基于擴(kuò)展集員濾波的空地機(jī)器人協(xié)同環(huán)境建模：理論、方法與實(shí)踐一、引言1.1研究背景與意義隨著科技的飛速發(fā)展，空地機(jī)器人協(xié)同技術(shù)在多個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。在工業(yè)領(lǐng)域，空地機(jī)器人協(xié)作可實(shí)現(xiàn)高效的物料搬運(yùn)與設(shè)備巡檢，大幅提升生產(chǎn)效率，例如中控技術(shù)與沙特阿美合作推進(jìn)的“空地一體”機(jī)器人聯(lián)合協(xié)同巡檢項(xiàng)目，利用無(wú)人機(jī)與機(jī)器狗實(shí)現(xiàn)空中與地面協(xié)同巡檢，為高風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景提供高效、安全的解決方案，推動(dòng)工業(yè)智能化發(fā)展；物流行業(yè)中，全國(guó)首個(gè)“空地協(xié)同”智慧物流運(yùn)營(yíng)中心——豐翼寶安低空智慧物流運(yùn)營(yíng)中心的啟用，融合低空物流與無(wú)人車運(yùn)輸，通過(guò)無(wú)人機(jī)和無(wú)人車的協(xié)同作業(yè)，提高了快件送達(dá)的時(shí)效和效率，展現(xiàn)出空地機(jī)器人協(xié)同在物流配送中的巨大優(yōu)勢(shì)；在災(zāi)難救援場(chǎng)景下，面對(duì)復(fù)雜危險(xiǎn)的環(huán)境，地面機(jī)器人對(duì)環(huán)境感知存在局限性，通過(guò)借助無(wú)人機(jī)的高空視野支持構(gòu)建空地協(xié)同系統(tǒng)，能為地面機(jī)器人提供大范圍的全局環(huán)境以及導(dǎo)航信息，彌補(bǔ)地面機(jī)器人自主導(dǎo)航能力不足的缺陷，如陸航翼龍聯(lián)合多家單位承擔(dān)的北京市科技計(jì)劃課題“異構(gòu)多維無(wú)人系統(tǒng)空地協(xié)同搬運(yùn)關(guān)鍵技術(shù)與緊急救援實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證”，成功搭建空地協(xié)同異構(gòu)智能作業(yè)系統(tǒng)，完成多機(jī)協(xié)作搬運(yùn)、物資精準(zhǔn)投放等野外復(fù)雜救援任務(wù)驗(yàn)證，顯著提升救援效率并降低人員安全風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)于空地機(jī)器人協(xié)同系統(tǒng)而言，準(zhǔn)確的環(huán)境建模是其成功執(zhí)行任務(wù)的關(guān)鍵前提。環(huán)境建模能夠?yàn)闄C(jī)器人提供關(guān)于周圍環(huán)境的詳細(xì)信息，包括障礙物的位置、地形的起伏、目標(biāo)物體的分布等。在復(fù)雜多變的實(shí)際環(huán)境中，機(jī)器人只有基于精確的環(huán)境模型，才能合理規(guī)劃行動(dòng)路徑，有效避免碰撞，高效完成預(yù)定任務(wù)，如在物流中心，機(jī)器人需要依據(jù)環(huán)境模型規(guī)劃最優(yōu)的運(yùn)輸路線，確保貨物及時(shí)準(zhǔn)確送達(dá)；在救援場(chǎng)景，機(jī)器人要根據(jù)環(huán)境模型在廢墟、山地等復(fù)雜地形中找到最佳行進(jìn)路線，快速抵達(dá)救援地點(diǎn)。擴(kuò)展集員濾波作為一種強(qiáng)大的狀態(tài)估計(jì)方法，在處理不確定性信息方面具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，為空地機(jī)器人協(xié)同環(huán)境建模提供了新的研究方向。它能夠在僅知噪聲界限而無(wú)需噪聲統(tǒng)計(jì)特性的情況下，對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)，以集合的形式給出狀態(tài)的可能取值范圍，這與實(shí)際應(yīng)用中環(huán)境信息存在不確定性的情況高度契合。將擴(kuò)展集員濾波應(yīng)用于空地機(jī)器人協(xié)同環(huán)境建模，有望更準(zhǔn)確地描述環(huán)境的不確定性，提高環(huán)境建模的精度和可靠性，進(jìn)而提升空地機(jī)器人協(xié)同系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下的適應(yīng)性和任務(wù)執(zhí)行能力，具有重要的研究?jī)r(jià)值和實(shí)際應(yīng)用意義。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀在空地機(jī)器人協(xié)同環(huán)境建模領(lǐng)域，國(guó)內(nèi)外學(xué)者開(kāi)展了廣泛且深入的研究，取得了一系列具有重要價(jià)值的成果。在國(guó)外，文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)1]提出了一種基于多機(jī)器人協(xié)作的環(huán)境建模方法，該方法利用機(jī)器人之間的信息交互，融合各自獲取的環(huán)境數(shù)據(jù)，構(gòu)建出更為全面和準(zhǔn)確的環(huán)境模型。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，在相對(duì)穩(wěn)定且結(jié)構(gòu)較為簡(jiǎn)單的室內(nèi)環(huán)境中，該方法能夠有效提升環(huán)境建模的精度，為室內(nèi)場(chǎng)景下的空地機(jī)器人協(xié)作提供了有力的技術(shù)支持。文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)2]則聚焦于復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境下的空地機(jī)器人協(xié)同建模，通過(guò)引入先進(jìn)的傳感器融合技術(shù)，將激光雷達(dá)、視覺(jué)傳感器等多種傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行有機(jī)整合，增強(qiáng)了對(duì)動(dòng)態(tài)環(huán)境變化的感知能力，使模型能夠更好地適應(yīng)環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化。在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中，該方法在應(yīng)對(duì)環(huán)境中的動(dòng)態(tài)障礙物以及環(huán)境條件的快速變化時(shí)，展現(xiàn)出了較好的適應(yīng)性和魯棒性。國(guó)內(nèi)研究同樣成果豐碩。文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)3]深入研究了空地機(jī)器人在工業(yè)場(chǎng)景中的協(xié)同環(huán)境建模，針對(duì)工業(yè)環(huán)境的特點(diǎn)，提出了一種基于分布式優(yōu)化的建模算法。該算法充分考慮了工業(yè)場(chǎng)景中機(jī)器人數(shù)量眾多、任務(wù)復(fù)雜的情況，通過(guò)分布式計(jì)算的方式，有效降低了計(jì)算負(fù)擔(dān)，提高了建模效率，在實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)場(chǎng)景中的應(yīng)用中，顯著提升了空地機(jī)器人協(xié)同作業(yè)的效率和準(zhǔn)確性，為工業(yè)智能化發(fā)展提供了新的解決方案。文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)4]則專注于救援場(chǎng)景下的空地機(jī)器人協(xié)同建模，結(jié)合救援場(chǎng)景的不確定性和復(fù)雜性，設(shè)計(jì)了一種基于深度學(xué)習(xí)的環(huán)境建?？蚣?。該框架利用深度學(xué)習(xí)強(qiáng)大的特征提取和模式識(shí)別能力，對(duì)救援現(xiàn)場(chǎng)的復(fù)雜環(huán)境信息進(jìn)行深度挖掘和分析，實(shí)現(xiàn)了對(duì)救援場(chǎng)景的快速、準(zhǔn)確建模，在模擬救援場(chǎng)景的實(shí)驗(yàn)中，能夠快速識(shí)別出被困人員的位置和周圍障礙物的分布，為救援行動(dòng)的高效開(kāi)展提供了關(guān)鍵支持。擴(kuò)展集員濾波在機(jī)器人領(lǐng)域的應(yīng)用研究也不斷取得進(jìn)展。國(guó)外方面，文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)5]率先將擴(kuò)展集員濾波應(yīng)用于移動(dòng)機(jī)器人的定位與地圖構(gòu)建，通過(guò)將機(jī)器人的狀態(tài)估計(jì)表示為一個(gè)集合，充分考慮了測(cè)量噪聲和模型不確定性的影響，有效提高了機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境下的定位精度和地圖構(gòu)建的可靠性。在實(shí)際測(cè)試中，相較于傳統(tǒng)的濾波方法，該方法在面對(duì)較大噪聲干擾和復(fù)雜環(huán)境變化時(shí)，能夠更準(zhǔn)確地估計(jì)機(jī)器人的位置，構(gòu)建出的地圖也更加精確。文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)6]進(jìn)一步研究了擴(kuò)展集員濾波在多機(jī)器人協(xié)作環(huán)境下的應(yīng)用，提出了一種基于集合融合的多機(jī)器人狀態(tài)估計(jì)方法，該方法能夠?qū)崿F(xiàn)多機(jī)器人之間的信息共享和協(xié)同估計(jì)，在多機(jī)器人協(xié)同完成復(fù)雜任務(wù)時(shí)，能夠有效提高整個(gè)系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)精度和穩(wěn)定性。國(guó)內(nèi)學(xué)者在這方面也有深入探索。文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)7]將擴(kuò)展集員濾波與視覺(jué)SLAM（同步定位與地圖構(gòu)建）技術(shù)相結(jié)合，應(yīng)用于無(wú)人機(jī)的自主導(dǎo)航與環(huán)境建模，利用擴(kuò)展集員濾波對(duì)視覺(jué)SLAM中的不確定性進(jìn)行有效處理，提高了無(wú)人機(jī)在復(fù)雜環(huán)境下的自主導(dǎo)航能力和環(huán)境建模精度。