麻省理工研发在没有GPS信号的森林进行搜索的自

人们都知道可以用无人机拍摄视频，观测建筑，基础设施和庄稼，无人机因为其机动性和能连接互联网在救援和客服方面大有用武之地。
在乡间边远地区移动信号不好，在紧急情况发生，生命受到威胁的时候，反应速度如果不迅速就意味着更多人死亡。

在森林冠层下使用传统无人机的问题在于无人机通常需要GPS才能正常工作，但是在厚树冠覆盖下，GPS信号无法到达。麻省理工学院研发了一系列自主无人机，可用于搜索没有GPS信号森林树冠下的徒步旅行者。无人机仅使用机载计算和无线通信来运行。

麻省理工学院的研究人员在实验机器人国际研讨会（2018 International Symposium on Experimental Robotics conference ）发表的一篇论文中发布一个新的无人机自主系统，用于在密集的森林檐篷下进行协作搜索。

无人机仅使用机载计算和无线通信 - 无需GPS。每个自主四旋翼无人机都配有激光测距仪，用于位置估算，定位和路径规划。当无人机飞来飞去时，它会创建一个单独的地形三维地图。其算法有助于识别未探测和已探测的地点，因此它知道何时完全映射了一个区域。同时地面站将来可采用多个无人机组合，使其探测地图融合成一个可由人类救援人员监控的全球三维地图。

在现实世界的实施中，虽然还未能有真正意义上的实现，但无人机将配备物体检测以用于识别失踪的徒步旅行者。找到后，无人机可以在地图上标记出徒步旅行者的位置。然后人类可以利用这些信息来规划救援任务。

在每架无人机上，研究人员分别安装了一个激光雷达系统，通过拍摄激光束并测量反射脉冲，对周围障碍物进行二维扫描。这可以用来检测树木;但对于无人机，有个别树木看起来其实非常相似，容易被混淆。如果无人机无法识别特定的树作为记录，则无法确定它是否已经探测过某个区域。

所以研究人员将他们的无人机编程为识别多棵树。如果使用此方法，当LIDAR信号返回树簇时，算法计算树之间的角度和距离以用于确定唯一标识。

这种特征检测技术有助于地面站准确地合并地图。无人机通常在环路中探索一个区域，随时进行扫描。地面站持续监控扫描。当两个无人机环绕到同一个树丛时，地面站通过计算无人机之间的相对变换并且合并地图。

在地面站，称为“同步定位和映射”（SLAM）的机器人导航软件 - 它既映射未知区域并跟踪区域内的代理 - 使用LIDAR输入来定位和捕获无人机的位置。这有助于它准确地融合地图。

这项重要的创新是一种新颖的搜索策略，让无人机更有效地探索一个区域。根据原来传统的方法，无人机将始终搜索最近的可能未知区域，并没有任何选择方向，也无法真正做到覆盖全地区搜索并不重复搜索。既不利于搜索的时效和准确性，同时也没有真正发挥出无人机的搜救价值。

相反，研究人员的新型无人机除了探索最近的可能区域，同时考虑它们当前的运动方向。他们相信这可以帮助无人机保持更稳定的速度。这种策略 - 无人机倾向于以螺旋形式传播 - 更快地覆盖搜索区域。同时也能体现在搜索和救援任务中，抓住时间，提升救援效率。

无人机使用LIDAR映射系统，使用激光束2D扫描无人机周围的障碍物。 LIDAR系统可以通过树之间的角度和距离来识别树丛，帮助它确定区域是否已被映射。目前，无人机需要附近的无线路由器将地图数据发送到地面站，在未来的实施中，工程师希望无人机在彼此靠近时进行无线通信，然后在它们分离时断开连接。