无人机设计用于在没有GPS的情况下协助搜索任务

在森林中寻找迷路的徒步旅行者可能是一个困难而漫长的过程，因为直升机和无人机无法透过茂密的树冠看到东西。可以在树林中穿梭的自主无人机可以帮助这些搜索。然而，用于引导飞机的GPS信号在森林环境中可能不可靠或根本不存在。

麻省理工学院研究人员描述了一种无人机编队的自主系统，可以在茂密的森林树冠下协同搜索。无人机只使用机载计算和无线通信;不需要GPS。在潜在的灾难场景中，需要快速找到工厂工人，这项研究可能有利于制造和工厂车间设施。

每架自主四旋翼无人机都配备激光测距仪，用于位置估计、定位和路径规划。当无人机在周围飞行时，它会创建一个单独的3d地形地图。算法帮助它识别未开发和已经搜索过的地点，所以它知道什么时候已经完全映射了一个区域。机载地面站将来自多架无人机的单个地图融合成全球3d地图，供人类救援人员监控。

在现实世界的实现中，尽管不在当前的系统中，但无人机将配备物体探测功能，以识别失踪的徒步旅行者。当被定位时，无人机会在全球地图上标记徒步旅行者的位置。然后，人类可以利用这些信息来计划救援任务。

航空航天系研究生田宇伦(音译)表示:“从本质上讲，我们正在用一群无人机取代人类，使搜救过程中的搜索部分更加高效。”

研究人员在随机生成的森林模拟中测试了多架无人机，并在NASA兰利研究中心的森林区域测试了两架无人机。在这两个实验中，每架无人机都在大约2到5分钟内绘制了一个大约20平方米的区域，并实时地将它们的地图融合在一起。无人机在几个指标上表现良好，包括完成任务的总体速度和时间，森林特征的检测，以及地图的准确合并。

探索和映射

在每架无人机上，研究人员安装了一个激光雷达系统，通过发射激光束和测量反射脉冲来对周围障碍物进行二维扫描。这可以用来探测树木;然而，对于无人机来说，单个树木看起来非常相似。如果无人机无法识别给定的树木，就无法确定它是否已经探索过某个区域。

研究人员对无人机进行了编程，以识别多棵树的方向，这要独特得多。通过这种方法，一种算法计算树木之间的角度和距离来识别该集群。“无人机可以用它作为一个独特的签名，来告诉它们之前是否去过这个地区，还是一个新的地区，”田说。

这种特征探测技术有助于地面站准确地合并地图。无人机通常以循环的方式探索一个区域，并在飞行过程中进行扫描。地面站持续监测扫描结果。当两架无人机绕到同一丛树木周围时，地面站通过计算无人机之间的相对转换来合并地图，然后融合单个地图以保持一致的方向。

“计算相对变换会告诉你应该如何对齐两张地图，这样它就能准确地反映森林的样子，”田说。

礼貌:麻省理工学院

在地面站，被称为同步定位和测绘(SLAM)的机器人导航软件，既绘制未知区域，又跟踪该区域内的代理，使用激光雷达输入来定位和捕获无人机的位置。这有助于它准确地融合地图。

最终的结果是一个三维地形特征的地图。根据高度的不同，树木呈现出蓝色到绿色的色块。未开发的地区是黑暗的，但当无人机绘制地图时，它们会变成灰色。机载路径规划软件告诉无人机在飞行时始终探索这些黑暗的未探测区域。田说，制作3d地图比在无人机上安装摄像头并监控视频更可靠。例如，将视频传输到中央车站需要大量带宽，而在森林地区可能无法获得带宽。

更高效的搜索

一个关键的创新是搜索策略，让无人机更有效地探索一个区域。根据更传统的方法，无人机总是会搜索最近的未知区域。然而，这可能是从无人机当前位置的任意几个方向。无人机通常飞行一小段距离，然后停下来选择一个新的方向。

“这没有尊重无人机(运动)的动力学，”田说。“它必须停下来和转弯，所以这意味着它在时间和精力方面效率非常低，你无法真正加快速度。”

相反，研究人员的无人机探索最近的可能区域，同时考虑它们的速度和方向，并保持一致的速度。这种策略——无人机倾向于螺旋飞行——覆盖搜索区域的速度要快得多。田说:“在搜救任务中，时间非常重要。”

在论文中，研究人员将他们的新搜索策略与传统方法进行了比较。与基线相比，研究人员的策略帮助无人机覆盖了更多的区域，速度快了几分钟，平均速度也更高。

一个潜在的限制是无人机仍然需要与飞船外的地面站通信以合并地图。在他们的室外实验中，研究人员必须设置一个无线路由器，将每架无人机和地面站连接起来。在未来，研究人员希望设计的无人机能够在彼此接近时进行无线通信，融合它们的地图，然后在它们分开时切断通信。地面站将只用于监测更新后的全球地图。

麻省理工学院

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-由克里斯·瓦夫拉编辑，制作编辑，控制工程， CFE传媒，cvavra@cfemedia.com．查看更多控制工程机器人的故事．

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