研究人员开发微型无人机群探索未知环境

来自代尔夫特理工大学的研究人员已经开发出一群能够自主探索未知环境的微型无人机。该研究于10月23日在《科学机器人》杂志上发表。这种新技术对于机器人群体的持续发展至关重要。

开发这些微型机器人的最具挑战性的部分是，要使它们能够自主移动，需要解决它们的感知和计算能力有限的问题。由代尔夫特理工大学、利物浦大学和奈梅亨拉德邦德大学的研究人员组成的团队，将昆虫导航作为模型。

巨大的潜力

正如本网站多次提到的，机器人群体是一个正在发展的领域，可以带来许多可能性。现实生活中的昆虫群体被用作微型机器人的模型。单个机器人可能在其能力方面受到限制，但将许多机器人组合在一起可以提供新的能力。这些小型机器人通常更便宜，并且可以完成许多大型机器人无法完成的任务。通过使用成群的小型机器人无人机，可以更快地探索和了解灾难现场。这种技术尚未问世，但研究人员正在不断地开发它，因为它具有巨大的潜力。

由代尔夫特理工大学、利物浦大学和奈梅亨拉德邦德大学组成的联合研究团队由荷兰国家科学基金会NWO自然人工智能计划资助。

这种技术可以应用的主要领域之一是搜索和救援任务。研究团队开发了无人机群体，旨在将其用于此类任务。如果团队实现了他们的目标，救援人员将能够使用成群的小型无人机探索灾难现场并报告情况。例如，一栋即将倒塌的建筑将被无人机探索，然后报告内部人员的位置。

这些无人机群体还可以配备摄像头以找到受害者。研究团队通过将无人机发送到一个有两个假受害者的室内办公环境中进行了测试。实验成功，一群6架无人机在6分钟内探索了80%的开放房间。这项任务对于单个无人机来说是不可能的。

拥有多个小型无人机的另一个优势是，如果一个无人机发生故障并且无法带回图像，还有其他几个无人机具有相同的信息。这在测试中得到了体现，当一个无人机找到一个受害者但丢失了图像时，另一个无人机带回了图像。

最大的挑战

金伯利·麦圭尔（Kimberly McGuire）是一名博士生，她参与了该项目。

“实现群体探索的最大挑战在于个体无人机的智能水平，”麦圭尔说。“在项目开始时，我们专注于实现基本的飞行能力，例如控制速度和避免障碍。之后，我们设计了一种方法，使小型无人机能够检测和避免彼此。我们通过让每个无人机携带一个无线通信芯片，然后利用这些芯片之间的信号强度来解决这个问题——这就像手机上的信号条数，当你远离家中的WiFi路由器时会减少。这种方法的主要优势在于它不需要在无人机上添加额外的硬件，并且需要非常少的计算。”

开发这些微型群体机器人的最难部分是自主导航。让一组小型机器人导航完全未知的环境是极其困难的。这也是研究人员转向昆虫作为模型的主要原因；它们经常在没有任何先验知识的情况下导航环境。

“新导航方法背后的主要思想是将我们的导航期望降低到极限：我们只需要机器人能够导航回基地站，”项目负责人吉多·德·克鲁恩（Guido de Croon）说。“机器人群体首先扩散到环境中，每个机器人遵循不同的首选方向。探索后，机器人返回位于基地站的无线信标。”

这种新发展只是机器人领域正在涌现的众多发展之一。机器人群体是一个重要的领域，它开启了许多新的可能性。