研究人员创造了一个机器人舰队以导航未知的地下环境

　　本学期早些时候，一群宾夕法尼亚大学的学生、博士后和教师前往匹兹堡附近的一个实验矿井，参加由美国国防部高级研究计划局（DARPA）主办的第一轮地下挑战赛。在卡米洛j泰勒（CamilloJ。Taylor）的带领下，研究人员与宾夕法尼亚大学的衍生公司合作，建立了一个机器人团队，以导航和探索未知的地下环境。
　　DARPA的挑战旨在激发人们对复杂问题的创新解决方案，而SubT的目标是开发出可以被送到对人类来说太危险的地方的机器人，比如火灾后的地铁隧道或工人被困的矿井。然后，这些机器人可以将它看到的情况发回给一个人，这个人可以呆在一个安全的地方。
　　宾夕法尼亚地下隧道操作小组实验室（简称PLUTO）的成员曾在具有挑战性的环境中使用过无人机，但转入地下意味着需要另一种平台，以便在狭窄的空间中搬运重型设备。通过将Ghost机器人腿狗平台与Exyn技术公司的无人机相结合，PLUTO将之前的专业领域与腿系统的优点结合起来。
　　为了成功穿越矿井，机器人需要能够看到周围的情况，这样它们就能避开障碍物，同时也能与人类操作员分享它们看到的情况。每只狗狗都携带了一个光探测和测距设备，该设备利用激光创建一个3d地图，使用RGB立体摄像机来查看工件，使用热成像摄像机来检测热信号，使用机载计算机来处理数据。
　　PLUTO的机器人还需要能够决定下一步去哪里旅行、识别人工制品并向其他狗和矿井外的人传递信息。由博士生安东尼考利开发的程序被用来根据传感器收集的图像生成机器人的位置地图，而像背包和手机这样的人工物品则被博士生什瓦库玛开发的程序检测到。
　　由于无线电波不能穿过厚厚的洞穴墙壁，所以在地下通讯尤其具有挑战性。PLUTO的策略由其研究生费尔南多克拉德拉（FernandoCladera）领导，即创建一个桶旅系统，允许机器人彼此共享数据。这样，即使机器人无法回到入口，它收集到的数据仍然可以由其他狗传送到基站。
　　将所有这些能力结合在一起需要高度的自主性，允许机器人在没有直接人工输入的情况下规划自己的探索策略。博士生伊恩米勒（IanMiller）领导了这项工作，并帮助确保所有传感器、硬件和算法都能协同工作。
　　今年夏天，布鲁托去了位于宾夕法尼亚州兰斯福德的9号煤矿和博物馆，今年早些时候还去了科罗拉多矿业学院（ColoradoSchoolofMines）的实验煤矿，看看他们的自动化系统在地下是如何运行的。经过几个月的准备，SubT挑战赛的第一轮将于8月在匹兹堡附近的一个测试矿区举行，对手是另外10支队伍。
　　每个团队完成了两个地雷课程，并在每个课程中进行了两次尝试，以找到文物，范围从背包、手机、灭火器和假人，有一个小时的时间限制。团队成员不允许进入矿井内部，只有米勒在收集数据时可以与机器人互动。
　　虽然他们的机器人并没有像希望的那样发现那么多人工制品，但PLUTO团队对该系统在如此具有挑战性和未知的环境中的表现感到满意。工作良好的组件包括狗如何探测和探索隧道，它们识别物体的能力，以及通过bucketbrigade共享数据。坠落的狗狗们提供了一些检测结果，显示出它们的系统即使在单个机器人绊倒时也很有弹性。
　　阿达什库尔卡尼（AdarshKulkarni）是一名硕士研究生，他也在GhostRobotics工作。他说，他对狗狗的机械稳定性很满意，对它们在多次跌倒后的表现也很满意。库尔卡尼说：这是迄今为止我们运行机器人最困难的一次，也是它们所处的环境最恶劣的一次。矿是自己的野兽。
　　Shivakumar补充说：他们每天都挨打，第二天早上还要工作。这是真正值得称赞。
　　虽然他们的一些设计已经overfit特定于9号的挑战，包括传感器用于窄，变形墙壁而SubT宽，光滑的墙壁，团队亲身经验显示有多难工程师机器人注定未知的环境，是一个难得的机会去测试机器人在一个新的设置。这与正常的学术工作流程非常不同，米勒说。从一个算法到一个你从未见过的地方工作是非常不同的问题。
　　机器人技术的最后10，即制造一个健壮可靠的自动化系统，是一项挑战，通常通过结合最先进的技术和实用的观点来解决。有时这些系统本身并不新奇，但新奇的是它们在未经测试的环境中的实现，Cladera说。新奇之处在于如何解决所有这些问题，让机器人在恶劣的环境中也能可靠工作。
　　该团队仍在讨论他们未来几轮SubT的计划，下一轮比赛将于明年2月在城市举行，这意味着更多的人造结构和形状，如尖锐的角度、光滑的墙壁和楼梯。不管前方有什么，创建和发送机器人到具有挑战性的现实环境是基础领域的进步的宾夕法尼亚大学和机器人作为一个整体，特别是对于未来自动化系统可以负责各种有挑战性的任务从驾驶汽车寻找幸存者。
　　宾大通用机器人、自动化、传感和感知实验室的研究人员能够很好地应对这些挑战，这在一定程度上要归功于一种鼓励合作和交流的文化。这是我们灌输给每个走进我们工厂的人的东西，泰勒说。如果你不担心你的项目只适合你的专业领域，如果你愿意更广泛地考虑你的想法，它会让你做更大的事情。
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