有一种方法可以协调地下隧道、矿井中的机器人车队 和洞穴。
国防高级研究计划局 (DARPA) 正在举办地下挑战赛。 矿山巷道、城市地下、天然溶洞三种比赛环境 系统——分两个轨道——虚拟模拟和具有真实硬件的系统。五月 最好的机器人团队获胜。
赢得最后的比赛是密歇根理工学院 (MTRI) 的一个团队的目标 都集中于.有着好听的哈士奇名字，BARCS for Bayesian Adaptable Robot Control Systems，该团队正在由 MTRI 研究科学家领导的虚拟赛道上进行比赛 莎拉·厨房。
“从整体上看，我们正在尝试在各种环境中协调机器人， 每个人都有自己的挑战，”基奇说。 “我们需要强大的系统。”
去年 10 月，该团队在模拟赛中获得了虚拟赛道第二名 在矿井隧道中。今年二月，他们在以地铁为中心的环境中竞争 系统、下水道和其他城市基础设施。比赛将于八月继续进行 与天然洞穴。然后在 2021 年 8 月，比赛以三连胜结束 吸引矿山、城市地下和洞穴的环境。整合信息 SubT 挑战赛的成果可以帮助应对自然灾害、做好战场准备 和采矿作业。
SubT：虚拟轨道
Kitchen 的背景是纯数学，现在作为 MTRI 研究科学家，她 发挥她综合抽象系统的能力，帮助弥合数字和现实 接口。
乍一看，SubT 虚拟赛道看起来像一个视频游戏 - 但保真度 激光雷达和其他传感器的模拟暗示了与真实场景的接近： 完全自主的无人驾驶车辆导航。竞赛环境搭建自 具有不同功能的模块化瓷砖，例如坡道、开放空间和垂直 竖井，并添加了瓦砾和其他挑战。 SubT 感兴趣 探索全方位的现实挑战，例如动态环境、崩溃 墙壁和被淹没的走廊。
Kitchen 和她的团队的目标是让一组无人机进行协调，以便 准确感知环境、探索空间并高效反馈。他们 必须在矿井中找到特定物体，并用正确的方法返回清晰的图像 位置。矿井隧道车队包括一个大型地面机器人、一个较小的地面机器人、 飞行四轴飞行器和更大的六轴飞行器；对于城市赛道，他们将使用两个 大型地面车辆和一辆小型地面车辆。
不同的无人机在不同的障碍物上表现得更好 - 受到电池寿命的限制。作为 他们四处移动，车队收集空间数据并转化为 3D 点云 BARCS 团队处理并理解这些内容。
“虚拟赛道的好处之一是我们能够应对具有挑战性的挑战 多机器人协作问题，无需额外的复杂性和费用 在硬件上实施我们的解决方案，”Kitchen 说。 “这样我们就可以扩大我们的机队规模 或者追求在系统轨道中不起作用的不同传感选项。”
SubT：系统轨道
在运行 SubT 时，DARPA 小组有兴趣观察机器人的局限性 在传感器失去连接的动态环境中的耐力和自主性 和质量。地下空间往往潮湿、黑暗、破败且普遍困难 进行导航。
关于研究员
虽然人类依靠眼睛和耳朵来引导无人机，但无人机却可以评估 拥有自己的感官的世界。 BARCS 团队专注于使用不同类型的传感器： 地面无人机上的 3D LIDAR 和光学相机以及一对光学相机 为机载无人机提供立体成像。为开发真正的无人机 在 SubT 挑战赛的系统赛道中，传感器封装也是工程的一个关键方面 用于地下导航的无人机。
电气与计算机工程助理教授杰里米·博斯 (Jeremy Bos) 没有参加比赛 参加过 SubT 挑战赛，但非常熟悉跑步中的混乱和惊喜 机器人舰队。他用于陆军作战能力发展指挥和地面车辆系统 中心。就像 Kitchen 的工作一样，它重点关注.
“现场测试成本高昂、不可控且不可预测。开发可靠的 在具有挑战性的环境中运行的自动驾驶车辆平台，例如 在 SubT 挑战赛中发现的，将需要通过模拟进行广泛的测试，”Bos 说， 补充说，由于硬件也很昂贵，因此研究人员在 在潜在危险的环境中进行测试。 “这就是为什么虚拟赛道是 SubT 程序的重要组成部分：如果您的自主堆栈在模拟中不起作用 当然，它在现场是行不通的。莎拉和她的团队做得非常令人印象深刻 为 BARCS 团队和密歇根理工学院的出色表现而努力！”
SubT：集成
无论是关注虚拟赛道中的无形感知还是坚果和 系统轨道的螺栓，SubT 的最终目标是将两者更紧密地结合在一起。
“我们可以专注于系统跟踪过于困难的场景，”Kitchen 说， 补充说，虚拟轨道可以推动系统轨道，反之亦然 真实的无人机可以帮助验证 BARCS 测试的算法， 其他人。归根结底，每个人都在试图回答同样的问题，厨房 指出，“什么是可探索的？我去过哪里？接下来我要去哪里？”
为了回答这些问题，SubT 研究人员平衡了精确规划和分类。 故障排除不是令人讨厌的副作用，而是游戏的名称。并且作为 机器人排队——无论是在现实生活中还是在模拟器中——他们准备深入研究 地下空间的复杂地形，也加深了我们对机器人的理解 协调、自主和遥感。
我有一个方法...
我们偶尔会剖析研究人员如何开展工作的系列，一种方法论 一次。
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