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        空地協(xié)作機(jī)器人研究綜述

        2021-11-19 07:17津,劉
        關(guān)鍵詞:空地旋翼協(xié)作

        趙 津,劉 暢

        (1.貴州大學(xué) 現(xiàn)代制造技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,貴州 貴陽 550025;2.貴州大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院,貴州 貴陽 550025)

        近年來,人工智能和移動機(jī)器人領(lǐng)域的快速發(fā)展帶來了越來越多的好處,大到無人駕駛車輛、醫(yī)療服務(wù)型機(jī)器人,小到智能手機(jī)、智能穿戴設(shè)備等都與人類生活息息相關(guān)。隨著科技進(jìn)步和生產(chǎn)力的提高,在科研領(lǐng)域中多機(jī)器人協(xié)作已成為當(dāng)今多智能體研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)。相較于單一智能體系統(tǒng),多智能體協(xié)作有著區(qū)域覆蓋面廣、環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng)、任務(wù)執(zhí)行率高等特點(diǎn),在該領(lǐng)域中受到廣泛研究人員的青睞。在工業(yè)場景中,協(xié)作機(jī)器人正被用于制造業(yè),例如移動機(jī)器人在物流倉庫中有序配送。盡管如此,機(jī)器人協(xié)作在民用領(lǐng)域中仍然存在著巨大的挑戰(zhàn),例如,它們需要與人類進(jìn)行交互并在未知環(huán)境中部署[1-3]。在民用應(yīng)用中,搜索與救援是一個(gè)關(guān)鍵場景,其中異構(gòu)機(jī)器人的協(xié)作有可能通過更快的響應(yīng)時(shí)間來拯救生命[4-5]。在搜救(search and rescue, SAR)行動中,多機(jī)器人協(xié)作也可以顯著提高搜救人員的效率,加快對受害者的搜索。首先,確定搜救范圍并利用無人機(jī)做初步探測,實(shí)時(shí)繪制環(huán)境地圖,同時(shí)對搜救行動進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測,或建立緊急情況下的通訊網(wǎng)絡(luò),最后利用無人車進(jìn)行路徑規(guī)劃、物資運(yùn)載等。因此,異構(gòu)機(jī)器人組合——UAV/UGV的空地協(xié)同系統(tǒng)能夠?yàn)樗丫群吞剿餍袆犹峁└蟮膬?yōu)勢。

        無人機(jī)(unmanned aerial vehicle,UAV),特別是多旋翼無人機(jī)(以下簡稱“無人機(jī)”),因其新穎的結(jié)構(gòu)布局、獨(dú)特的飛行方式、較低的價(jià)格,使其成為當(dāng)前機(jī)器人領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。它們能快速通過障礙物、粗糙的地形或者陡峭的山坡,并且能夠從高空提供視野[6]。然而,無人機(jī)的載荷與電池壽命是有限的,因此很難執(zhí)行需要重型設(shè)備或復(fù)雜操作的任務(wù)。

        無人駕駛車輛(unmanned ground vehicle,UGV)是當(dāng)前自動控制領(lǐng)域研究的熱點(diǎn),一方面,在道路交通中,該技術(shù)在提高交通安全、效率、舒適性、便利性等方面存在巨大潛力;另一方面,UGV有更高的電池容量和更大的有效載荷,這意味著它可以攜帶更重的傳感器、更強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)和復(fù)雜的操作設(shè)備來執(zhí)行任務(wù)[7]。但它們往往受到傳感器范圍、地形穿越性和攀爬能力等限制。

        本文針對UAV/UGV空地協(xié)同進(jìn)行了全面的介紹,從系統(tǒng)層面討論空地協(xié)作,考慮作業(yè)環(huán)境、通信、自主水平和人機(jī)交互;從任務(wù)導(dǎo)向出發(fā),將UAV/UGV協(xié)同分為搜索和救援,并結(jié)合相應(yīng)示例分析空地協(xié)同中用到的理論和工程方法;針對跨域多機(jī)器人協(xié)作的未來發(fā)展趨勢提出看法。