在實(shí)際飛行實(shí)驗(yàn)中，該方法能夠使無(wú)人機(jī)在復(fù)雜的城市環(huán)境中準(zhǔn)確地進(jìn)行定位和地圖構(gòu)建，為無(wú)人機(jī)在城市物流配送、巡檢等領(lǐng)域的應(yīng)用提供了技術(shù)保障。文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)8]研究了擴(kuò)展集員濾波在空地機(jī)器人協(xié)同定位中的應(yīng)用，通過(guò)建立空地機(jī)器人的協(xié)同定位模型，利用擴(kuò)展集員濾波對(duì)機(jī)器人之間的相對(duì)位置和姿態(tài)進(jìn)行估計(jì)，實(shí)現(xiàn)了空地機(jī)器人之間的高精度協(xié)同定位，在模擬的空地機(jī)器人協(xié)同作業(yè)場(chǎng)景中，有效提高了機(jī)器人之間的協(xié)作效率和任務(wù)完成的準(zhǔn)確性。盡管現(xiàn)有研究在空地機(jī)器人協(xié)同環(huán)境建模及擴(kuò)展集員濾波應(yīng)用方面取得了顯著成果，但仍存在一些不足之處。一方面，在復(fù)雜多變的環(huán)境中，如野外復(fù)雜地形、城市密集建筑群等場(chǎng)景，當(dāng)前的環(huán)境建模方法在處理大規(guī)模、高維度的環(huán)境數(shù)據(jù)時(shí)，計(jì)算效率和模型精度難以兼顧，無(wú)法滿足實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性的雙重要求。另一方面，擴(kuò)展集員濾波在實(shí)際應(yīng)用中，對(duì)于噪聲界限的準(zhǔn)確確定仍缺乏有效的方法，噪聲界限估計(jì)不準(zhǔn)確會(huì)導(dǎo)致?tīng)顟B(tài)估計(jì)集合過(guò)大或過(guò)小，影響估計(jì)的準(zhǔn)確性和可靠性。此外，現(xiàn)有的研究大多側(cè)重于單一的技術(shù)或算法改進(jìn)，缺乏對(duì)空地機(jī)器人協(xié)同系統(tǒng)整體性能的綜合優(yōu)化，導(dǎo)致系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中的適應(yīng)性和穩(wěn)定性有待進(jìn)一步提高。1.3研究?jī)?nèi)容與方法本研究圍繞基于擴(kuò)展集員濾波的空地機(jī)器人協(xié)同環(huán)境建模展開(kāi)，具體研究?jī)?nèi)容涵蓋以下幾個(gè)關(guān)鍵方面：首先是空地機(jī)器人系統(tǒng)建模與擴(kuò)展集員濾波理論分析，深入剖析空地機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)特性，構(gòu)建精確的系統(tǒng)狀態(tài)方程與觀測(cè)方程，全面闡釋擴(kuò)展集員濾波的基本原理、算法流程及其在處理不確定性信息方面的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，為后續(xù)研究筑牢理論根基；其次為基于擴(kuò)展集員濾波的空地機(jī)器人狀態(tài)估計(jì)方法研究，充分考量空地機(jī)器人在運(yùn)行過(guò)程中面臨的測(cè)量噪聲、模型誤差以及環(huán)境干擾等不確定性因素，對(duì)傳統(tǒng)擴(kuò)展集員濾波算法進(jìn)行針對(duì)性改進(jìn)與優(yōu)化，切實(shí)提高狀態(tài)估計(jì)的精度與可靠性，探索有效的噪聲界限確定方法，以減少噪聲界限估計(jì)不準(zhǔn)確對(duì)狀態(tài)估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生的不良影響；再者為空地機(jī)器人協(xié)同環(huán)境建模方法研究，深入探究空地機(jī)器人之間的信息交互與協(xié)作機(jī)制，基于改進(jìn)后的擴(kuò)展集員濾波算法，提出創(chuàng)新的協(xié)同環(huán)境建模方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)環(huán)境信息的高效融合與準(zhǔn)確建模，充分利用無(wú)人機(jī)的高空視野優(yōu)勢(shì)和地面機(jī)器人的近距離感知能力，提高環(huán)境模型的完整性和準(zhǔn)確性；最后是實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與性能評(píng)估，搭建涵蓋仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)與實(shí)際場(chǎng)景實(shí)驗(yàn)的測(cè)試環(huán)境，對(duì)所提出的基于擴(kuò)展集員濾波的空地機(jī)器人協(xié)同環(huán)境建模方法展開(kāi)全面的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與性能評(píng)估，在仿真實(shí)驗(yàn)中，設(shè)置多樣化的復(fù)雜場(chǎng)景和參數(shù)，模擬實(shí)際應(yīng)用中的各種情況，對(duì)算法的性能進(jìn)行全面測(cè)試和分析，在實(shí)際場(chǎng)景實(shí)驗(yàn)中，選擇具有代表性的場(chǎng)景，如工業(yè)廠區(qū)、物流倉(cāng)庫(kù)、野外救援現(xiàn)場(chǎng)等，對(duì)空地機(jī)器人協(xié)同系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)地測(cè)試，驗(yàn)證算法在實(shí)際應(yīng)用中的有效性和實(shí)用性，通過(guò)對(duì)比分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果，深入評(píng)估所提方法在環(huán)境建模精度、計(jì)算效率以及魯棒性等方面的性能表現(xiàn)，明確其優(yōu)勢(shì)與不足。在研究方法上，本研究綜合運(yùn)用理論分析、仿真實(shí)驗(yàn)與實(shí)際場(chǎng)景實(shí)驗(yàn)等多種手段。理論分析層面，通過(guò)深入研究空地機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)特性、擴(kuò)展集員濾波理論以及協(xié)同環(huán)境建模原理，為算法設(shè)計(jì)和方法改進(jìn)提供堅(jiān)實(shí)的理論依據(jù)；仿真實(shí)驗(yàn)方面，借助專業(yè)的機(jī)器人仿真軟件，如MATLAB、ROS（RobotOperatingSystem）等，搭建逼真的空地機(jī)器人協(xié)同仿真環(huán)境，對(duì)不同算法和模型進(jìn)行大量的模擬實(shí)驗(yàn)，快速驗(yàn)證算法的可行性和有效性，通過(guò)設(shè)置各種復(fù)雜場(chǎng)景和參數(shù)，全面測(cè)試算法在不同條件下的性能表現(xiàn)，為算法優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支持；實(shí)際場(chǎng)景實(shí)驗(yàn)中，構(gòu)建由無(wú)人機(jī)和地面機(jī)器人組成的實(shí)際空地機(jī)器人協(xié)同系統(tǒng)，在真實(shí)環(huán)境中進(jìn)行實(shí)地測(cè)試和驗(yàn)證，確保研究成果能夠切實(shí)滿足實(shí)際應(yīng)用需求，在實(shí)際場(chǎng)景實(shí)驗(yàn)中，嚴(yán)格控制實(shí)驗(yàn)條件，采集真實(shí)數(shù)據(jù)，對(duì)算法的實(shí)際性能進(jìn)行準(zhǔn)確評(píng)估，根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)算法進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化和改進(jìn)。1.4創(chuàng)新點(diǎn)本研究在空地機(jī)器人協(xié)同環(huán)境建模中運(yùn)用擴(kuò)展集員濾波，實(shí)現(xiàn)多方面創(chuàng)新。在算法改進(jìn)上，充分考慮空地機(jī)器人面臨的復(fù)雜不確定性，對(duì)傳統(tǒng)擴(kuò)展集員濾波算法進(jìn)行創(chuàng)新優(yōu)化。提出自適應(yīng)噪聲界限估計(jì)方法，使算法能根據(jù)環(huán)境變化實(shí)時(shí)調(diào)整噪聲界限，克服了現(xiàn)有方法中噪聲界限估計(jì)不準(zhǔn)確的難題，有效提高狀態(tài)估計(jì)精度。同時(shí)，引入集合融合策略，增強(qiáng)多機(jī)器人狀態(tài)估計(jì)間的協(xié)同性，顯著提升了整個(gè)系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)的穩(wěn)定性和可靠性。在多源數(shù)據(jù)融合方面，本研究創(chuàng)新性地構(gòu)建空地機(jī)器人協(xié)同環(huán)境建模方法。該方法充分利用空地機(jī)器人不同類型傳感器的數(shù)據(jù)，如無(wú)人機(jī)的視覺(jué)圖像數(shù)據(jù)和地面機(jī)器人的激光雷達(dá)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的高效融合。通過(guò)建立數(shù)據(jù)融合模型，深入挖掘不同傳感器數(shù)據(jù)間的互補(bǔ)信息，從而提升環(huán)境模型的完整性和準(zhǔn)確性，為空地機(jī)器人協(xié)同作業(yè)提供更全面、精確的環(huán)境信息支持。針對(duì)復(fù)雜環(huán)境適應(yīng)性，本研究提出的方法展現(xiàn)出獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。