摘 要：在某些環(huán)境下，地面機(jī)器人可能由于自身感知局限而需要進(jìn)行地毯式搜索，特別是在GPS信號不好或環(huán)境復(fù)雜混亂的情況下，如果能夠利用空中機(jī)器人提供廣闊視角，對地面機(jī)器人進(jìn)行路徑規(guī)劃和引導(dǎo)，就可以提高搜救任務(wù)的效率并節(jié)省時(shí)間。針對此問題，對陸空機(jī)器人協(xié)同路徑進(jìn)行規(guī)劃，在ROS的基礎(chǔ)上構(gòu)建系統(tǒng)架構(gòu)，首先無人機(jī)對現(xiàn)場進(jìn)行整體環(huán)境感知，確定任務(wù)目標(biāo)范圍后發(fā)送最佳坐標(biāo)點(diǎn)和最優(yōu)全局路徑給無人車；在路徑規(guī)劃方面，針對陸空環(huán)境的不同，使用A*、蟻群算法等路徑規(guī)劃算法進(jìn)行路徑規(guī)劃。經(jīng)過測試，系統(tǒng)能夠較好地完成無人機(jī)與無人車的協(xié)同工作，且運(yùn)行穩(wěn)定，具有較廣闊的應(yīng)用前景。

關(guān)鍵詞：陸空機(jī)器人；環(huán)境感知；協(xié)同工作；物聯(lián)網(wǎng)；路徑規(guī)劃；協(xié)同路徑

中圖分類號：TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：2095-1302（2025）06-00-03

DOI：10.16667/j.issn.2095-1302.2025.06.018

0 引 言

隨著機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展，越來越多的單位開始使用機(jī)器人來代替人完成地形探測、地面搶險(xiǎn)作業(yè)等。目前，機(jī)器人的使用率在不斷提升。機(jī)器人在滿足單一工作的同時(shí)，也在不斷向陸空協(xié)同的方向發(fā)展。針對傳統(tǒng)救援存在的盲目性、低效、高危性，本文設(shè)計(jì)了一種新型多模態(tài)智能系統(tǒng)的陸空協(xié)同系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括空中監(jiān)測單元和地面搜救單元，通過構(gòu)建搜救場景的三維地圖，使無人車自主導(dǎo)航獲取災(zāi)情現(xiàn)場樣本來提高應(yīng)急救援能力[1]。

陸空協(xié)同機(jī)器人的優(yōu)勢在于：充分利用了地面和空中兩個(gè)維度，提高了任務(wù)執(zhí)行的效率和靈活性；地面機(jī)器人和空中無人機(jī)相互配合，能夠應(yīng)對復(fù)雜多變的環(huán)境，滿足相關(guān)任務(wù)需求；通過信息共享和協(xié)作，提高了系統(tǒng)的整體智能性和自主性；在一些危險(xiǎn)或難以到達(dá)的地區(qū)，可以代替人類執(zhí)行任務(wù)，降低安全風(fēng)險(xiǎn)[2]。

1 陸空兩棲機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)計(jì)

該系統(tǒng)由無人機(jī)和無人車兩部分組成，無人機(jī)和無人車結(jié)構(gòu)及連接方式如圖1所示。

無人車主要由單片機(jī)、麥克納姆輪、攝像頭、無線模塊等構(gòu)成。無人機(jī)由機(jī)載計(jì)算機(jī)、D435i雙目攝像頭等模塊組成。通過無線通信使無人車與無人機(jī)協(xié)同工作[3]。

2 陸空兩棲機(jī)器人結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

2.1 無人車結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

麥克納姆輪是一種可全方位移動的全向輪，由輪轂和其周圍的輥?zhàn)咏M成。其輥?zhàn)优c輪轂軸線方向夾角為45°，使得小輪子可以輕松橫向滑動。其特殊的設(shè)計(jì)使得機(jī)器人可以在狹窄空間中自由行進(jìn)，包括前行、橫移、斜行、旋轉(zhuǎn)等。通過配合多個(gè)麥克納姆輪，機(jī)器人可以實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的移動組合，在不同地形下展示其出色的適應(yīng)性。如果對麥克納姆輪進(jìn)行履帶化改造，可以提升其通過性能，使其適用于更加復(fù)雜的地表環(huán)境[4-5]。

此外，結(jié)合雙叉臂獨(dú)立懸架結(jié)構(gòu)的避震系統(tǒng)，可以進(jìn)一步增強(qiáng)機(jī)器人的穩(wěn)定性和可靠性。這樣的設(shè)計(jì)可以幫助機(jī)器人克服地形挑戰(zhàn)，提高越障能力和運(yùn)輸重載能力，使其在各種工作場景下都能夠高效運(yùn)行。麥克納姆輪的應(yīng)用潛力巨大，為機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展提供了重要支持[6]。

