研究人员开发蜂群无人机定位气体泄漏

德尔夫特理工大学的研究人员开发了第一个能够在狭窄的室内环境中自主检测和定位气体泄漏的微型无人机蜂群。为了在建筑物或工业场所中找到气体泄漏，人类消防员冒着生命危险，因为检测源头可能需要很长时间。这些新型无人机可能会在这一领域产生重大影响。

为无人机设计人工智能

研究人员面临的最大挑战是为复杂任务设计所需的人工智能（AI）。由于无人机体积小，计算和内存部分需要紧密地集成到其中。研究人员依赖于生物启发的导航和搜索策略。

该研究已发表在ArXiv文章服务器上，并将在今年晚些时候的IROS机器人会议上呈现。

自主气体源定位的要求

自主气体源定位任务极其复杂，需要人工气体传感器，这些传感器在检测小量气体方面并不十分有效。它们还难以保持对快速变化的气体浓度的敏感性。

除了实际任务，复杂的环境也会引起问题。因此，传统的研究围绕单个机器人展开，这些机器人在小型、无障碍的环境中搜索气体源。

Guido de Croon是TU Delft微型空中车辆实验室的教授。

“我们相信，微型无人机蜂群是自主气体源定位的有前途的途径，”Guido de Croon说。“无人机的小尺寸使它们对仍在建筑物中的人类和财产非常安全，同时它们的飞行能力将使它们能够最终在三维空间中搜索源。此外，它们的小尺寸使它们能够在狭窄的室内区域飞行。最后，拥有这些无人机的蜂群使它们能够更快地定位气体源，同时避免气体浓度的局部最大值以找到真正的源头。”

尽管这些特性有益，但它们也使工程师难以将AI实现到无人机中以实现自主气体源定位。由于机载感知和处理的限制，自驾驶车辆中使用的AI算法不可应用。由于无人机以蜂群形式操作，它们还需要在协作的同时避免相互碰撞。

Bart Duisterhof在TU Delft进行了研究。

“实际上，在自然界中，有许多成功的导航和气味源定位的例子，尽管资源有限，”Duisterhof说。“只要想想夏天时，带有~100,000个神经元的小型水果蝇如何在你的厨房中无误地定位香蕉。它们通过简单的行为如飞行上风或与风垂直飞行来实现这一点，取决于它们是否感知到气味。虽然我们不能直接复制这些行为，因为我们的机器人没有气流传感器，但我们已经将类似的简单行为灌输到我们的机器人中，以解决这个问题。”

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微型无人机依赖于一种新的“bug”算法，称为“Sniffy Bug”，它使无人机能够在检测任何气体之前散开。这使它们能够覆盖大型环境并避免障碍或彼此。

一旦其中一个无人机检测到气体，它就会与其他无人机通信，其他无人机随后将协同工作以尽快找到气体源。更具体地说，无人机使用一种称为“粒子群优化”的算法（PSO）进行最大气体浓度的搜索，每个无人机作为一个粒子。

该算法的灵感来自鸟群的社会行为和运动，每个无人机根据其自身感知的最高气体浓度位置、群体的最高位置以及其当前移动方向和惯性进行移动。PSO的一个好处是，它只需要测量气体浓度，而不需要气体浓度梯度或风向。

“这项研究表明，微型无人机蜂群可以执行非常复杂的任务，”Guido说。“我们希望这项工作能够激励其他机器人研究人员重新思考自主飞行所需的AI类型。”