卡内基梅隆大学研发空中机器人多房间探索策略优先级算法
机器人与自动化内部消息
机器人研究所研究人员开发自主空中机器人探索和多机器人协作新方法，用于废弃建筑物内部。（图片来源：卡内基梅隆大学）
灾后救援信息获取需求
全球每年约100次地震造成破坏，包括建筑物倒塌、电力线倒塌等。对首批响应者而言，评估现场并集中救援力量至关重要且充满风险。
卡内基梅隆大学机器人研究所（RI）计算机科学学院研究人员开发自主空中机器人探索和多机器人协作新方法，可帮助首批响应者灾后收集信息、做出更明智决策。
"研究关键思想是避免探索冗余。因是多机器人探索，机器人间协调通信至关重要。我们设计系统让每个机器人探索不同房间，最大化固定数量无人机可探索房间数。"——Seungchan Kim，博士生
激光雷达几何特征识别门洞
无人机聚焦快速检测门，因为有意义目标（如人员）更可能在房间而非走廊。为找到目标入口，机器人用机载激光雷达传感器处理周围环境几何属性。悬浮离地约六英尺，空中机器人将3D激光雷达点云数据转为2D变换地图。此地图以单元格或像素组成图像提供空间布局，机器人分析结构线索识别门和房间。墙壁表为靠近无人机占用像素，敞开门或通道显示为空像素。研究者将门建模为鞍点，使机器人快速识别通道并通过。机器人进入房间时显示为圆圈。
Kim解释选择激光雷达而非相机两主因：一、传感器计算量比相机小；二、倒塌建筑或灾害现场可能粉尘烟雾大，损害传统相机视野。
去中心化协同决策
无中心基站控制机器人。每个机器人基于环境理解和与其他机器人通信自主决策、确定最优轨迹。空中机器人相互共享已探索门房间列表，利用此信息避开已访问区域。
来源
传感器