        1 空地協(xié)同下UAV與UGV的基本要素

        空地協(xié)同系統(tǒng)的基本要素:UAVs、UGVs、任務(wù)、環(huán)境。此外,UAV和UGV的結(jié)構(gòu)、功能、優(yōu)勢,以及任務(wù)的不同也是實(shí)現(xiàn)空地協(xié)同的必要條件。

        1.1 UAV與UGV的類型

        UGV在不同的空地協(xié)作系統(tǒng)中可以采取不同的構(gòu)型,通常采用兩種構(gòu)型:履帶式和車輪式,如圖1(a,b)所示。履帶式可以提高在復(fù)雜或非結(jié)構(gòu)地形的牽引力[8],而車輪式可以通過車輪的使用類型和車輪數(shù)量來定義。正如SIEGWART等[9]對UGV穩(wěn)定性、機(jī)動性和可控性的描述,不同車輪的結(jié)構(gòu)各有優(yōu)缺點(diǎn)。

        UAV類型因任務(wù)而異,如圖1(c, d, e)所示。在協(xié)同系統(tǒng)中使用的UAV可以分為單旋翼、多旋翼、固定翼。

        圖1 UAV與UGV的類型Fig.1 The types of UAV and UGV

        單旋翼(直升飛機(jī)):單旋翼飛機(jī)可以垂直起飛、降落、懸停、前后飛行,相比于多旋翼更加穩(wěn)定[10]。然而,帶有單個(gè)巨型旋翼的飛機(jī)具有更高的價(jià)格和機(jī)械復(fù)雜度。

        多旋翼:這類無人機(jī)有一個(gè)或多個(gè)旋翼,可以通過調(diào)整旋翼速度來實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的懸停和飛行。多旋翼在民用產(chǎn)品中更為廣泛[11-12]。

        固定翼:固定翼無人機(jī)相比多旋翼無人機(jī)具有更低的能耗和更強(qiáng)的續(xù)航能力,然而它不能懸停和轉(zhuǎn)彎,這便限制了該類無人機(jī)在某些特定任務(wù)下的應(yīng)用部署。

        1.2 UAV與UGV的任務(wù)類型、衡量標(biāo)準(zhǔn)與應(yīng)用場景

        1.2.1任務(wù)類型

        空地協(xié)同系統(tǒng)通常需要完成各種不同的任務(wù),其復(fù)雜、耗時(shí)程度各不相同。任務(wù)的復(fù)雜程度決定了任務(wù)的難度,而任務(wù)的難度又影響到完成任務(wù)所需的設(shè)備數(shù)量、類型及準(zhǔn)確率。例如,單個(gè)UGV可以進(jìn)行小規(guī)模的地圖構(gòu)建、設(shè)備取放和導(dǎo)航等問題,多個(gè)UGV又可以根據(jù)任務(wù)的合作程度進(jìn)一步區(qū)分:從分散式協(xié)作到集中式協(xié)作。分散式協(xié)作可以被分解成多個(gè)獨(dú)立執(zhí)行的子任務(wù),UGV之間的互動與依賴關(guān)系將會降低,這方面包括大規(guī)??碧健f(xié)作式建圖、跟蹤與監(jiān)視等。在這種情況下,協(xié)作設(shè)備所處環(huán)境可以被劃分為互不相干的區(qū)域,UGV只需在其指定的區(qū)域內(nèi)運(yùn)作,然而集中式任務(wù)是不可分解的,需要UGV之間的相互協(xié)作。

        1.2.2衡量標(biāo)準(zhǔn)

        衡量標(biāo)準(zhǔn)對于評估一個(gè)系統(tǒng)的性能、可用性、效率、質(zhì)量和魯棒性至關(guān)重要,其也可用于評價(jià)空地協(xié)作系統(tǒng)及其演化的跨域多機(jī)器人系統(tǒng)的有效性。空地協(xié)作系統(tǒng)的一些評價(jià)指標(biāo)屬于特定領(lǐng)域,對于勘測、建圖、定位與導(dǎo)航來說,位置精度的誤差是衡量標(biāo)準(zhǔn)之一[13]。除了一些特定領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)外,空地協(xié)作還有幾個(gè)常見的指標(biāo),包括:解決方案的最優(yōu)性、可擴(kuò)展性、魯棒性、資源利用率、耗時(shí)、泛化能力和負(fù)載平衡等。

