科学家们建议，未来可以在名为 "SMuRFs "的自主机器人团队的帮助下让核电站退役
来自英国格拉斯哥大学、曼彻斯特大学、布里斯托尔机器人实验室和赫瑞瓦特大学的工程师们是 SMuRF 系统开发的幕后推手，SMuRF 是 Symbiotic Multi-Robot Fleet 的缩写。
该系统提供了一种无缝方法，使轮式机器人、四足机器人和空中机器人能够相互协作，完成人类难以独立完成或有害的任务。在机器人之间共享传感器数据时，单个人类主管可以远程观察机器人的行动，从而将它们的能力结合起来，实现单个机器无法达到的效果。
SMuRF 可以为当局、监管机构和行业提供更安全、更快速的核设施监控方法，并为在海上风力发电平台等具有挑战性的环境中维护工程基础设施带来新的机遇。
在一篇题为 "经验总结：共生自主机器人生态 "的新论文中在发表于《IET 网络系统与机器人》（IET Cyber-Systems and Robotics）杂志上的这篇题为《经验总结：用于核环境的共生自主机器人生态系统》（Lessons Learned: Symbiotic Autonomous Robot Ecosystem for Nuclear Environments）的新论文中，研究人员概述了他们如何在坎布里亚的机器人与人工智能合作（RAICo）设施的实际演示中部署 SMuRF。
RAICo 是英国原子能管理局（UKAEA）、核退役管理局（NDA）、塞拉菲尔德有限公司和曼彻斯特大学之间的合作项目。在演示过程中，SMuRF 成功完成了在模拟放射性贮存设施中的检查任务，该设施包含真实核电退役环境中的一些挑战。机器人的协作能力是研究人员开发的复杂计算机系统的结果，他们称之为 "网络物理系统 "或 "CPS"。
CPS 能够与多达 1600 个传感器、机器人和其他数字及物理资产进行近乎实时的通信。它还能让能力和操作系统迥异的机器人协同工作，最重要的是，还能更新人类操作员。
通过 CPS 收集和处理的数据，可以创建一个真实空间的三维数字孪生。这样，SMuRF 就能在空间内导航，并在最少的监督下执行任务，同时通过专门设计的数字仪表板为人类操作员提供大量数据，帮助 SMuRF 在必要时做出明智的决定。如果需要，人类操作员还可以直接控制机器人。
结合机器人的能力，它们可以完成一系列通常用于核设施周围辐射监测的任务，即作业后清理。
机器人合作绘制环境地图，利用机载传感器创建空间的三维数字孪生模型，并由人类操作员驾驶无人机进一步绘制地图。
波士顿动力公司的 "斑点 "机器人利用其灵活的手臂获取工具进行近距离扫描，而轮式机器人 "侦察兵 "和 CARMA 则绘制整个测试环境的辐射水平图。CARMA 机器人成功探测到了废料桶下放射性液体的模拟泄漏，这种探测有助于确保在真实环境中进行适当的控制和清理。
格拉斯哥大学詹姆斯-瓦特工程学院的丹尼尔-米切尔（Daniel Mitchell）是这篇论文的通讯作者。他最近被提名为英国工程技术学会2023年新星，以表彰他的研究成果所产生的影响。
他说："我们在这个SMuRF原型中编程和设计的机器人各有自己独特的能力和局限性，也有自己的操作系统。在RAICo部署SMuRF的过程中，我们展示了机器人的协同工作能力，以及我们构建的数字孪生系统如何为人类操作员提供出色的态势感知能力。这将使它们成为在核检查和退役等潜在危险环境中工作的理想选择。人类仍然需要监督和指挥机器人舰队，但它们的高度自主性可以让人类在办公桌前与机器人互动，而不是亲临工作现场，从而有助于保障人类的安全"。
格拉斯哥大学网络物理系统教授大卫-弗林（David Flynn）是这篇论文的合著者之一。弗林教授补充说："这类自主机器人车队在承担各种危险、肮脏、枯燥、遥远和繁重的工作方面具有巨大潜力。除了核领域的工作，海上发电等领域也有巨大的潜力，SMuRF 可以处理许多常规检查和维修任务。目前，这些任务的成本很高，因为它们往往需要工作人员乘坐直升机前往海上现场，而这一过程可能会受到恶劣天气的影响。"
"然而，这些任务对于防止停机和确保电网稳定供电至关重要。如果有一个机器人团队常驻现场执行这些常规任务，就能最大限度地发挥各种可再生能源平台的潜力。我们研究的下一步是在我们的机队中集成更广泛的机器人，它们具有更多样化的能力，能够感知周围环境，以新的方式在周围移动，并操控物体。"
英国曼彻斯特大学的 Paul Baniqued 博士说："数字架构的灵感来自于战略视频游戏中的车队管理系统，它描述了 SMuRF 的各个成员在数字孪生环境中同时运行的情况。这使人类操作员能够将注意力集中在单一界面上，从而更好地理解手头的任务。"
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