能夠有效應(yīng)對(duì)多種復(fù)雜環(huán)境挑戰(zhàn)，如在野外復(fù)雜地形中，面對(duì)地形起伏、植被遮擋等情況，該方法可通過(guò)自適應(yīng)調(diào)整算法參數(shù)和融合多源數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確識(shí)別環(huán)境特征，構(gòu)建高精度環(huán)境模型，確保機(jī)器人安全、高效運(yùn)行；在城市密集建筑群場(chǎng)景下，面對(duì)信號(hào)干擾、動(dòng)態(tài)障礙物多等問(wèn)題，通過(guò)實(shí)時(shí)更新?tīng)顟B(tài)估計(jì)和優(yōu)化環(huán)境模型，使機(jī)器人能夠快速適應(yīng)環(huán)境變化，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的路徑規(guī)劃和任務(wù)執(zhí)行。二、相關(guān)理論基礎(chǔ)2.1空地機(jī)器人協(xié)同概述空地機(jī)器人協(xié)同，是指無(wú)人機(jī)（UAV）與無(wú)人車（UGV）等不同類型機(jī)器人，基于各自獨(dú)特的感知、運(yùn)動(dòng)與任務(wù)執(zhí)行優(yōu)勢(shì)，在跨域環(huán)境中展開(kāi)緊密協(xié)作，以高效完成復(fù)雜任務(wù)的過(guò)程。其核心理念在于通過(guò)功能互補(bǔ)，顯著提升系統(tǒng)對(duì)復(fù)雜環(huán)境的適應(yīng)能力、任務(wù)執(zhí)行效率以及智能化水平。在實(shí)際應(yīng)用中，空地機(jī)器人協(xié)同展現(xiàn)出強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì)和廣泛的應(yīng)用前景。在軍事領(lǐng)域，空地機(jī)器人協(xié)同發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。以戰(zhàn)場(chǎng)偵察任務(wù)為例，無(wú)人機(jī)憑借其靈活的飛行能力和高空視野，可快速對(duì)大面積區(qū)域進(jìn)行偵察，獲取敵方兵力部署、武器裝備位置等關(guān)鍵情報(bào)；無(wú)人車則利用其隱蔽性和在復(fù)雜地形中的通行能力，深入敵方陣地附近，進(jìn)行近距離偵察和目標(biāo)跟蹤。在協(xié)同打擊任務(wù)中，無(wú)人機(jī)可在空中對(duì)目標(biāo)進(jìn)行精確探測(cè)和定位，為無(wú)人車發(fā)射的武器提供實(shí)時(shí)的目標(biāo)信息，實(shí)現(xiàn)空地協(xié)同精確打擊，極大地提高了作戰(zhàn)效能。在災(zāi)害救援場(chǎng)景下，空地機(jī)器人協(xié)同同樣具有不可替代的價(jià)值。在地震、洪水等自然災(zāi)害發(fā)生后，無(wú)人機(jī)能夠迅速抵達(dá)災(zāi)區(qū)上空，對(duì)受災(zāi)區(qū)域進(jìn)行全面的空中偵察，快速繪制災(zāi)區(qū)的三維地圖，為救援指揮提供直觀的地理信息，幫助救援人員了解災(zāi)區(qū)的整體情況，包括建筑物倒塌情況、道路損毀程度等。同時(shí)，它還能利用搭載的生命探測(cè)設(shè)備，從空中搜索被困人員的位置信息。無(wú)人車則可在地面復(fù)雜的廢墟和障礙物環(huán)境中穿梭，攜帶救援物資和設(shè)備，將其準(zhǔn)確送達(dá)被困人員手中，或協(xié)助開(kāi)展救援作業(yè)，如搬運(yùn)重物、清理障礙等，為救援行動(dòng)提供有力支持。在智慧城市建設(shè)中，空地機(jī)器人協(xié)同也發(fā)揮著重要作用。在交通監(jiān)控方面，無(wú)人機(jī)可在城市上空對(duì)交通流量進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)交通擁堵、交通事故等情況，并將信息及時(shí)反饋給交通管理部門，以便采取有效的疏導(dǎo)措施。無(wú)人車則可在地面執(zhí)行巡邏任務(wù)，對(duì)道路設(shè)施進(jìn)行檢查，如檢測(cè)井蓋是否缺失、路燈是否正常工作等，同時(shí)還能輔助交警進(jìn)行交通執(zhí)法，提高城市交通管理的效率和智能化水平。在管道檢測(cè)任務(wù)中，無(wú)人機(jī)可以快速定位管道的位置，對(duì)管道進(jìn)行整體巡查，發(fā)現(xiàn)可能存在的泄漏點(diǎn)或損壞區(qū)域；無(wú)人車則可以攜帶專業(yè)的檢測(cè)設(shè)備，沿著管道進(jìn)行近距離檢測(cè)，獲取更詳細(xì)的管道狀況信息，為管道維護(hù)提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。盡管空地機(jī)器人協(xié)同在眾多領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力，但在實(shí)際應(yīng)用中仍面臨諸多嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。通信方面，空地機(jī)器人協(xié)同高度依賴實(shí)時(shí)、穩(wěn)定的數(shù)據(jù)傳輸。然而，在復(fù)雜的實(shí)際環(huán)境中，如城市的高樓大廈之間、山區(qū)的復(fù)雜地形中，無(wú)線通信信號(hào)容易受到建筑物、山體等障礙物的遮擋，導(dǎo)致通信時(shí)延增加甚至中斷。此外，空地機(jī)器人可能使用不同的通信協(xié)議或頻段，這使得異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的整合成為一個(gè)技術(shù)難題，影響了數(shù)據(jù)交換的順暢性。例如，在城市的高樓密集區(qū)域，無(wú)人機(jī)與無(wú)人車之間的通信可能會(huì)因?yàn)樾盘?hào)多次反射和衰減而出現(xiàn)延遲，導(dǎo)致協(xié)同作業(yè)的精度和效率受到影響。環(huán)境動(dòng)態(tài)變化也是一個(gè)重要挑戰(zhàn)。在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中，環(huán)境往往處于不斷變化之中，存在大量的動(dòng)態(tài)障礙物，如行駛的車輛、移動(dòng)的行人等。這些動(dòng)態(tài)障礙物的出現(xiàn)增加了環(huán)境的不確定性，要求空地機(jī)器人能夠快速、準(zhǔn)確地感知和應(yīng)對(duì)。同時(shí)，環(huán)境條件的變化，如光照、天氣等因素的改變，也會(huì)對(duì)機(jī)器人的傳感器性能產(chǎn)生影響，進(jìn)而影響其對(duì)環(huán)境的感知和理解。例如，在雨天或大霧天氣中，無(wú)人機(jī)的視覺(jué)傳感器可能會(huì)因?yàn)楣饩€折射和散射而導(dǎo)致圖像模糊，影響其對(duì)目標(biāo)的識(shí)別和定位；無(wú)人車的激光雷達(dá)可能會(huì)因?yàn)橛甑位蜢F氣的干擾而出現(xiàn)測(cè)量誤差，影響其對(duì)周圍障礙物的感知。系統(tǒng)復(fù)雜性的提升同樣不容忽視?？盏貦C(jī)器人協(xié)同系統(tǒng)涉及多個(gè)機(jī)器人、多種傳感器以及復(fù)雜的通信和控制網(wǎng)絡(luò)，系統(tǒng)的復(fù)雜性大幅增加。這不僅增加了系統(tǒng)設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)和調(diào)試的難度，也使得系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性面臨挑戰(zhàn)。一旦某個(gè)環(huán)節(jié)出現(xiàn)故障，可能會(huì)導(dǎo)致整個(gè)協(xié)同系統(tǒng)的運(yùn)行受到影響。例如，在多機(jī)器人協(xié)同作業(yè)時(shí)，任務(wù)分配的不均衡可能導(dǎo)致部分機(jī)器人負(fù)載過(guò)重，而部分機(jī)器人閑置，降低了整個(gè)系統(tǒng)的效率；同時(shí)，機(jī)器人之間的協(xié)作邏輯如果出現(xiàn)錯(cuò)誤，可能會(huì)導(dǎo)致它們?cè)趫?zhí)行任務(wù)時(shí)發(fā)生沖突，無(wú)法完成預(yù)定目標(biāo)。2.2環(huán)境建模方法環(huán)境建模是將機(jī)器人所處的真實(shí)物理環(huán)境轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可處理的數(shù)學(xué)模型的過(guò)程，是機(jī)器人實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航、任務(wù)規(guī)劃與決策的基礎(chǔ)。常見(jiàn)的環(huán)境建模方法豐富多樣，每種方法都有其獨(dú)特的原理、適用場(chǎng)景以及優(yōu)缺點(diǎn)。基于圖論的建模方法將環(huán)境抽象為節(jié)點(diǎn)和邊組成的圖結(jié)構(gòu)。其中，節(jié)點(diǎn)代表環(huán)境中的關(guān)鍵位置，如路口、地標(biāo)等；邊則表示節(jié)點(diǎn)之間的連接關(guān)系以及相關(guān)屬性，如距離、通行成本等。以Dijkstra算法為例，它通過(guò)在圖中搜索從起點(diǎn)到終點(diǎn)的最短路徑，為機(jī)器人路徑規(guī)劃提供支持。在城市道路導(dǎo)航場(chǎng)景中，該方法能夠有效地利用道路網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，準(zhǔn)確規(guī)劃出從當(dāng)前位置到目的地的最優(yōu)路線。然而，這種方法的局限性在于對(duì)環(huán)境的抽象可能會(huì)丟失一些細(xì)節(jié)信息，導(dǎo)致在復(fù)雜的非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中，如野外山區(qū)、室內(nèi)復(fù)雜布局等場(chǎng)景，難以準(zhǔn)確描述環(huán)境特征，影響機(jī)器人對(duì)環(huán)境的精確感知和路徑規(guī)劃的準(zhǔn)確性。網(wǎng)格化建模方法是將環(huán)境劃分為規(guī)則的網(wǎng)格單元，每個(gè)網(wǎng)格單元被賦予特定的屬性，如是否為障礙物、地形類型等。通過(guò)對(duì)網(wǎng)格單元的狀態(tài)標(biāo)識(shí)和信息記錄，構(gòu)建出環(huán)境的離散化模型。這種方法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，計(jì)算效率較高，能夠較好地處理靜態(tài)環(huán)境中的遮擋和障礙問(wèn)題，廣泛應(yīng)用于機(jī)器人路徑規(guī)劃和避障等任務(wù)中。例如，在室內(nèi)清潔機(jī)器人的導(dǎo)航中，通過(guò)將室內(nèi)空間劃分為網(wǎng)格，機(jī)器人可以根據(jù)網(wǎng)格的狀態(tài)信息規(guī)劃清潔路徑，避開(kāi)家具等障礙物。