        1.2.3應(yīng)用場景

        環(huán)境為UGV和UAV提供了可以感知、交互和改變的“外殼”,以及可以運(yùn)行和協(xié)作的空間。UGV和UAV所面臨的環(huán)境有很大差異。UGV面臨的地面環(huán)境是復(fù)雜多樣的,例如陡坡、溝渠等,這些可能限制UGV的行為并迫使它們改變運(yùn)行軌跡。此外,結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的道路目前也有其定義的標(biāo)準(zhǔn)范圍。結(jié)構(gòu)化道路具有已知的、恒定的幾何形狀(車道寬度、路面標(biāo)記、曲率半徑等)。非結(jié)構(gòu)化道路可能具有多變的幾何形狀,車道容易出現(xiàn)中斷的情況,并且很難從周圍場景中區(qū)分出來(例如,已鋪裝或未鋪裝的道路等)。環(huán)境中的動態(tài)物體(人類、動物、高速行駛的車輛)可能會在沒有警告的情況下突然變更軌跡,這給UGV的運(yùn)動規(guī)劃帶來挑戰(zhàn)[14]。復(fù)雜的環(huán)境(例如,遮擋、雜亂的背景、光線的變化)也會使檢測變得困難。

        與UGV面臨的地面環(huán)境相比,UAV面臨的空中環(huán)境相對簡單。空中環(huán)境相比地面環(huán)境的優(yōu)勢在于:

        1)空中環(huán)境范圍較廣,無明顯障礙物,適合機(jī)動性強(qiáng)的UAV執(zhí)行飛行工作。

        2)相比于地面環(huán)境,空中環(huán)境受場地限制較小。

        3)國際民航組織規(guī)定,遙控飛機(jī)等不會對民航和軍事機(jī)密造成影響,一般不需要審批便可執(zhí)行飛行工作,而UGV在路面環(huán)境形式需要遵守相應(yīng)的法律規(guī)定。

        4)空中環(huán)境的安全性高于地面環(huán)境。

        類似的,空中也存在復(fù)雜的環(huán)境條件,例如,樹葉、霧霾、飛行的鳥類、多變的天氣,會使無人機(jī)探測環(huán)境中的物體變得更加困難[15]。

        1.2.4異質(zhì)性和互補(bǔ)性

        表1列出了UAV和UGV的特點(diǎn)。從表1可以看出:一方面,UAV和UGV都有自身的局限性,這在一定程度上降低了它們執(zhí)行任務(wù)的效率[16];另一方面,UAV和UGV在動力學(xué)、速度、傳感器配置、通信功能等方面的巨大異質(zhì)性和互補(bǔ)性,使UAV和UGV在協(xié)同下能夠完成各種復(fù)雜的任務(wù)。雖然UAV/UGV協(xié)作屬于跨域多機(jī)器人的范疇,但是UAV和UGV之間存在很大的異質(zhì)性,目前關(guān)于跨域多機(jī)器人系統(tǒng)的研究成果不能直接用于其中。

        表1 不同類型UAV、UGV的比較Tab.1 Comparison of different types of UAV and UGV

        與現(xiàn)有同構(gòu)機(jī)器人的處理方式不同,UAV/UGV協(xié)作系統(tǒng)需要處理來自完全不同的平臺數(shù)據(jù),依據(jù)決策分析模塊,有效協(xié)調(diào)二者的行為。因此,空地協(xié)作系統(tǒng)的研究具有一定挑戰(zhàn)性。通過UAV輔助UGV開展導(dǎo)航、編隊(duì)、運(yùn)輸、偵查、目標(biāo)跟蹤等任務(wù),能夠有效拓寬二者的作業(yè)能力,提高執(zhí)行任務(wù)的效率,如圖2所示。二者的互補(bǔ)性主要體現(xiàn)如下:

        圖2 空地協(xié)作流程圖Fig.2 Air-ground collaboration flow diagram

        1)無人車能夠近距離精確定位地面目標(biāo),但在環(huán)境信息未知或部分可知情況下,車載傳感器對環(huán)境的感知能力存在較大局限,只能實(shí)現(xiàn)局部的路徑規(guī)劃[17-19]。而無人機(jī)則具有更廣闊的視野,可以在特定高度得到周圍環(huán)境的全局信息,但由于高度原因也丟失了許多局部信息。通過二者協(xié)同,可以實(shí)現(xiàn)無人車的全局路徑規(guī)劃。

        2)在復(fù)雜環(huán)境中,無人車載傳感器對負(fù)高度障礙物檢測能力有限,并且缺乏足夠的預(yù)判[20-21]。而無人機(jī)可借助較高的工作高度和懸停等功能,對負(fù)障礙等特殊地形進(jìn)行檢測,或?qū)⒁伤茀^(qū)域預(yù)先通知無人車,以便無人車?yán)米陨砀兄到y(tǒng)進(jìn)行檢測。

        3)在執(zhí)行動態(tài)目標(biāo)檢測與跟蹤等復(fù)雜任務(wù)時(shí),比如追捕逃逸者、災(zāi)后救援等,由于障礙物遮擋等因素,無人車獲取環(huán)境信息受限,執(zhí)行任務(wù)效率低,而無人機(jī)則可以借助機(jī)載傳感器為無人車提供一個(gè)感興趣區(qū)域(region of interesting,ROI),進(jìn)而利用無人機(jī)與無人車協(xié)同系統(tǒng)有效地提高執(zhí)行任務(wù)的效率[22]。

        2 空地協(xié)作系統(tǒng)中各智能體的角色和作用

        UAV和UGV的特性使二者具有很強(qiáng)的互補(bǔ)性,不同角色與功能的組合使這類空地協(xié)作系統(tǒng)更有前景。首先,在捕捉地面特征時(shí)(例如,移動的行人、障礙等),作為執(zhí)行器的UGV通常受到速度、環(huán)境遮擋及交通流等限制,而作為傳感器的UAV則能快速部署,尋找到目標(biāo)。其次,由于無人機(jī)具有高空多自由度作業(yè)的優(yōu)勢,它們的通信能力(例如,北斗/GNSS準(zhǔn)確定位、低延時(shí)的視頻或數(shù)據(jù)傳輸?shù)?比UGV更難被障礙物阻斷,而UGV受到周圍較高建筑物的影響,容易丟失外部定位信號,也會因自身較低的高度丟失定位信號。因此,位于不同位置的UAV可以作為通信橋梁將UGV與自身間接聯(lián)系起來[23-24],確定UGV在真實(shí)環(huán)境下的定位。再次,由于自身能量的限制,UAV僅能執(zhí)行短途航行等任務(wù),而作為載體的UGV則具有較大的載荷能力,如圖3所示。

        圖3 空地協(xié)作下的檢測與定位Fig.3 Detection and localization with air-ground collaboration

        2.1 充當(dāng)傳感器的UAVs和充當(dāng)執(zhí)行設(shè)備的UGVs

        這類空地協(xié)作系統(tǒng)中,UAV作為傳感器收集、傳輸、檢測,以及追蹤目標(biāo)相關(guān)的信息,而UGV則依據(jù)UAV傳遞的信息規(guī)劃路徑并反饋路面實(shí)時(shí)狀態(tài),以便作進(jìn)一步的修正。通常,UAV有著高機(jī)動性和較寬的視野范圍,因此可以迅速捕捉到目標(biāo)。UAV將收集的信息傳遞給UGV能大大加快任務(wù)的執(zhí)行效率。類似的,自動化水平不同的UAV也會傳遞不同層次的數(shù)據(jù),如圖4所示。

        圖4 空地協(xié)同系統(tǒng)下UAV不同的自動化水平Fig.4 Different levels of automation for UAV under air-ground cooperative system

