GPS 受限环境下的混合空地车辆自主性

DARPA 地下挑战正在推动机器人开发，以能够映射长度可达8公里的地下矿井和隧道，并识别物体和人员。 developing these autonomous abilities paves the way for future planetary cave and surface exploration missions. Co-STAR 团队正在参加此挑战，正在开发一种混合空地车辆，称为 Rollocopter。该车辆的当前设计是一架带有轮子的无人机。这使得该车辆能够通过推进器驱动滚动，仅在必要时飞行，从而受益于地面模式的降低功耗和空中模式的增强机动性。本论文致力于开发和提高 Rollocopter 局部规划架构的鲁棒性。论文的第一个发展是一种能够实现碰撞规避的局部规划器。局部分规划节点为车辆提供实现自主导航所需的基本功能。下一阶段是在其上添加了更可靠的规划能力，而无需进行定位。随后，这一功能被集成到能够滚动和飞行的混合移动模式中，以发挥各自配置的功率和机动性优势。正在后期开发一种遍历性分析算法以及确定车辆能够遍历的地形，以信息化混合规划器的决策。开发了一个模拟器来测试规划算法并提高车辆对不同环境的鲁棒性。本论文所呈现的结果涉及 Rollocopter 的机动性以及该车辆能够遍历的环境范围。附录中包括视频，展示了该车辆成功通过尘土蒸腾的隧道、水平迷宫以及粗糙地形区域。