總而言之，麥克納姆輪具有靈活的運(yùn)動能力，可以通過不同的組合方式實(shí)現(xiàn)機(jī)器人在各種環(huán)境中的全方位移動，以及適應(yīng)不同的地表情況。麥克納姆輪運(yùn)動模型如圖2所示。

2.2 無人機(jī)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

制作的無人機(jī)體積小，重量輕，速度快，擁有較長的續(xù)航時(shí)間，高度測量更準(zhǔn)確，飛行更穩(wěn)定，能夠滿足機(jī)體剛度、強(qiáng)度要求，且無人機(jī)為模塊化設(shè)計(jì)，便于拆卸和維修。

旋翼位于機(jī)臂下方，槳葉下洗氣流完整，相同情況下較旋翼位于機(jī)臂上方的升力更大。氣流低于氣壓計(jì)高度，使得氣壓計(jì)高度測量更為準(zhǔn)確，而且不會影響無人機(jī)的飛行，更不會阻擋無人機(jī)的視野。通過自主設(shè)計(jì)打印無人機(jī)機(jī)架機(jī)身，以及機(jī)載計(jì)算機(jī)保護(hù)罩，不僅減少了建材的使用而且使其保護(hù)作用和穩(wěn)定飛行效果更好。無人機(jī)三維圖如圖3所示。

3 陸空兩棲機(jī)器人軟件設(shè)計(jì)

3.1 無人車軟件設(shè)計(jì)

本項(xiàng)目對蟻群算法用于無人車路徑規(guī)劃進(jìn)行了改進(jìn)，提高了收斂速度、平滑度，并縮短了路徑長度。改進(jìn)的算法能夠在保證快速收斂的前提下獲得更好的最優(yōu)解，實(shí)現(xiàn)了全面的最優(yōu)路徑規(guī)劃。同時(shí)，無人車在適應(yīng)場地環(huán)境方面表現(xiàn)出色。此外，結(jié)合攝像頭檢測識別避障、編碼器的可編碼性、PID算法和卡爾曼濾波算法，提高了無人車前進(jìn)時(shí)的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性，六軸傳感器算法則讓無人車在不穩(wěn)定路面環(huán)境下也能穩(wěn)定行駛[7]。

此外，改進(jìn)的蟻群算法還具有以下優(yōu)勢和應(yīng)用潛力：

（1）算法的前期盲目性搜索問題得到緩解：傳統(tǒng)蟻群算法在開始階段存在盲目性搜索問題，容易陷入局部最優(yōu)解。改進(jìn)的算法通過引入變步長移動策略和轉(zhuǎn)移概率計(jì)算，能夠更快地找到更優(yōu)的路徑，并減少局部最優(yōu)解的出現(xiàn)。

（2）收斂速度加快：改進(jìn)的算法通過信息素的更新和迭代次數(shù)的控制，能夠加快算法的收斂速度。

（3）路徑長度縮短：通過改進(jìn)的蟻群算法，縮短了路徑長度。

（4）應(yīng)用潛力廣泛：通過改進(jìn)的蟻群算法，能夠適應(yīng)不同場景的需求，提供高效、可靠的路徑規(guī)劃解決方案。

蟻群算法的性能和效率受多個(gè)參數(shù)的影響，目前還沒有理論方法能夠確定一組最優(yōu)的組合參數(shù)。為了得到本項(xiàng)目最佳解，通過圖4，利用控制變量法改變一個(gè)參數(shù)并進(jìn)行10次模擬仿真[8-9]。

綜上所述，改進(jìn)的蟻群算法在無人車路徑規(guī)劃中發(fā)揮了重要作用，提高了規(guī)劃效率和性能。與此同時(shí)，結(jié)合攝像頭、編碼器、PID算法、卡爾曼濾波算法和六軸傳感器算法，進(jìn)一步提升了無人車在各種環(huán)境下的穩(wěn)定性、準(zhǔn)確性和適應(yīng)性。該組合技術(shù)的綜合應(yīng)用為無人車行駛提供了更優(yōu)的解決方案，有助于實(shí)現(xiàn)安全、高效的自主導(dǎo)航和行駛能力。

利用攝像頭完成檢測識別避障，借助編碼器的可編碼性，將PID算法與卡爾曼濾波算法相結(jié)合，提高了無人車前進(jìn)時(shí)的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性；六軸傳感器算法讓無人車在不穩(wěn)定路面環(huán)境下也能穩(wěn)定行駛[10]。