        早期對該主題應(yīng)用的研究依賴于UAV的手動控制,其在UGV部署之前收集該地區(qū)的數(shù)據(jù),屬于離線處理、兩階段的方式。文獻(xiàn)[8]中,STENTZ等證明了預(yù)先從空中收集的數(shù)據(jù)可以提高UGV的規(guī)劃效率,但卻存在地圖無法多次復(fù)用、保存周期較短的缺點(diǎn)。隨后,KELLY和VANDAPEL等[25-26]針對上述問題提出了多機(jī)器人協(xié)作系統(tǒng),其中通過UAV獲得預(yù)收集的數(shù)據(jù)可以提高UGV的地面導(dǎo)航能力。

        隨著自主探索技術(shù)的不斷進(jìn)步,無人機(jī)可以采集地面圖像,然后通過圖像處理技術(shù)進(jìn)行校正等處理,同時(shí)自動構(gòu)建環(huán)境地圖,使UGV可以避開障礙物并執(zhí)行任務(wù)。KSLIN等[27]提出了一種基于高程地圖的UGVs定位方法,該方法允許UGV在UAV提供的參考地圖中找到自己的相對位置和方向,無需依賴GPS等定位傳感器。ZHANG等[28]開發(fā)了一套自主的空地協(xié)作實(shí)地勘察系統(tǒng),其中UAV為UGV提供了一個(gè)鳥瞰圖,用于避免碰撞并進(jìn)行路徑規(guī)劃,當(dāng)任務(wù)完成后,UAV將降落在UGV上。PETERSON等[29]提出了一套空地協(xié)作系統(tǒng),該系統(tǒng)利用UAV的俯視視角來確定UGV的行駛路徑并實(shí)時(shí)糾正。JIN等[30]則采用兩架UAV為UGV提供立體視覺,利用二者的視差計(jì)算高度圖,由UGV在決策過程中使用。莊嚴(yán)團(tuán)隊(duì)[31]開展了室內(nèi)場景下空地協(xié)作的環(huán)境感知研究,提出了一種無人車搭載3D激光傳感器開展環(huán)境建模,無人機(jī)搭載視覺傳感器對地面移動機(jī)器人相對位姿進(jìn)行估計(jì)的方法。谷豐等[32]探索了一種基于顏色空間的動態(tài)目標(biāo)識別和跟蹤方法,實(shí)現(xiàn)空地機(jī)器人協(xié)作的目標(biāo)檢測和運(yùn)動跟蹤。

        2.2 充當(dāng)傳感器的UAVs和充當(dāng)輔助設(shè)備的UGVs

        UAV可以在一些關(guān)鍵、感興趣區(qū)域盤旋或在低空中飛行,進(jìn)行更近距離的測量。這意味著具有高機(jī)動性的小型UAV(例如,四旋翼UAV等)能夠進(jìn)行更準(zhǔn)確的檢測。然而,小型UAV的有限飛行時(shí)間意味著其在大規(guī)模環(huán)境下很難完成任務(wù),UGV作為一個(gè)中大型移動設(shè)備,可以彌補(bǔ)UAV在飛行時(shí)間上的劣勢,使其能夠在更大范圍內(nèi)收集數(shù)據(jù),僅僅在電量預(yù)警時(shí)返回UGV平臺進(jìn)行電量補(bǔ)充即可。

        美國陸軍作戰(zhàn)能力發(fā)展司令部陸軍研究實(shí)驗(yàn)室的工作人員利用該想法進(jìn)行了相應(yīng)實(shí)驗(yàn),并指出空地協(xié)作能夠在遙遠(yuǎn)而危險(xiǎn)的環(huán)境中執(zhí)行搜救任務(wù),但需要各種定位和通信基礎(chǔ)設(shè)施。在搜救任務(wù)中,由于UAV的機(jī)載GPS不可靠且容易受到干擾,UAV無法依靠GPS進(jìn)行導(dǎo)航。在沒有士兵干預(yù)的情況下執(zhí)行任務(wù),UAV所需的一項(xiàng)關(guān)鍵功能是能夠自主降落在靜止或移動的UGV上進(jìn)行充電,然后起飛執(zhí)行新任務(wù)。因此,基于UAV視覺-慣性測距法的定位技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生,同時(shí)專門為此應(yīng)用和機(jī)載行為與控制設(shè)計(jì)獨(dú)特的車頂標(biāo)記。所有計(jì)算均是在具有較大計(jì)算限制的小型UAV上完成的。該項(xiàng)研究的獨(dú)特之處在于,利用機(jī)載計(jì)算能力,在無GPS輔助的情況下,在戶外實(shí)地演示了UAV自主著陸于UGV上的操作。其中,UGV頂部使用了專門為UAV著陸任務(wù)而設(shè)計(jì)的自定義標(biāo)記,該標(biāo)記通過大標(biāo)記中包含小標(biāo)記,即使機(jī)載相機(jī)非常接近標(biāo)記,也可以捕捉到,如圖5所示。