但是，當(dāng)環(huán)境中的障礙物形狀不規(guī)則或環(huán)境變化頻繁時(shí)，網(wǎng)格化建?？赡苄枰罅康木W(wǎng)格單元來(lái)精確表示，導(dǎo)致存儲(chǔ)空間需求增加，計(jì)算復(fù)雜度上升，同時(shí)也可能出現(xiàn)分辨率不足的問(wèn)題，影響對(duì)小尺寸障礙物或復(fù)雜環(huán)境細(xì)節(jié)的建模精度。點(diǎn)云地圖是利用激光雷達(dá)等傳感器獲取的大量三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)建環(huán)境模型。每個(gè)點(diǎn)包含三維坐標(biāo)以及可能的其他屬性，如顏色、反射率等。點(diǎn)云地圖能夠提供高精度的環(huán)境表示，精確還原環(huán)境的幾何形狀和物體分布，特別適合需要精確導(dǎo)航的場(chǎng)景，如自動(dòng)駕駛、無(wú)人機(jī)的高精度定位與避障等。例如，在自動(dòng)駕駛場(chǎng)景中，車輛通過(guò)激光雷達(dá)獲取周圍環(huán)境的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，構(gòu)建點(diǎn)云地圖，實(shí)現(xiàn)對(duì)道路、車輛、行人等目標(biāo)的精確感知和定位，為自動(dòng)駕駛決策提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。然而，點(diǎn)云地圖的數(shù)據(jù)量巨大，處理和存儲(chǔ)要求高，對(duì)計(jì)算資源和硬件性能有較高要求，同時(shí)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的處理算法復(fù)雜，計(jì)算時(shí)間長(zhǎng)，在實(shí)時(shí)性要求較高的場(chǎng)景中可能面臨挑戰(zhàn)。柵格地圖同樣是將環(huán)境劃分為大小相等的柵格單元，每個(gè)柵格用二進(jìn)制值表示是否被障礙物占據(jù)，或者用其他數(shù)值表示更多的環(huán)境信息，如地形復(fù)雜度、通行代價(jià)等。柵格地圖簡(jiǎn)單易懂，容易實(shí)現(xiàn)，能夠直觀地反映環(huán)境中的障礙物分布情況，適用于各種機(jī)器人的路徑規(guī)劃和避障任務(wù)。例如，在物流倉(cāng)庫(kù)中，AGV（自動(dòng)導(dǎo)引車）利用柵格地圖規(guī)劃行駛路徑，避開(kāi)貨架、其他車輛等障礙物，高效完成貨物搬運(yùn)任務(wù)。但是，柵格地圖的分辨率選擇是一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題，高分辨率的柵格地圖能夠更精確地表示環(huán)境，但會(huì)增加數(shù)據(jù)量和計(jì)算量；低分辨率的柵格地圖雖然計(jì)算量小，但可能會(huì)丟失一些重要的環(huán)境信息，影響機(jī)器人的決策準(zhǔn)確性。2.3擴(kuò)展集員濾波原理擴(kuò)展集員濾波（ExtendedSet-MembershipFilter，ESMF）是一種在狀態(tài)估計(jì)領(lǐng)域具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)的算法，其基本原理基于對(duì)系統(tǒng)不確定性的集合描述。在實(shí)際的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)中，由于存在測(cè)量噪聲、模型誤差以及環(huán)境干擾等因素，系統(tǒng)狀態(tài)的真實(shí)值往往難以精確獲取。擴(kuò)展集員濾波假設(shè)系統(tǒng)的過(guò)程噪聲和測(cè)量噪聲是未知但有界的，它通過(guò)構(gòu)建一個(gè)集合來(lái)包含所有可能的系統(tǒng)狀態(tài)，以此對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)。從數(shù)學(xué)角度來(lái)看，對(duì)于一個(gè)離散時(shí)間動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，其狀態(tài)方程和觀測(cè)方程可表示為：x_{k+1}=f(x_k,u_k)+w_kz_k=h(x_k)+v_k其中，x_k表示k時(shí)刻的系統(tǒng)狀態(tài)向量，u_k是控制輸入向量，z_k為k時(shí)刻的觀測(cè)向量，f(\cdot)和h(\cdot)分別是狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)和觀測(cè)函數(shù)，w_k和v_k分別代表過(guò)程噪聲和測(cè)量噪聲。擴(kuò)展集員濾波假定噪聲w_k和v_k屬于已知的有界集合W_k和V_k，即w_k\inW_k，v_k\inV_k。擴(kuò)展集員濾波的算法步驟主要包括時(shí)間更新和測(cè)量更新兩個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。在時(shí)間更新階段，根據(jù)k時(shí)刻的狀態(tài)估計(jì)集合X_k和已知的狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)f(\cdot)，預(yù)測(cè)k+1時(shí)刻的狀態(tài)集合X_{k+1|k}。具體而言，通過(guò)將X_k中的每個(gè)狀態(tài)點(diǎn)代入狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)，并考慮過(guò)程噪聲的影響，得到k+1時(shí)刻的預(yù)測(cè)狀態(tài)集合。在這一過(guò)程中，由于噪聲的有界性，預(yù)測(cè)狀態(tài)集合會(huì)包含所有可能的狀態(tài)值，從而對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)的變化范圍進(jìn)行了初步估計(jì)。測(cè)量更新階段則是利用k+1時(shí)刻的實(shí)際觀測(cè)值z(mì)_{k+1}對(duì)預(yù)測(cè)狀態(tài)集合X_{k+1|k}進(jìn)行修正。通過(guò)比較觀測(cè)值與預(yù)測(cè)狀態(tài)集合中各狀態(tài)點(diǎn)的觀測(cè)預(yù)測(cè)值，剔除與觀測(cè)值不兼容的狀態(tài)點(diǎn)，從而縮小狀態(tài)估計(jì)集合的范圍，得到更準(zhǔn)確的k+1時(shí)刻狀態(tài)估計(jì)集合X_{k+1}。在實(shí)際計(jì)算中，通常采用橢球集合來(lái)近似表示狀態(tài)估計(jì)集合，因?yàn)闄E球具有良好的數(shù)學(xué)性質(zhì)，便于進(jìn)行集合的運(yùn)算和更新。通過(guò)不斷迭代這兩個(gè)步驟，擴(kuò)展集員濾波能夠逐步提高狀態(tài)估計(jì)的精度。與其他常見(jiàn)的濾波算法，如卡爾曼濾波（KalmanFilter，KF）和擴(kuò)展卡爾曼濾波（ExtendedKalmanFilter，EKF）相比，擴(kuò)展集員濾波具有顯著的差異與優(yōu)勢(shì)?？柭鼮V波適用于線性系統(tǒng)，且要求噪聲服從高斯分布，通過(guò)對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)和觀測(cè)進(jìn)行線性變換，利用系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)模型和觀測(cè)模型來(lái)估計(jì)系統(tǒng)的狀態(tài)，計(jì)算效率較高。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，很多系統(tǒng)是非線性的，此時(shí)卡爾曼濾波的線性化假設(shè)會(huì)導(dǎo)致估計(jì)誤差增大，甚至濾波發(fā)散。擴(kuò)展卡爾曼濾波是對(duì)卡爾曼濾波的擴(kuò)展，用于處理非線性系統(tǒng)。它通過(guò)對(duì)非線性系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)模型和觀測(cè)模型進(jìn)行泰勒級(jí)數(shù)展開(kāi)，取一階項(xiàng)進(jìn)行線性化近似，然后應(yīng)用卡爾曼濾波算法進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)。盡管擴(kuò)展卡爾曼濾波能夠在一定程度上處理非線性問(wèn)題，但由于線性化過(guò)程中忽略了高階項(xiàng)，當(dāng)系統(tǒng)非線性程度較強(qiáng)時(shí)，線性化誤差會(huì)顯著影響估計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性，導(dǎo)致估計(jì)誤差增大，濾波性能下降。擴(kuò)展集員濾波則無(wú)需對(duì)噪聲的統(tǒng)計(jì)特性做出嚴(yán)格假設(shè)，僅需知道噪聲的界限，這使得它在實(shí)際應(yīng)用中更具適應(yīng)性，尤其適用于噪聲特性未知或難以準(zhǔn)確建模的復(fù)雜環(huán)境。在狀態(tài)估計(jì)的表示方式上，卡爾曼濾波和擴(kuò)展卡爾曼濾波以點(diǎn)估計(jì)的形式給出狀態(tài)估計(jì)值及其協(xié)方差，而擴(kuò)展集員濾波以集合的形式給出狀態(tài)的可能取值范圍，這種表示方式更全面地反映了系統(tǒng)狀態(tài)的不確定性，能夠?yàn)楹罄m(xù)的決策和控制提供更豐富的信息。在處理強(qiáng)非線性系統(tǒng)時(shí)，擴(kuò)展集員濾波避免了線性化帶來(lái)的誤差，能夠更準(zhǔn)確地估計(jì)系統(tǒng)狀態(tài)。例如，在機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)中，當(dāng)機(jī)器人在復(fù)雜的地形中運(yùn)動(dòng)時(shí)，環(huán)境的不確定性和傳感器的噪聲使得系統(tǒng)呈現(xiàn)出較強(qiáng)的非線性。此時(shí)，擴(kuò)展集員濾波能夠利用其獨(dú)特的集合估計(jì)方法，有效地處理這些不確定性，提供更可靠的狀態(tài)估計(jì)，幫助機(jī)器人更準(zhǔn)確地定位和規(guī)劃路徑。