート安全ヘルメットは、産業インフラ検査のための強力なツールとして登場しています。本論文では、こうしたVSLAM（視覚同時位置付けとマッピング）対応のヘルメットの最先端を包括的にレビューします。基本的なヘルメットカメラから、インテリジェントでセンサー融合された検査プラットフォームへの進化を調査し、現代のヘルメットがリアルタイム視覚SLAMアルゴリズムを活用して環境をマッピングし、検査官を支援する様子を強調します。高影響のジャーナル、特許、および業界レポートをターゲットにした体系的な文献検索が行われました。ヘルメット統合カメラシステムを単眼、ステレオ、全方向性のタイプに分類し、それぞれのインフラ検査における能力を比較します。コアVSLAMアルゴリズム（特徴ベース、直接、ハイブリッド、深層学習強化）を検討し、ウェアラブルプラットフォームへの適応について議論します。慣性、LiDAR、GNSSデータを統合するマルチセンサ融合アプローチもレビューし、リアルタイム性能を実現するエッジ/クラウド処理アーキテクチャを紹介します。本論文は、橋やトンネルからプラントや発電施設まで、多くの産業事例をまとめており、検査効率、データ品質、および作業者の安全性の大幅な改善を示しています。技術的な障害（バッテリー寿命、処理限界、過酷な環境）、人間要因（人間工学、トレーニング、認知負荷）、および規制問題（安全認証およびデータプライバシー）などの主要な課題を分析しています。また、セマンティックSLAM、AI駆動の欠陥認識、ハードウェアの小型化、共同マルチヘルメットシステムなどの新興トレンドを特定します。このレビューは、VSLAM搭載のスマートヘルメットがインフラ検査に対する変革的アプローチを提供し、リアルタイムマッピング、拡張認識、安全な作業フローを実現することを見出しました。私たちは、システムの標準化や資産管理との統合において現在の研究ギャップを強調し、業界の採用および将来の研究方向に関する提言を行います。
Merchán-Cruz et al.（水曜日）はこの問題を調査しました。