        圖5 UAV利用視覺定位導(dǎo)航技術(shù)著陸并進(jìn)行充電Fig.5 UAV landing and charging using visual navigation technology

        類似的,民用應(yīng)用中以多旋翼為代表的空地協(xié)作系統(tǒng)經(jīng)常被部署在關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的檢查上,如精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、目標(biāo)檢測和電力檢查等。TOKEKAR等[33]建立了一個(gè)用于精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的空地協(xié)作數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),該系統(tǒng)使用UAV執(zhí)行監(jiān)測任務(wù),由于能量有限,UGV用于UAV的電力補(bǔ)充。ROPERO等[34]介紹了一種混合空地系統(tǒng),旨在監(jiān)測到分布在勘探區(qū)域的一組目標(biāo)點(diǎn)。ZHU等[35]建立了一種電子巡邏系統(tǒng),包括巡航車輛與空地協(xié)作系統(tǒng)間的通信、探測和指揮控制網(wǎng)絡(luò)。基于對空地協(xié)作系統(tǒng)面臨問題的分析,他們建立了一個(gè)模型來評估這種協(xié)同巡航的有效性。LI等[36]構(gòu)建了空地協(xié)同系統(tǒng),利用UAV視覺得到的環(huán)境地圖,增強(qiáng)UGV識別環(huán)境信息能力,并提出了一種結(jié)合局部優(yōu)化與基因算法的混合型路徑優(yōu)化方法。趙津團(tuán)隊(duì)[37-39]也進(jìn)行了在空地協(xié)同下利用無人機(jī)視覺對地面目標(biāo)、障礙物等進(jìn)行識別、特征匹配、分類等工作,建立可通行地圖,在此基礎(chǔ)上,無人車開展全局路徑規(guī)劃及運(yùn)動控制等相關(guān)研究。

        上述研究僅考慮了UGV單獨(dú)輔助一架UAV,無法同時(shí)為分在不同區(qū)域的多個(gè)目標(biāo)服務(wù)。文獻(xiàn)[40-41]采用了多UAV平行服務(wù)于多目標(biāo),這樣可以顯著提高效率并擴(kuò)大服務(wù)范圍。HU等[42]提出用一輛載有多UAV的UGV在指定目標(biāo)區(qū)域內(nèi)執(zhí)行任務(wù)。

        3 空地協(xié)作在未來的挑戰(zhàn)

        UAV和UGV在動力學(xué)、速度、通信等方面的巨大異質(zhì)性和互補(bǔ)性,使空地協(xié)作系統(tǒng)能夠高效地完成任務(wù)。這些優(yōu)勢比擁有一個(gè)強(qiáng)大且復(fù)雜的同構(gòu)機(jī)器人完成同一任務(wù)的性能更好。在廣泛采用多機(jī)器人系統(tǒng)過程中,關(guān)鍵的進(jìn)展是為協(xié)作系統(tǒng)嵌入更多的智能,設(shè)計(jì)并開發(fā)新的分布式框架及感知和控制算法的結(jié)合。然而,這也增加了設(shè)計(jì)過程的復(fù)雜性,在能夠執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的空地協(xié)作系統(tǒng)被部署之前,學(xué)術(shù)界仍然面臨許多挑戰(zhàn)。本節(jié)將從以下三個(gè)方面討論空地協(xié)作系統(tǒng)在未來的挑戰(zhàn)。