三、基于擴(kuò)展集員濾波的空地機(jī)器人協(xié)同環(huán)境建模方法3.1系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)空地機(jī)器人協(xié)同系統(tǒng)架構(gòu)主要由感知層、通信層、控制層和決策層構(gòu)成，各層相互協(xié)作，共同支撐空地機(jī)器人高效完成復(fù)雜任務(wù)。感知層作為系統(tǒng)的“感官”，負(fù)責(zé)收集環(huán)境信息，是整個(gè)系統(tǒng)運(yùn)行的基礎(chǔ)。無(wú)人機(jī)搭載高清攝像頭、激光雷達(dá)、紅外傳感器等設(shè)備，憑借其高空飛行優(yōu)勢(shì)，能夠快速獲取大面積區(qū)域的圖像信息，通過(guò)圖像識(shí)別技術(shù)，可識(shí)別出建筑物、道路、植被等環(huán)境特征；激光雷達(dá)則能精確測(cè)量周圍物體的距離，生成高精度的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，為環(huán)境建模提供精確的幾何信息。地面機(jī)器人配備超聲波傳感器、接觸式傳感器以及高精度的激光雷達(dá)和視覺(jué)相機(jī)等，可近距離感知自身周圍環(huán)境，如超聲波傳感器用于檢測(cè)近距離障礙物，避免碰撞；接觸式傳感器在與物體接觸時(shí)觸發(fā)，提供更直接的環(huán)境反饋；激光雷達(dá)和視覺(jué)相機(jī)則用于獲取更詳細(xì)的局部環(huán)境信息，對(duì)無(wú)人機(jī)的高空觀測(cè)進(jìn)行補(bǔ)充。例如，在城市環(huán)境建模中，無(wú)人機(jī)從高空拍攝城市的全景圖像，獲取城市的整體布局和主要道路信息；地面機(jī)器人在街道上行駛，利用激光雷達(dá)和視覺(jué)相機(jī)獲取街道兩側(cè)建筑物的細(xì)節(jié)、車輛和行人的位置等信息，二者相互配合，為后續(xù)的環(huán)境建模提供全面的數(shù)據(jù)支持。通信層是連接各機(jī)器人以及各層之間的“橋梁”，負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的傳輸與交互?？盏貦C(jī)器人通常采用多種通信方式，以適應(yīng)不同的環(huán)境和任務(wù)需求。在視距良好的開(kāi)闊區(qū)域，可使用5G通信技術(shù)，其具有高速率、低時(shí)延的特點(diǎn)，能夠?qū)崟r(shí)傳輸大量的感知數(shù)據(jù)，如無(wú)人機(jī)采集的高清圖像和地面機(jī)器人獲取的詳細(xì)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)，確保信息的及時(shí)共享；在信號(hào)遮擋較為嚴(yán)重的區(qū)域，如城市的高樓大廈之間或室內(nèi)環(huán)境中，Wi-Fi通信可作為補(bǔ)充，它具有部署靈活、成本較低的優(yōu)勢(shì)，能滿足機(jī)器人在局部區(qū)域內(nèi)的通信需求。此外，為了實(shí)現(xiàn)空地機(jī)器人之間的無(wú)縫通信，還需開(kāi)發(fā)統(tǒng)一的通信協(xié)議，確保不同類型機(jī)器人之間的數(shù)據(jù)格式和通信規(guī)則一致，避免出現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸錯(cuò)誤或無(wú)法識(shí)別的情況。例如，在物流園區(qū)的空地機(jī)器人協(xié)同作業(yè)中，無(wú)人機(jī)和地面機(jī)器人通過(guò)5G通信實(shí)時(shí)交換貨物位置、運(yùn)輸路線等信息，保證貨物能夠準(zhǔn)確、高效地運(yùn)輸?？刂茖邮窍到y(tǒng)的“執(zhí)行機(jī)構(gòu)”，根據(jù)決策層下達(dá)的指令，負(fù)責(zé)控制空地機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)和操作。它接收決策層傳來(lái)的控制信號(hào)，將其轉(zhuǎn)化為具體的運(yùn)動(dòng)指令，控制無(wú)人機(jī)的飛行姿態(tài)、速度和高度，以及地面機(jī)器人的行駛方向、速度和動(dòng)作。在控制過(guò)程中，控制層需要實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，通過(guò)傳感器反饋的數(shù)據(jù)，對(duì)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，確保機(jī)器人按照預(yù)定的軌跡和任務(wù)要求運(yùn)行。例如，在執(zhí)行搜索任務(wù)時(shí)，控制層根據(jù)決策層規(guī)劃的搜索路徑，控制無(wú)人機(jī)按照特定的航線飛行，調(diào)整飛行高度和角度，以獲取最佳的觀測(cè)視野；同時(shí)，控制地面機(jī)器人在指定區(qū)域內(nèi)移動(dòng)，按照預(yù)定的搜索模式進(jìn)行搜索，確保搜索的全面性和高效性。決策層是系統(tǒng)的“大腦”，負(fù)責(zé)處理感知層傳來(lái)的環(huán)境信息，做出決策，并向控制層下達(dá)指令。它融合無(wú)人機(jī)和地面機(jī)器人采集的環(huán)境數(shù)據(jù)，利用擴(kuò)展集員濾波算法對(duì)環(huán)境進(jìn)行建模和狀態(tài)估計(jì)，分析環(huán)境中的障礙物分布、目標(biāo)位置等信息?；诃h(huán)境模型和任務(wù)需求，決策層進(jìn)行任務(wù)規(guī)劃和路徑規(guī)劃，如在物流配送任務(wù)中，根據(jù)貨物的位置、目的地以及環(huán)境信息，規(guī)劃出無(wú)人機(jī)和地面機(jī)器人的最佳配送路徑；在搜索救援任務(wù)中，根據(jù)災(zāi)區(qū)的地形、建筑物倒塌情況等信息，規(guī)劃出搜索區(qū)域和搜索路徑。決策層還需要根據(jù)環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化和任務(wù)執(zhí)行情況，實(shí)時(shí)調(diào)整決策，確保任務(wù)的順利完成。例如，當(dāng)在任務(wù)執(zhí)行過(guò)程中發(fā)現(xiàn)新的障礙物或環(huán)境變化時(shí)，決策層能夠及時(shí)重新規(guī)劃路徑，調(diào)整任務(wù)分配，保證機(jī)器人能夠安全、高效地完成任務(wù)。感知層、通信層、控制層和決策層之間緊密協(xié)作，形成一個(gè)有機(jī)的整體。感知層為決策層提供環(huán)境信息，通信層實(shí)現(xiàn)信息的傳輸，決策層根據(jù)信息做出決策并下達(dá)指令，控制層執(zhí)行決策層的指令，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)和操作。各層之間的協(xié)同工作，確保了空地機(jī)器人協(xié)同系統(tǒng)能夠在復(fù)雜的環(huán)境中高效、穩(wěn)定地運(yùn)行，為基于擴(kuò)展集員濾波的空地機(jī)器人協(xié)同環(huán)境建模提供了堅(jiān)實(shí)的系統(tǒng)架構(gòu)基礎(chǔ)。3.2多傳感器數(shù)據(jù)融合空地機(jī)器人搭載了豐富多樣的傳感器，包括激光雷達(dá)、相機(jī)、IMU（慣性測(cè)量單元）等，每種傳感器都有其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)與局限性。激光雷達(dá)通過(guò)發(fā)射激光束并測(cè)量反射光的時(shí)間來(lái)獲取周圍環(huán)境的距離信息，能夠生成高精度的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，對(duì)環(huán)境中的障礙物和地形進(jìn)行精確的幾何建模。在復(fù)雜的城市環(huán)境中，激光雷達(dá)可以清晰地識(shí)別建筑物的輪廓、道路的邊界以及車輛和行人的位置，為機(jī)器人的路徑規(guī)劃提供準(zhǔn)確的環(huán)境信息。然而，激光雷達(dá)在面對(duì)透明物體或低反射率物體時(shí)，可能會(huì)出現(xiàn)測(cè)量誤差或無(wú)法檢測(cè)的情況，且其數(shù)據(jù)處理計(jì)算量較大，對(duì)硬件性能要求較高。相機(jī)則能捕捉環(huán)境的視覺(jué)圖像，提供豐富的紋理和顏色信息，基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，可進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別、場(chǎng)景分類等任務(wù)。在智能交通場(chǎng)景中，相機(jī)能夠識(shí)別交通標(biāo)志和信號(hào)燈，幫助機(jī)器人遵守交通規(guī)則；在物流倉(cāng)庫(kù)中，相機(jī)可用于識(shí)別貨物的種類和位置，實(shí)現(xiàn)貨物的準(zhǔn)確搬運(yùn)。但相機(jī)受光照條件影響較大，在低光照、強(qiáng)光直射或遮擋情況下，圖像質(zhì)量會(huì)下降，導(dǎo)致目標(biāo)識(shí)別和定位的準(zhǔn)確性降低。IMU通過(guò)測(cè)量加速度和角速度，能夠?qū)崟r(shí)獲取機(jī)器人的姿態(tài)和運(yùn)動(dòng)信息，在短時(shí)間內(nèi)具有較高的精度，對(duì)于快速變化的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)響應(yīng)迅速。在無(wú)人機(jī)飛行過(guò)程中，IMU可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)無(wú)人機(jī)的姿態(tài)變化，配合飛行控制算法，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的飛行控制。然而，IMU存在累積誤差，隨著時(shí)間的推移，誤差會(huì)逐漸增大，導(dǎo)致姿態(tài)估計(jì)的準(zhǔn)確性下降。為充分發(fā)揮各傳感器的優(yōu)勢(shì)，彌補(bǔ)其不足，提高環(huán)境感知的準(zhǔn)確性和全面性，本研究采用擴(kuò)展集員濾波進(jìn)行多傳感器數(shù)據(jù)融合。在數(shù)據(jù)融合過(guò)程中，首先需對(duì)各傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以消除噪聲干擾和數(shù)據(jù)異常值。對(duì)于激光雷達(dá)數(shù)據(jù)，可采用濾波算法去除離群點(diǎn)，提高點(diǎn)云數(shù)據(jù)的質(zhì)量；對(duì)于相機(jī)圖像，可進(jìn)行灰度化、降噪、增強(qiáng)等處理，改善圖像的清晰度和對(duì)比度。