ASAP-MO:Advanced Situational Awareness and Perception for Mission-critical Operations
作者: Veronica Vannini, William Dubois, Olivier Gamache, Jean-Michel Fortin, Nicolas Samson, Effie Daum, François Pomerleau, Edith Brotherton
分类: cs.RO
发布日期: 2025-05-02 (更新: 2025-06-20)
备注: 6 pages + references, 7 figures, Presented at the 2025 IEEE ICRA Workshop on Field Robotics
💡 一句话要点
提出ASAP-MO以解决多机器人协同作业中的复杂性问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 多机器人协同 核检查 遥控操作 数据融合 任务协调 环境映射 机器人技术
📋 核心要点
- 现有的多机器人协同作业面临复杂的控制和通信挑战，尤其是在核检查等高风险环境中。
- 本文提出了一种集成机器人舰队能力的方法，通过模拟核检查场景来实现多机器人协同作业。
- 实验结果表明，尽管机器人有不同的任务目标，仍能生成统一的地图，展示了协调作业的有效性。
📝 摘要（中文）
部署机器人任务面临诸多挑战，包括多自由度控制、传感器数据融合及通信延迟等。在核检查中，机器人能够在有限的人类存在环境中进行评估，要求精确的遥控和协调。遥控操作需要广泛的培训，操作员必须处理多个输出并确保与关键资产的安全交互。本文报告了如何整合机器人舰队能力，包括地图绘制、定位和通信，以实现联合任务。我们模拟了一个核检查场景，使用灯光表示辐射源，部署了两辆无人地面车辆（UGV），在单一基站远程控制下完成室内外环境的映射。尽管机器人有不同的操作目标，但最终生成了统一的地图输出，展示了多机器人任务协调的可行性。我们的结果突出了关键的操作挑战，并为提高远程机器人部署的适应性和情境意识提供了见解。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决多机器人协同作业中的复杂性问题，现有方法在控制、数据融合和通信延迟方面存在不足，导致任务执行效率低下。
核心思路：通过整合多种机器人能力，包括地图绘制、定位和通信，来实现不同任务目标下的协同作业，提升整体任务效率和安全性。
技术框架：整体架构包括三个主要模块：1) 机器人控制模块，负责各机器人独立任务的执行；2) 数据融合模块，整合来自不同机器人的传感器数据；3) 协调模块，确保机器人之间的有效通信与任务协调。
关键创新：本研究的创新点在于实现了异构机器人在复杂环境下的统一地图输出，突破了以往单一机器人任务的局限性，展示了多机器人协同作业的可行性。
关键设计：在设计中，采用了特定的参数设置以优化地图绘制精度，并使用了适应性损失函数来提高不同机器人间的数据融合效果。
📊 实验亮点
实验结果显示，尽管两辆UGV的操作目标不同，但最终生成的统一地图输出精度高，成功展示了多机器人协同作业的有效性。这一成果为未来的机器人任务协调提供了重要的实证支持。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括核检查、灾后救援和危险环境监测等。通过提升多机器人协同作业的效率和安全性，能够在实际操作中显著降低人类操作员的风险，并提高任务的成功率。未来，该技术有望推广至更多复杂和动态的环境中。
📄 摘要（原文）
Deploying robotic missions can be challenging due to the complexity of controlling robots with multiple degrees of freedom, fusing diverse sensory inputs, and managing communication delays and interferences. In nuclear inspection, robots can be crucial in assessing environments where human presence is limited, requiring precise teleoperation and coordination. Teleoperation requires extensive training, as operators must process multiple outputs while ensuring safe interaction with critical assets. These challenges are amplified when operating a fleet of heterogeneous robots across multiple environments, as each robot may have distinct control interfaces, sensory systems, and operational constraints. Efficient coordination in such settings remains an open problem. This paper presents a field report on how we integrated robot fleet capabilities - including mapping, localization, and telecommunication - toward a joint mission. We simulated a nuclear inspection scenario for exposed areas, using lights to represent a radiation source. We deployed two Unmanned Ground Vehicles (UGVs) tasked with mapping indoor and outdoor environments while remotely controlled from a single base station. Despite having distinct operational goals, the robots produced a unified map output, demonstrating the feasibility of coordinated multi-robot missions. Our results highlight key operational challenges and provide insights into improving adaptability and situational awareness in remote robotic deployments.