        3.1 空地協(xié)作系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性

        空地協(xié)作系統(tǒng)的某些應(yīng)用需要實(shí)時(shí)響應(yīng),因此在計(jì)算能力上應(yīng)該合理分配。由于尺寸和重量的限制,UAV/UGV的計(jì)算能力通常是有限的;而且?guī)捿^低、通信不穩(wěn)定的影響以及最低延遲的要求,導(dǎo)致可能無法實(shí)時(shí)加載計(jì)算數(shù)據(jù)。隨著機(jī)器人數(shù)量的增加,UGV和UAV之間的大量互動增加了計(jì)算成本,緊耦合協(xié)作的任務(wù)加重了計(jì)算負(fù)擔(dān)。機(jī)器人之間要進(jìn)行大量的通信和數(shù)據(jù)交換,這就為開發(fā)高效嵌入式硬件技術(shù)的研究人員提出了更大的挑戰(zhàn)。

        3.2 空地協(xié)作系統(tǒng)的任務(wù)建模

        任務(wù)場景的建模是空地協(xié)作系統(tǒng)的根本。根據(jù)任務(wù)目標(biāo),依據(jù)需求在多個(gè)抽象層次上進(jìn)行建模來支持空地協(xié)作完成任務(wù)。對當(dāng)前模型進(jìn)行分析,可以重新提煉關(guān)于任務(wù)實(shí)現(xiàn)方式、任務(wù)相關(guān)性等進(jìn)一步的研究方法。然而,目前大多數(shù)研究主要是要求開發(fā)人員對任務(wù)進(jìn)行手動分類、建模。為了幫助空地協(xié)作系統(tǒng)在不確定條件中完成復(fù)雜任務(wù),任務(wù)建模的步驟應(yīng)該隨著條件的變化自動調(diào)整,其中會涉及到最優(yōu)理論、信息論等領(lǐng)域。

        3.3 空地協(xié)作系統(tǒng)的人機(jī)交互

        空地協(xié)作系統(tǒng)在執(zhí)行任務(wù)時(shí)與人類互動是必要的。人類的參與可以將必要的干預(yù)傳遞給個(gè)別機(jī)器人或編隊(duì),以便與其他設(shè)備一起執(zhí)行任務(wù)。該類系統(tǒng)的好處包括提高空地協(xié)作系統(tǒng)的任務(wù)性能,提高系統(tǒng)的適應(yīng)性和對環(huán)境隨機(jī)性的魯棒能力。因此,在一個(gè)特定場景中,確定“人在環(huán)”是一種必要的責(zé)任和安全保障。

        4 總結(jié)與展望

        UAV和UGV之間的協(xié)作吸引了越來越多的關(guān)注,本文系統(tǒng)地回顧了UAV/UGV空地協(xié)作系統(tǒng)的成果與進(jìn)展,基于相關(guān)文獻(xiàn)的研究,對UAV/UGV空地協(xié)作系統(tǒng)進(jìn)行了相應(yīng)分類,并提出可能的問題與挑戰(zhàn)。

        1)介紹UAV/UGV空地協(xié)作系統(tǒng)的設(shè)備類型,并對任務(wù)類型、衡量標(biāo)準(zhǔn)、應(yīng)用場境,以及二者的異質(zhì)性和互補(bǔ)性做出描述;

        2)歸納UAV/UGV空地協(xié)作系統(tǒng)中的兩個(gè)關(guān)鍵功能角色——執(zhí)行設(shè)備和輔助設(shè)備,進(jìn)行對應(yīng)分類,這些功能角色之間的密切配合能有效提高UAV和UGV的工作效率;

        3)從空地協(xié)作系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性、任務(wù)建模和人機(jī)交互角度闡述了該類異構(gòu)機(jī)器人未來可能存在的挑戰(zhàn)并提出相應(yīng)見解。

        盡管空地協(xié)作等異構(gòu)機(jī)器人課題一直受到強(qiáng)烈關(guān)注,但在現(xiàn)實(shí)世界的部署中,空地協(xié)作仍然存在很多局限性,在系統(tǒng)層面、多代理控制及算法角度等方面仍然存在挑戰(zhàn)。

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