在時(shí)間更新階段，利用擴(kuò)展集員濾波的狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)，結(jié)合IMU測(cè)量的姿態(tài)和運(yùn)動(dòng)信息，對(duì)機(jī)器人的狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)。由于IMU數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性和對(duì)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)變化的快速響應(yīng)特性，能夠?yàn)闋顟B(tài)預(yù)測(cè)提供準(zhǔn)確的初始估計(jì)。同時(shí)，考慮激光雷達(dá)和相機(jī)在不同時(shí)刻的測(cè)量數(shù)據(jù)，根據(jù)其測(cè)量模型，將可能的測(cè)量值納入狀態(tài)預(yù)測(cè)集合中，以充分利用各傳感器的信息。在測(cè)量更新階段，當(dāng)新的傳感器測(cè)量值到來(lái)時(shí)，如激光雷達(dá)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)或相機(jī)的圖像信息，將其與預(yù)測(cè)狀態(tài)集合進(jìn)行匹配和融合。通過(guò)比較測(cè)量值與預(yù)測(cè)狀態(tài)集合中各狀態(tài)點(diǎn)的觀測(cè)預(yù)測(cè)值，利用擴(kuò)展集員濾波的測(cè)量更新公式，剔除與測(cè)量值不兼容的狀態(tài)點(diǎn)，從而縮小狀態(tài)估計(jì)集合的范圍，得到更準(zhǔn)確的狀態(tài)估計(jì)。以一個(gè)具體的場(chǎng)景為例，在一個(gè)包含建筑物、樹(shù)木和行人的城市環(huán)境中，空地機(jī)器人執(zhí)行巡邏任務(wù)。無(wú)人機(jī)利用相機(jī)拍攝的圖像，通過(guò)目標(biāo)識(shí)別算法檢測(cè)到建筑物的輪廓和行人的位置；同時(shí)，激光雷達(dá)獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)精確地描繪了建筑物的幾何形狀和周圍障礙物的位置。地面機(jī)器人通過(guò)IMU感知自身的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，激光雷達(dá)和相機(jī)也對(duì)其周圍的環(huán)境進(jìn)行實(shí)時(shí)感知。在數(shù)據(jù)融合過(guò)程中，擴(kuò)展集員濾波首先根據(jù)IMU的測(cè)量值預(yù)測(cè)機(jī)器人的狀態(tài)，然后將無(wú)人機(jī)和地面機(jī)器人的激光雷達(dá)和相機(jī)測(cè)量值與預(yù)測(cè)狀態(tài)進(jìn)行融合。通過(guò)這種方式，能夠綜合利用各傳感器的優(yōu)勢(shì)，準(zhǔn)確地估計(jì)機(jī)器人的位置和姿態(tài)，以及周圍環(huán)境的信息，為機(jī)器人的巡邏任務(wù)提供可靠的環(huán)境模型和決策依據(jù)。3.3狀態(tài)估計(jì)與模型更新基于擴(kuò)展集員濾波實(shí)現(xiàn)空地機(jī)器人的狀態(tài)估計(jì)，涵蓋位置、速度、姿態(tài)等多個(gè)關(guān)鍵狀態(tài)量。以無(wú)人機(jī)為例，其狀態(tài)向量可表示為x=[x_{pos},y_{pos},z_{pos},v_x,v_y,v_z,\phi,\theta,\psi]^T，其中(x_{pos},y_{pos},z_{pos})代表位置坐標(biāo)，(v_x,v_y,v_z)為速度分量，(\phi,\theta,\psi)表示姿態(tài)角（滾轉(zhuǎn)角、俯仰角、偏航角）。地面機(jī)器人的狀態(tài)向量類似，可根據(jù)其運(yùn)動(dòng)特性進(jìn)行定義。在時(shí)間更新階段，根據(jù)系統(tǒng)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)，結(jié)合上一時(shí)刻的狀態(tài)估計(jì)集合，預(yù)測(cè)當(dāng)前時(shí)刻的狀態(tài)集合。假設(shè)狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)為f(x_k,u_k)，其中x_k為k時(shí)刻的狀態(tài)向量，u_k為控制輸入向量?？紤]過(guò)程噪聲w_k的影響，預(yù)測(cè)狀態(tài)集合可通過(guò)下式計(jì)算：X_{k+1|k}=\{f(x_k,u_k)+w_k|x_k\inX_k,w_k\inW_k\}其中，X_k是k時(shí)刻的狀態(tài)估計(jì)集合，W_k是過(guò)程噪聲的有界集合。在實(shí)際計(jì)算中，由于狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)通常是非線性的，可采用泰勒級(jí)數(shù)展開(kāi)對(duì)其進(jìn)行線性化近似，以簡(jiǎn)化計(jì)算過(guò)程。在測(cè)量更新階段，當(dāng)新的感知數(shù)據(jù)到來(lái)時(shí)，利用擴(kuò)展集員濾波的測(cè)量更新公式，將測(cè)量值與預(yù)測(cè)狀態(tài)集合進(jìn)行匹配和融合。假設(shè)觀測(cè)函數(shù)為h(x_k)，測(cè)量值為z_k，測(cè)量噪聲為v_k，則測(cè)量更新公式為：X_{k+1}=\{x\inX_{k+1|k}|z_k-h(x)\inV_k\}其中，V_k是測(cè)量噪聲的有界集合。通過(guò)比較測(cè)量值與預(yù)測(cè)狀態(tài)集合中各狀態(tài)點(diǎn)的觀測(cè)預(yù)測(cè)值，剔除與測(cè)量值不兼容的狀態(tài)點(diǎn)，從而縮小狀態(tài)估計(jì)集合的范圍，得到更準(zhǔn)確的狀態(tài)估計(jì)。在實(shí)際應(yīng)用中，空地機(jī)器人會(huì)不斷獲取新的感知數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可能來(lái)自激光雷達(dá)、相機(jī)、IMU等多種傳感器。為了確保環(huán)境模型的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性，需要根據(jù)新的感知數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)更新環(huán)境模型。當(dāng)有新的激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)時(shí)，將其與已有的環(huán)境模型進(jìn)行匹配和融合。可以采用迭代最近點(diǎn)（ICP）算法等方法，找到點(diǎn)云數(shù)據(jù)與環(huán)境模型之間的最優(yōu)匹配關(guān)系，從而更新環(huán)境模型中的幾何信息。如果新的視覺(jué)圖像數(shù)據(jù)包含了新的目標(biāo)物體或環(huán)境特征，通過(guò)目標(biāo)識(shí)別和特征提取算法，將這些新信息融入到環(huán)境模型中。在更新環(huán)境模型時(shí)，還需要考慮模型的一致性和穩(wěn)定性，避免因數(shù)據(jù)噪聲或異常值導(dǎo)致模型出現(xiàn)劇烈波動(dòng)。3.4算法優(yōu)化與改進(jìn)盡管擴(kuò)展集員濾波在空地機(jī)器人協(xié)同環(huán)境建模中展現(xiàn)出一定優(yōu)勢(shì)，但在實(shí)際應(yīng)用中仍面臨計(jì)算復(fù)雜度高、實(shí)時(shí)性差等問(wèn)題，限制了其性能的進(jìn)一步提升。針對(duì)這些問(wèn)題，本研究提出一系列優(yōu)化與改進(jìn)策略，旨在提高算法的整體性能，使其更好地滿足空地機(jī)器人協(xié)同作業(yè)的實(shí)際需求。為降低計(jì)算復(fù)雜度，本研究對(duì)擴(kuò)展集員濾波的時(shí)間更新和測(cè)量更新過(guò)程進(jìn)行深入分析，提出基于稀疏矩陣的優(yōu)化方法。在時(shí)間更新階段，系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)的計(jì)算通常涉及大量矩陣運(yùn)算，若狀態(tài)維度較高，計(jì)算量將顯著增加。通過(guò)分析狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)的結(jié)構(gòu)，發(fā)現(xiàn)其中存在許多零元素，可利用稀疏矩陣存儲(chǔ)和運(yùn)算特性，僅存儲(chǔ)和計(jì)算非零元素，從而大幅減少內(nèi)存占用和計(jì)算時(shí)間。在一個(gè)高維度的空地機(jī)器人狀態(tài)估計(jì)問(wèn)題中，狀態(tài)向量包含位置、速度、姿態(tài)等多個(gè)分量，狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)的矩陣規(guī)模較大。采用稀疏矩陣存儲(chǔ)后，內(nèi)存使用量減少了約[X]%，時(shí)間更新階段的計(jì)算時(shí)間縮短了[X]%。在測(cè)量更新階段，測(cè)量值與預(yù)測(cè)狀態(tài)集合的匹配和融合計(jì)算也較為復(fù)雜。通過(guò)構(gòu)建測(cè)量值與狀態(tài)集合的關(guān)聯(lián)矩陣，利用稀疏矩陣技術(shù)，快速篩選出與測(cè)量值相關(guān)的狀態(tài)點(diǎn)，避免對(duì)整個(gè)狀態(tài)集合進(jìn)行不必要的計(jì)算，進(jìn)一步提高計(jì)算效率。針對(duì)實(shí)時(shí)性問(wèn)題，提出并行計(jì)算優(yōu)化策略。利用多核處理器或GPU（圖形處理器）的并行計(jì)算能力，將擴(kuò)展集員濾波算法中的部分計(jì)算任務(wù)進(jìn)行并行化處理。將狀態(tài)集合的預(yù)測(cè)和更新計(jì)算任務(wù)分配到多個(gè)核心或線程上同時(shí)執(zhí)行，使原本順序執(zhí)行的計(jì)算過(guò)程能夠并行進(jìn)行，大大縮短了算法的執(zhí)行時(shí)間。在實(shí)際測(cè)試中，使用具有[X]個(gè)核心的處理器對(duì)擴(kuò)展集員濾波算法進(jìn)行并行化處理，在處理大規(guī)模環(huán)境數(shù)據(jù)時(shí)，算法的執(zhí)行時(shí)間從原來(lái)的[X]秒縮短至[X]秒，實(shí)時(shí)性得到顯著提升。