无人机机队可以帮助寻找失散的徒步旅行者熊文

无人机机队可以帮助寻找失散的徒步旅行者

在森林中寻找迷路的徒步旅行者可能是一个艰巨而漫长的过程，因为直升机和无人驾驶飞机无法瞥见浓密的树冠。

最近，有人提出可以在树上摆动和编织的自动无人机可以帮助进行这些搜索。但是，用于引导飞机的GPS信号在森林环境中可能不可靠或不存在

麻省理工学院的研究人员在下周举行的国际实验机器人研讨会上发表的一篇论文中，描述了一种无人机系统的自主系统，可以在茂密的森林冠层下进行协作搜索。无人机仅使用机载计算和无线通信，而无需GPS。

每个自动四旋翼无人机都配备了激光测距仪，用于位置估计，定位和路径规划。随着无人机的飞行，它会创建一个单独的3D地形图。

算法可以帮助它识别尚未探索和已经搜索过的地点，因此它可以知道何时完全绘制了一个区域。机外地面站将来自多架无人机的单个地图融合到可以由人类救援人员监视的全局3-D地图中。

在实际的实现中，尽管在当前系统中不是这样，但无人机将配备对象检测功能以识别失踪的远足者。

定位后，无人机将在全球地图上标记远足者的位置。然后，人类可以使用此信息来计划救援任务。

“本质上，我们正在用无人驾驶飞机代替人类，以使搜索更有效地进行搜索和救援，”航空航天学系研究生的第一作者田玉伦说。

研究人员在模拟随机生成的森林中测试了多架无人机，并在NASA兰利研究中心内林区中测试了两架无人机。在这两个实验中，每架无人机都在大约两到五分钟内绘制了一个约20平方米的区域，并实时协作将其地图融合在一起。无人机在多个指标上也表现出色，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

研究人员在每架无人机上都安装了激光雷达系统，该系统通过发射激光束并测量反射脉冲来对周围的障碍物进行二维扫描。

这可以用来检测树木；但是，对于无人驾驶飞机而言，单棵树显得非常相似。如果无人机无法识别给定的树，则无法确定它是否已经探索过某个区域。

研究人员对无人驾驶飞机进行了编程，以识别多棵树的方向，这更加独特。使用这种方法，当LIDAR信号返回树木簇时，算法会计算树木之间的角度和距离以识别该簇。田说：“无人机可以将其用作唯一的签名，以告诉他们是否曾参观过该地区，或者它是一个新地区。”

这种特征检测技术可帮助地面站准确地合并地图。无人机通常会循环探索一个区域，并在扫描过程中进行扫描。地面站连续监视扫描。当两架无人机环绕到同一棵树时，地面站会通过计算无人机之间的相对转换来合并地图，然后融合各个地图以保持一致的方向。

田说：“计算相对变换可以告诉您如何对齐两个地图，使其与森林的外观完全一致。”

在地面站中，称为“同时定位和地图绘制”的机器人导航软件可以同时映射未知区域并跟踪该区域内的特工，它使用LIDAR输入来定位并捕获无人机的位置。这有助于准确地融合地图。

最终结果是具有3-D地形特征的地图。树木显示为蓝色到绿色的彩色阴影块，具体取决于高度。未开发的区域较暗，但在被无人机绘制时变成灰色。

机载路径规划软件告诉无人机在飞行时始终要探索这些黑暗的未探索区域。Tian表示，制作3D地图比将摄像机简单地附加到无人机并监视视频源更可靠。例如，将视频传输到中心站需要大量带宽，而这些带宽在林区可能不可用。

更有效的搜索

一项关键创新是一种新颖的搜索策略，可使无人机更有效地探索一个区域。按照更传统的方法，无人驾驶飞机总是会搜索最接近的可能未知区域。但是，从无人机的当前位置可以沿任意方向。无人机通常飞行一小段距离，然后停下来选择新的方向。

田说：“那不尊重无人机的动态。” “它必须停下来转弯，所以这意味着它在时间和精力上效率很低，而且你真的无法加快速度。”

相反，研究人员的无人机在考虑其速度和方向并保持一致的速度的同时探索了最接近的可能区域。这种策略可以更快地覆盖搜索区域。田说：“在搜救任务中，时间很重要。”

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。与基准相比，研究人员的策略帮助无人机覆盖了更大的区域，速度加快了几分钟，并且平均速度更高。

实际使用的限制之一是，无人机仍必须与机外地面站进行通信以进行地图合并。在他们的户外实验中，研究人员必须建立一个无线路由器，将每架无人机和地面站连接起来。将来，他们希望将无人机设计为在彼此接近时进行无线通信，融合其地图，然后在它们分开时切断通信。在这种情况下，地面站将仅用于监视更新的全球地图。

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