10月23日發(fā)表在《科學(xué)機(jī)器人》雜志上的一篇文章內(nèi)，研究人員展示了一群微型無人機(jī)，它們可以完全自主探索未知環(huán)境，是群集機(jī)器人領(lǐng)域的一個(gè)重要步驟。

 

　　他們成果的挑戰(zhàn)來自此前這樣一個(gè)事實(shí)：33克的小型無人機(jī)需要自主導(dǎo)航，同時(shí)具有極其有限的感知和計(jì)算能力。此前的聯(lián)合研究團(tuán)隊(duì)（小型昆蟲機(jī)器人）與TU Delft，利物浦大學(xué)和奈梅亨大學(xué)拉德布德大學(xué)的研究人員一起，從昆蟲導(dǎo)航相對簡單的問題中汲取了靈感，從而應(yīng)對了這一挑戰(zhàn)。

 

　　昆蟲群激發(fā)了機(jī)器人專家的思考，認(rèn)為小型機(jī)器人也可以通過在一群昆蟲中進(jìn)行操作來克服自身的局限性。大量廉價(jià)的小型機(jī)器人將能夠執(zhí)行大型大型機(jī)器人無法實(shí)現(xiàn)的任務(wù)。例如，一群小型飛行的無人機(jī)將比單個(gè)大型無人機(jī)能夠更快地探索災(zāi)難現(xiàn)場。目前這樣的成群結(jié)隊(duì)集群控制方法還沒有實(shí)現(xiàn)。

 

　　在過去的四年中，由荷蘭國家科學(xué)基金會NWO自然人工智能項(xiàng)目資助的圖爾代夫大學(xué)、利物普大學(xué)和RADBUUD內(nèi)梅亨大學(xué)的聯(lián)合研究小組努力設(shè)計(jì)一組能夠探測未知環(huán)境的微型無人機(jī)。該研究項(xiàng)目的目標(biāo)是采取措施，在搜救場景中使用成群的無人機(jī)。

 

　　Crazyflies成功完成了搜索和救援方案，無人機(jī)還能夠在不同的位置找到兩個(gè)人類大小的木制人偶，用他們的機(jī)載攝像頭拍照，然后將信息返回到基地。

 

　　主要的想法是，在未來，救援人員將能夠釋放一群微型無人機(jī)，以探索一個(gè)災(zāi)難現(xiàn)場，例如一座即將倒塌的建筑。成群的無人機(jī)將進(jìn)入大樓，對其進(jìn)行探索，并帶著相關(guān)信息返回基站。然后，救援人員可以集中精力在最相關(guān)的領(lǐng)域，例如，里面還有沒有人。
 

纖細(xì)的無人機(jī)可放入手掌，重33克。與其他無人駕駛飛機(jī)一起，它能夠快速探索無人環(huán)境。
圖片來源：TU Delft / MAVLab

 

 

　　在該項(xiàng)目中，小型無人機(jī)配備了攝像頭，并在室內(nèi)辦公環(huán)境中被派出，以找到兩個(gè)在災(zāi)難情況下代表受害者的假人。這個(gè)概念驗(yàn)證的搜索和救援任務(wù)清楚地表明了擁有大量人員的優(yōu)勢。

 

　　在六分鐘內(nèi)，一群六架無人駕駛飛機(jī)就能探測到約80％的開放房間，僅憑其中一架無人駕駛飛機(jī)就不可能了。此外，擁擠對于冗余也很有用。一架無人機(jī)找到了受害者，但是由于相機(jī)的硬件故障，它無法帶回任何圖像。幸運(yùn)的是，另一架無人駕駛飛機(jī)也用相機(jī)捕獲了受害者。

 

 

　　“實(shí)現(xiàn)群體探索的最大挑戰(zhàn)在于無人機(jī)的個(gè)人情報(bào)水平，”博士金伯利·麥奎爾（Kimberly McGuire）表示，“在項(xiàng)目開始時(shí)，我們專注于實(shí)現(xiàn)基本的飛行能力，例如控制速度和避開障礙物。之后，我們設(shè)計(jì)了一種用于小型無人機(jī)相互檢測和避開的方法。我們通過讓每架無人機(jī)攜帶來解決此問題。無線通信芯片，然后利用這些芯片之間的信號強(qiáng)度，這就像您離開家中的WiFi路由器時(shí)手機(jī)上顯示的條數(shù)減少一樣，這種方法的主要優(yōu)點(diǎn)是它可以不需要在無人機(jī)上額外的硬件，并且只需要很少的計(jì)算。”

 

　　在不到6分鐘的時(shí)間內(nèi)，6架小型無人機(jī)的軌跡探索了整個(gè)辦公樓層。無人機(jī)首先在中間的起始位置從基站飛走，探索開放的房間，最后返回基站。

圖源：TU Delft / MAVLab

 

 

　　群體探索方式中最艱巨的挑戰(zhàn)是難以使小型機(jī)器人自行導(dǎo)航未知的環(huán)境。原因是小型機(jī)器人在傳感和計(jì)算方面非常有限。

 

　　同樣，自然提供了重要的啟發(fā)。昆蟲無法繪制出詳盡的地圖。相反，它們保留了地標(biāo)和與行為相關(guān)的地方，例如食物來源及其巢穴。該項(xiàng)目的主要研究人員Guido de Croon說：“采用這種新導(dǎo)航方法的主要思想是將我們的導(dǎo)航期望降低到極致：我們只要求機(jī)器人能夠?qū)Ш交鼗尽?rdquo; “通過讓每個(gè)機(jī)器人遵循不同的首選方向，機(jī)器人群體首先擴(kuò)散到環(huán)境中。探索之后，機(jī)器人返回到位于基站的無線信標(biāo)。”
 

圖片來源：McGuire等

 

 

　　Kimberly McGuire補(bǔ)充說：“所提出的導(dǎo)航方法是一種新穎的錯(cuò)誤算法。” “錯(cuò)誤算法不能繪制環(huán)境地圖，而是可以實(shí)時(shí)處理障礙。原則上，詳細(xì)地圖非常方便，因?yàn)樗鼈兪箼C(jī)器人可以沿著最佳路徑從地圖上的任何點(diǎn)導(dǎo)航到任何其他點(diǎn)。但是，在微型機(jī)器人上制作這樣的地圖的成本高得令人望而卻步。所提出的錯(cuò)誤算法導(dǎo)致路徑效率較低，但具有甚至可以在微型機(jī)器人上實(shí)現(xiàn)的優(yōu)點(diǎn)。”