為進(jìn)一步提高實(shí)時(shí)性，引入增量式更新機(jī)制。在傳統(tǒng)的擴(kuò)展集員濾波中，每次有新的感知數(shù)據(jù)到來(lái)時(shí)，都需要對(duì)整個(gè)狀態(tài)集合進(jìn)行更新計(jì)算，這在數(shù)據(jù)量較大時(shí)會(huì)消耗大量時(shí)間。增量式更新機(jī)制則根據(jù)新數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，僅對(duì)受影響的部分狀態(tài)集合進(jìn)行更新，避免了對(duì)整個(gè)狀態(tài)集合的重復(fù)計(jì)算，從而提高了算法的實(shí)時(shí)性。當(dāng)有新的激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)時(shí)，通過(guò)分析點(diǎn)云數(shù)據(jù)的位置和范圍，確定其對(duì)狀態(tài)集合中哪些狀態(tài)點(diǎn)產(chǎn)生影響，僅對(duì)這些受影響的狀態(tài)點(diǎn)進(jìn)行更新計(jì)算，可有效減少計(jì)算量，提高算法的響應(yīng)速度。為提高算法對(duì)復(fù)雜環(huán)境的適應(yīng)性，引入自適應(yīng)調(diào)整機(jī)制。在不同的環(huán)境條件下，如不同的地形、光照、天氣等，空地機(jī)器人面臨的噪聲特性和環(huán)境不確定性會(huì)有所不同。自適應(yīng)調(diào)整機(jī)制能夠根據(jù)實(shí)時(shí)的環(huán)境信息，動(dòng)態(tài)調(diào)整擴(kuò)展集員濾波的參數(shù)，如噪聲界限、狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)的權(quán)重等。在野外山區(qū)環(huán)境中，由于地形復(fù)雜，傳感器測(cè)量噪聲較大，自適應(yīng)調(diào)整機(jī)制可自動(dòng)增大噪聲界限，以更準(zhǔn)確地反映環(huán)境的不確定性；在城市環(huán)境中，由于建筑物的遮擋和反射，傳感器數(shù)據(jù)可能存在較多異常值，此時(shí)自適應(yīng)調(diào)整機(jī)制可調(diào)整狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)的權(quán)重，降低異常值對(duì)狀態(tài)估計(jì)的影響。通過(guò)這種自適應(yīng)調(diào)整，算法能夠更好地適應(yīng)復(fù)雜多變的環(huán)境，提高狀態(tài)估計(jì)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。四、案例分析與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證4.1實(shí)驗(yàn)平臺(tái)搭建為全面、準(zhǔn)確地驗(yàn)證基于擴(kuò)展集員濾波的空地機(jī)器人協(xié)同環(huán)境建模方法的有效性和性能表現(xiàn)，搭建了一套功能完備、高度仿真的空地機(jī)器人協(xié)同實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。該平臺(tái)涵蓋硬件設(shè)備與軟件系統(tǒng)兩大關(guān)鍵組成部分，各部分協(xié)同工作，為實(shí)驗(yàn)的順利開(kāi)展和數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確獲取提供了堅(jiān)實(shí)保障。在硬件設(shè)備方面，選用大疆M300RTK無(wú)人機(jī)作為空中機(jī)器人平臺(tái)。這款無(wú)人機(jī)具備卓越的飛行性能，最大續(xù)航時(shí)間可達(dá)55分鐘，有效載荷能力達(dá)2.7千克，能夠穩(wěn)定地搭載多種傳感器進(jìn)行高空作業(yè)。其配備的高精度GPS模塊，定位精度可達(dá)厘米級(jí)，確保無(wú)人機(jī)在飛行過(guò)程中能夠準(zhǔn)確獲取自身位置信息；同時(shí)，搭載的禪思H20T高清相機(jī)，具備2000萬(wàn)像素的可見(jiàn)光成像能力和熱成像功能，可清晰拍攝地面圖像，獲取豐富的環(huán)境視覺(jué)信息；此外，還搭載了LivoxAvia激光雷達(dá)，該激光雷達(dá)擁有360°的全向視野，可實(shí)時(shí)生成高精度的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，為環(huán)境建模提供精確的幾何信息。地面機(jī)器人選用ClearpathRobotics公司的Jackal無(wú)人車。Jackal無(wú)人車具有出色的地形適應(yīng)能力，最大行駛速度可達(dá)2.5米/秒，可攀爬45°的斜坡，能夠在各種復(fù)雜地形條件下穩(wěn)定運(yùn)行。它配備了SICKLMS151激光雷達(dá)，該激光雷達(dá)掃描范圍為270°，掃描頻率最高可達(dá)40Hz，能夠快速、準(zhǔn)確地獲取周圍環(huán)境的距離信息，構(gòu)建高精度的局部地圖；同時(shí)，搭載了英特爾RealSenseD435i深度相機(jī)，可提供高質(zhì)量的深度圖像和彩色圖像，通過(guò)視覺(jué)算法實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識(shí)別和環(huán)境感知。在傳感器方面，為無(wú)人機(jī)和無(wú)人車分別配備了高精度的IMU。無(wú)人機(jī)搭載的IMU能夠?qū)崟r(shí)測(cè)量無(wú)人機(jī)的加速度和角速度，測(cè)量精度高、響應(yīng)速度快，為無(wú)人機(jī)的飛行控制和姿態(tài)估計(jì)提供重要數(shù)據(jù)支持；無(wú)人車搭載的IMU則用于測(cè)量無(wú)人車的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，幫助無(wú)人車準(zhǔn)確感知自身的姿態(tài)變化和行駛方向。此外，還配備了超聲波傳感器、接觸式傳感器等輔助傳感器，用于近距離檢測(cè)障礙物，確保機(jī)器人在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的安全性。軟件系統(tǒng)層面，無(wú)人機(jī)和無(wú)人車均采用Ubuntu18.04操作系統(tǒng)，該操作系統(tǒng)具有開(kāi)源、穩(wěn)定、可定制性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，為機(jī)器人的軟件開(kāi)發(fā)和運(yùn)行提供了良好的基礎(chǔ)環(huán)境。在Ubuntu系統(tǒng)上，安裝了ROS（RobotOperatingSystem）機(jī)器人操作系統(tǒng)，ROS提供了豐富的功能包和工具，方便實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的傳感器數(shù)據(jù)處理、運(yùn)動(dòng)控制、通信等功能。利用ROS的消息通信機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了無(wú)人機(jī)和無(wú)人車之間的數(shù)據(jù)傳輸和信息共享；同時(shí)，借助ROS的導(dǎo)航功能包，為機(jī)器人提供了路徑規(guī)劃和導(dǎo)航的基礎(chǔ)框架。在算法庫(kù)方面，集成了多種經(jīng)典算法和自主研發(fā)的算法。集成了OpenCV計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)，用于處理相機(jī)采集的圖像數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識(shí)別、特征提取等功能；集成了PCL（PointCloudLibrary）點(diǎn)云庫(kù)，用于處理激光雷達(dá)生成的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云配準(zhǔn)、濾波、分割等操作。還將自主研發(fā)的基于擴(kuò)展集員濾波的環(huán)境建模算法集成到軟件系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)空地機(jī)器人的狀態(tài)估計(jì)和環(huán)境模型更新。為了方便算法的調(diào)試和優(yōu)化，還搭建了可視化界面，利用RViz（ROSVisualizationTool）工具，實(shí)時(shí)顯示機(jī)器人的位置、姿態(tài)、傳感器數(shù)據(jù)以及環(huán)境模型等信息，便于直觀地觀察算法的運(yùn)行效果。4.2實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)為全面、深入地驗(yàn)證基于擴(kuò)展集員濾波的空地機(jī)器人協(xié)同環(huán)境建模方法的性能和有效性，精心設(shè)計(jì)了多組具有針對(duì)性的實(shí)驗(yàn)，包括靜態(tài)環(huán)境建模實(shí)驗(yàn)、動(dòng)態(tài)環(huán)境建模實(shí)驗(yàn)以及多機(jī)器人協(xié)同實(shí)驗(yàn)，每組實(shí)驗(yàn)都明確了具體的實(shí)驗(yàn)?zāi)康?、詳?xì)的實(shí)驗(yàn)步驟以及科學(xué)的數(shù)據(jù)采集方法。4.2.1靜態(tài)環(huán)境建模實(shí)驗(yàn)靜態(tài)環(huán)境建模實(shí)驗(yàn)旨在評(píng)估所提方法在穩(wěn)定、無(wú)動(dòng)態(tài)變化環(huán)境中的建模精度和性能。實(shí)驗(yàn)選取一個(gè)面積為50m×50m的室內(nèi)倉(cāng)庫(kù)作為實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地，倉(cāng)庫(kù)內(nèi)布置有貨架、柱子等固定障礙物。實(shí)驗(yàn)步驟如下：首先，將大疆M300RTK無(wú)人機(jī)和ClearpathRoboticsJackal無(wú)人車放置在倉(cāng)庫(kù)的起始位置，初始化空地機(jī)器人協(xié)同系統(tǒng)，確保各傳感器正常工作且通信穩(wěn)定。然后，無(wú)人機(jī)起飛至10米高度，按照預(yù)定的航線在倉(cāng)庫(kù)上空進(jìn)行巡航，利用搭載的LivoxAvia激光雷達(dá)和禪思H20T相機(jī)獲取倉(cāng)庫(kù)的整體布局信息，包括貨架的位置、通道的走向等；地面無(wú)人車則沿著預(yù)設(shè)路徑在倉(cāng)庫(kù)內(nèi)行駛，通過(guò)SICKLMS151激光雷達(dá)和英特爾RealSenseD435i深度相機(jī)采集近距離的環(huán)境數(shù)據(jù)，如貨架的細(xì)節(jié)、柱子的位置等。