iHERO：稀缺通信下的交互式以人为本的探索与监督

在人类进入未知场景之前进行探索，对于地下探索、侦察、搜救任务等众多场景的安全和效率至关重要。自主机器人集群通过并发探索、多传感感知和自主导航，特别适合执行此任务。然而，机器人之间的通信可能被严重限制为仅能通过自组织网络进行近距离交换。尽管最近的一些工作已经解决了受限通信下的协同探索问题，但人类操作员的关键作用在很大程度上被忽略了。事实上，操作员可能：(i) 需要及时了解探索进度和集群状态；(ii) 优先考虑某些区域；以及 (iii) 在已探索区域内动态移动。为了满足这些需求，本文提出了一种用于稀缺通信下协同探索与监督的交互式以人为本的在线协调框架（iHERO）。机器人在快速探索、间歇性交换地图和传感数据以及返回操作员处进行状态更新之间平滑且最优地切换。确保这些需求在线交互地以预先指定的延迟得到满足。在众多具有挑战性的场景中进行了大规模的人在环仿真和硬件实验，结果表明了其在已探索区域和效率等方面的性能，并验证了其在真实世界场景中的潜在适用性。视频可在 https://zl-tian.github.io/iHERO/ 获取。