卡内基梅隆大学研究人员开发空中机器人，可战略性地优先考虑房间进行多房间探索
机器人与自动化内幕
机器人研究所的研究人员开发了一种新方法，用于在废弃建筑物内进行自主空中机器人探索和多机器人协调。 （来源：卡内基梅隆大学）据估计，全球每年有 100 次地震造成损害。这种损害包括建筑物倒塌、电线倒塌等。对于急救人员来说，评估现场并集中救援工作可能至关重要且充满风险。
卡内基梅隆大学计算机科学学院机器人研究所 (RI) 的研究人员开发了一种在废弃建筑物内进行自主空中机器人探索和多机器人协调的新方法，可以帮助急救人员在灾难后收集信息并做出更明智的决策。
这项研究的一个关键思想是避免探索中的冗余，”博士生 Seungchan Kim 说。“由于这是多机器人探索，因此机器人之间的协调和通信至关重要。我们设计了这个系统，让每个机器人都能探索不同的房间，从而最大化一定数量的无人机可以探索的房间。”
无人机专注于快速检测门，因为有意义的目标（例如人）更有可能在房间而不是走廊中。为了找到这些目标入口，机器人使用机载激光雷达传感器处理周围环境的几何特性。空中机器人轻轻地盘旋在距离地面约六英尺的地方，将 3D LiDAR 点云数据转换为 2D 转换图。该地图将空间布局提供为由单元或像素组成的图像，然后机器人对其进行分析，以获取表示门和房间的结构线索。墙壁显示为靠近无人机的被占用像素，而打开的门或通道则显示为空像素。研究人员将门建模为鞍点，这使得机器人能够识别通道并快速通过它们。当机器人进入房间时，它会显示为一个圆圈。
Kim 解释说，研究人员选择 LiDAR 传感器而不是相机有两个主要原因。首先，传感器使用的计算能力比相机少。其次，倒塌建筑物内或自然灾害现场的环境可能布满灰尘或烟雾，这会损害传统相机的视野。
没有集中基地控制机器人。相反，每个机器人根据其对环境的理解以及与其他机器人的通信做出决策并确定最佳轨迹。空中机器人彼此共享它们探索过的门和房间的列表，并使用这些信息来避开已经访问过的区域。
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