美国卡内基梅隆大学机器人研究所（Robotics Institute）最近开发了一种用于多房间探索的自主空中机器人新方法。这项创新技术旨在帮助应急人员在灾难发生后快速收集信息，从而更好地进行决策。这种无人机技术的应用背景是全球每年约有100次地震造成的建筑倒塌和其他破坏，需要应急人员快速评估现场以集中展开救援。
这些自主空中机器人具备多机器人协调能力，能够在废弃建筑内进行探索。它们利用机载激光雷达传感器（LiDAR）分析周围环境的几何特征，以检测并优先探索房间内的目标，如受困人员等。机器人在距离地面大约六英尺处悬停，转换3D激光雷达点云数据为2D图像，形成空间布局地图。该地图用于识别结构特征，定位门和房间 。
机器人通过将门识别为“鞍点”，能够快速导航到房间内部，避免重复探索。这种设计旨在提高探索效率，最大化每组无人机能够探索的房间数量。
这项研究由卡内基梅隆大学的多位研究人员共同完成，包括博士生金胜灿（Seungchan Kim）、博士后研究员Micah Corah、高级机器人工程师John Keller、副研究教授Sebastian Scherer以及悉尼科技大学的研究员Graeme Best 。
金胜灿指出，这项研究的关键在于避免探索冗余。由于这是多机器人探索，机器人之间的协调和通信至关重要。每个机器人都可以自主决策和规划路径，并与其他机器人交换信息，确保有效覆盖未探索的区域 (CMU School of Computer Science)。
未来展望
这种自主空中机器人系统具有广泛的应用潜力，尤其在应急救援和灾后评估领域。例如，在地震、火灾或其他自然灾害后，传统的人力搜索可能因危险环境和复杂建筑结构而受限，而这种机器人能够快速提供重要的环境信息，辅助决策者制定救援策略。此外，该系统还可用于工业检查、安防监控和城市规划等领域，帮助提升工作效率和安全性。随着技术的成熟和优化，这种多机器人系统有望在更广泛的场景中发挥作用。
尽管技术面临挑战，例如复杂环境下的导航和通信问题，但研究人员通过使用低计算量的激光雷达传感器而非传统摄像头来克服了一些限制，特别是在烟尘和低光条件下的应用。
自主空中机器人技术为多房间探索提供了一种创新解决方案，显著提升了应急响应能力和效率。这一进展不仅展示了机器人技术在复杂环境中的应用潜力，也为未来的自主系统发展奠定了基础。随着进一步的研发和实际应用，这些机器人有望成为各行业不可或缺的工具。
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