3.2 無人機(jī)軟件設(shè)計(jì)

采用在Ubuntu環(huán)境下具有高靈活性的軟件架構(gòu)ROS操作系統(tǒng)編寫機(jī)器人的軟件程序。ROS操作系統(tǒng)采用VINS-Fusion雙目視覺慣性SLAM算法在未知環(huán)境下對周邊環(huán)境進(jìn)行實(shí)時(shí)三維地圖構(gòu)建。在基于普羅米修斯開源自主無人機(jī)軟件系統(tǒng)平臺采用EGO-Planner算法進(jìn)行無人機(jī)運(yùn)動路徑規(guī)劃，如圖5所示。

EGO-Planner主要包括基于梯度的樣條曲線優(yōu)化器和細(xì)化過程?；谔荻鹊臉訔l曲線優(yōu)化器主要通過考慮平滑性、碰撞性和動力學(xué)可行性，對軌跡進(jìn)行優(yōu)化。碰撞性項(xiàng)的構(gòu)建是通過比較帶有碰撞的路徑與無碰撞的引導(dǎo)路徑，然后利用梯度信息調(diào)整路徑避免與障礙物發(fā)生碰撞，因此算法只需計(jì)算碰撞處的障礙物梯度即可。

細(xì)化過程用于處理軌跡中動力學(xué)不可行的情況，其方法是增加該軌跡段的分配時(shí)間。新生成的B樣條曲線在動力學(xué)可行性和對之前不可行軌跡的擬合準(zhǔn)確性之間進(jìn)行平衡。對軸向和徑向上擬合準(zhǔn)確性的懲罰不同，有助于提高模型的魯棒性。

EGO-Planner是一個(gè)無ESDF的基于梯度的局部路徑規(guī)劃框架，通過將障礙物內(nèi)的軌跡與引導(dǎo)的無碰撞軌跡進(jìn)行對比，并對碰撞成本進(jìn)行建模，之后將力投射到碰撞軌跡上并生成估計(jì)的梯度以將軌跡包裹在障礙物之外的優(yōu)化過程中，軌跡會在附近的障礙物間反彈幾次，最終終止于安全區(qū)域。

只需在必要時(shí)計(jì)算梯度，避免在與局部軌跡無關(guān)的區(qū)域計(jì)算ESDF。如果生成的軌跡違反動態(tài)限制，這通常是由不合理的時(shí)間分配引起的，因此激活細(xì)化過程在細(xì)化期間若超出限制，則重新分配軌跡時(shí)間。隨著時(shí)間分配的擴(kuò)大，生成了一種新B樣條，它在平衡可行性和擬合精度的同時(shí)，提高了魯棒性。擬合精度采用各向異性建模，在軸向和徑向上有不同的懲罰。

無人機(jī)在ROS操作系統(tǒng)下靈活運(yùn)用EGO-Planner無ESDF（Euclidean Signed Distance Field）梯度型局部規(guī)劃器，采用VINS-Fusion雙目視覺技術(shù)，基于優(yōu)化的多傳感器狀態(tài)估計(jì)器，可為自主應(yīng)用實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的自定位，使用慣性SLAM方案對周圍環(huán)境進(jìn)行實(shí)時(shí)地圖構(gòu)建，并與手動操作結(jié)合，能夠更好地適應(yīng)復(fù)雜惡劣的環(huán)境。

4 結(jié) 語

本項(xiàng)目基于無人車、無人機(jī)協(xié)作技術(shù)進(jìn)行研究，相對于國內(nèi)救援機(jī)器人只能面向單一運(yùn)動場景，不具有廣泛適用性的問題，本文設(shè)計(jì)的基于三維地圖和自主導(dǎo)航的空地協(xié)作救援系統(tǒng)，可以構(gòu)建搜救場景的三維地圖，并能使無人車搜救系統(tǒng)自主導(dǎo)航。使低效高負(fù)擔(dān)的傳統(tǒng)處理方式變成高效、低危險(xiǎn)性的智能解決方案。

此外，目前救援無人車的發(fā)展以視覺上的進(jìn)步與發(fā)展為主，但是在硬件與軟件結(jié)合方面考慮的較少。對此，本文研究的這款無人車在硬件上采用視覺技術(shù)，使機(jī)器人處理環(huán)境突發(fā)狀況的能力得到提升。在保證攝像頭正常使用的同時(shí)，與單片機(jī)通信結(jié)合，完成PID算法、濾波算法、蟻群算法等的調(diào)節(jié)，增強(qiáng)了無人車的行走靈活性，提高了機(jī)械臂的使用效率，拓寬了救援的深度和廣度。

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收稿日期：2024-03-29 修回日期：2024-05-09