ASAP-MO：面向关键任务行动的高级态势感知与感知

部署机器人任务可能具有挑战性，因为控制多自由度机器人、融合多种传感输入以及管理通信延迟和干扰的复杂性。在核设施检查中，机器人在评估人类存在受限的环境中至关重要，这需要精确的遥操作和协调。遥操作需要大量训练，因为操作员必须处理多种输出，同时确保与关键资产的安全交互。当在多个环境中操作异构机器人编队时，这些挑战会被放大，因为每个机器人可能具有不同的控制接口、传感系统和操作约束。在此类场景下实现高效协调仍是一个未解决的问题。本文是一份现场报告，介绍了我们如何整合机器人编队能力——包括建图、定位和通信——以完成一项联合任务。我们模拟了一个暴露区域的核检查场景，使用灯光代表辐射源。我们部署了两台无人地面车辆（UGV），任务是在室内和室外环境中建图，同时由单个基站远程控制。尽管具有不同的操作目标，这些机器人仍生成了统一的地图输出，证明了协调多机器人任务的可行性。我们的结果突显了关键的操作挑战，并为提高远程机器人部署中的适应性和态势感知能力提供了见解。