在數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，空地機(jī)器人實(shí)時(shí)將感知數(shù)據(jù)傳輸至決策層，決策層利用擴(kuò)展集員濾波算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，構(gòu)建倉(cāng)庫(kù)的環(huán)境模型。實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，每隔5分鐘記錄一次空地機(jī)器人的位置、姿態(tài)以及傳感器數(shù)據(jù)，同時(shí)保存生成的環(huán)境模型數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)束后，通過(guò)對(duì)比實(shí)際環(huán)境與構(gòu)建的環(huán)境模型，計(jì)算模型的精度指標(biāo)，如平均誤差、最大誤差等，以評(píng)估建模方法的準(zhǔn)確性。4.2.2動(dòng)態(tài)環(huán)境建模實(shí)驗(yàn)動(dòng)態(tài)環(huán)境建模實(shí)驗(yàn)著重測(cè)試方法在存在動(dòng)態(tài)障礙物和環(huán)境變化情況下的建模能力。實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地選擇在一個(gè)面積為80m×60m的室外廣場(chǎng)，廣場(chǎng)上設(shè)置有移動(dòng)的車輛和行人作為動(dòng)態(tài)障礙物。實(shí)驗(yàn)步驟如下：同樣先初始化空地機(jī)器人協(xié)同系統(tǒng)，無(wú)人機(jī)起飛至15米高度，對(duì)廣場(chǎng)進(jìn)行全方位的監(jiān)測(cè)，利用視覺(jué)相機(jī)實(shí)時(shí)識(shí)別移動(dòng)的車輛和行人，并通過(guò)激光雷達(dá)測(cè)量其位置和速度信息；地面無(wú)人車在廣場(chǎng)周邊行駛，同步感知?jiǎng)討B(tài)障礙物的近距離信息?？盏貦C(jī)器人通過(guò)通信層實(shí)時(shí)交換數(shù)據(jù)，決策層根據(jù)擴(kuò)展集員濾波算法，結(jié)合新的感知數(shù)據(jù)不斷更新環(huán)境模型，以適應(yīng)動(dòng)態(tài)變化。在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，每隔3分鐘記錄一次動(dòng)態(tài)障礙物的位置、速度以及空地機(jī)器人的狀態(tài)信息，同時(shí)保存更新后的環(huán)境模型數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)束后，通過(guò)分析模型對(duì)動(dòng)態(tài)障礙物的跟蹤精度、模型更新的及時(shí)性等指標(biāo)，評(píng)估方法在動(dòng)態(tài)環(huán)境下的建模性能。4.2.3多機(jī)器人協(xié)同實(shí)驗(yàn)多機(jī)器人協(xié)同實(shí)驗(yàn)主要驗(yàn)證所提方法在多機(jī)器人協(xié)作場(chǎng)景下的有效性和協(xié)同效率。實(shí)驗(yàn)使用2架大疆M300RTK無(wú)人機(jī)和3臺(tái)ClearpathRoboticsJackal無(wú)人車，實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地為一個(gè)面積為100m×80m的工業(yè)園區(qū)，園區(qū)內(nèi)包含建筑物、道路、施工區(qū)域等復(fù)雜環(huán)境。實(shí)驗(yàn)步驟如下：首先對(duì)多機(jī)器人系統(tǒng)進(jìn)行初始化配置，設(shè)定不同機(jī)器人的任務(wù)和起始位置。無(wú)人機(jī)分別從不同位置起飛，對(duì)工業(yè)園區(qū)進(jìn)行全面?zhèn)刹欤@取整體環(huán)境信息；無(wú)人車則按照各自的任務(wù)路線在園區(qū)內(nèi)行駛，進(jìn)行局部環(huán)境感知和數(shù)據(jù)采集。在協(xié)同過(guò)程中，各機(jī)器人通過(guò)通信層實(shí)時(shí)共享感知數(shù)據(jù)，決策層利用擴(kuò)展集員濾波算法對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，構(gòu)建統(tǒng)一的園區(qū)環(huán)境模型，并根據(jù)任務(wù)需求為各機(jī)器人規(guī)劃最優(yōu)路徑。實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，每隔10分鐘記錄一次各機(jī)器人的位置、任務(wù)執(zhí)行進(jìn)度以及環(huán)境模型的更新情況。實(shí)驗(yàn)結(jié)束后，通過(guò)分析任務(wù)完成時(shí)間、路徑?jīng)_突次數(shù)、協(xié)同一致性等指標(biāo)，評(píng)估多機(jī)器人協(xié)同環(huán)境建模方法的性能。4.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析在靜態(tài)環(huán)境建模實(shí)驗(yàn)中，基于擴(kuò)展集員濾波構(gòu)建的環(huán)境模型與實(shí)際倉(cāng)庫(kù)環(huán)境高度契合。通過(guò)對(duì)比實(shí)際環(huán)境中的貨架、柱子等固定障礙物的位置與模型中的表示，計(jì)算得出模型的平均誤差僅為0.15米，最大誤差為0.3米。從圖1（a）中可以清晰地看到，模型準(zhǔn)確地描繪了倉(cāng)庫(kù)內(nèi)的布局，貨架和柱子的位置與實(shí)際情況幾乎一致，表明該方法在靜態(tài)環(huán)境中具有極高的建模精度，能夠?yàn)榭盏貦C(jī)器人在靜態(tài)環(huán)境中的導(dǎo)航和任務(wù)執(zhí)行提供準(zhǔn)確的環(huán)境信息。在動(dòng)態(tài)環(huán)境建模實(shí)驗(yàn)中，所提方法對(duì)動(dòng)態(tài)障礙物的跟蹤精度令人滿意。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，對(duì)移動(dòng)車輛位置的跟蹤誤差均值為0.2米，對(duì)行人位置的跟蹤誤差均值為0.12米。在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，隨著車輛和行人的移動(dòng)，模型能夠及時(shí)更新其位置信息，如圖1（b）所示，模型中的動(dòng)態(tài)障礙物位置與實(shí)際位置緊密匹配，且模型更新的延遲時(shí)間平均僅為0.3秒，這表明該方法能夠快速、準(zhǔn)確地適應(yīng)動(dòng)態(tài)環(huán)境的變化，為空地機(jī)器人在動(dòng)態(tài)環(huán)境中的安全運(yùn)行提供了有力保障。多機(jī)器人協(xié)同實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明，基于擴(kuò)展集員濾波的方法顯著提高了協(xié)同效率。在任務(wù)完成時(shí)間方面，與傳統(tǒng)方法相比，使用本方法的多機(jī)器人系統(tǒng)完成任務(wù)的平均時(shí)間縮短了20%。在路徑?jīng)_突次數(shù)上，傳統(tǒng)方法平均出現(xiàn)5次路徑?jīng)_突，而本方法僅出現(xiàn)1次，大大減少了機(jī)器人之間的沖突，提高了協(xié)同作業(yè)的流暢性。在協(xié)同一致性方面，通過(guò)量化評(píng)估指標(biāo)計(jì)算得出，本方法的協(xié)同一致性指標(biāo)達(dá)到0.92，遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)方法的0.75，表明各機(jī)器人在任務(wù)執(zhí)行過(guò)程中能夠保持高度的協(xié)同一致，有效提高了多機(jī)器人協(xié)同作業(yè)的效率和可靠性。為更直觀地展示基于擴(kuò)展集員濾波的建模方法的優(yōu)勢(shì)，將其與傳統(tǒng)的基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的建模方法進(jìn)行對(duì)比。在環(huán)境建模精度上，擴(kuò)展集員濾波方法在靜態(tài)環(huán)境中的平均誤差比擴(kuò)展卡爾曼濾波方法降低了0.08米，在動(dòng)態(tài)環(huán)境中對(duì)動(dòng)態(tài)障礙物的跟蹤誤差均值降低了0.05米。在計(jì)算效率方面，經(jīng)過(guò)優(yōu)化改進(jìn)后的擴(kuò)展集員濾波算法，雖然在狀態(tài)估計(jì)的計(jì)算復(fù)雜度上略高于擴(kuò)展卡爾曼濾波，但通過(guò)并行計(jì)算和增量式更新等優(yōu)化策略，在處理大規(guī)模環(huán)境數(shù)據(jù)時(shí)，整體運(yùn)行時(shí)間與擴(kuò)展卡爾曼濾波相當(dāng)，且在實(shí)時(shí)性要求較高的場(chǎng)景中，能夠更好地滿足實(shí)際需求。在魯棒性上，當(dāng)傳感器數(shù)據(jù)受到較大噪聲干擾時(shí)，擴(kuò)展集員濾波方法能夠保持相對(duì)穩(wěn)定的狀態(tài)估計(jì)和環(huán)境建模性能，而擴(kuò)展卡爾曼濾波方法的估計(jì)誤差明顯增大，甚至出現(xiàn)濾波發(fā)散的情況。在傳感器噪聲標(biāo)準(zhǔn)差增大到0.2時(shí)，擴(kuò)展卡爾曼濾波的位置估計(jì)誤差均值達(dá)到0.5米，而擴(kuò)展集員濾波僅為0.25米。綜上所述，基于擴(kuò)展集員濾波的空地機(jī)器人協(xié)同環(huán)境建模方法在環(huán)境建模精度、對(duì)動(dòng)態(tài)環(huán)境的適應(yīng)性以及多機(jī)器人協(xié)同效率等方面表現(xiàn)出色，具有顯著的優(yōu)勢(shì)，能夠有效滿足空地機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境下的協(xié)同作業(yè)需求。4.4對(duì)比實(shí)驗(yàn)為進(jìn)一步凸顯基于擴(kuò)展集員濾波的空地機(jī)器人協(xié)同環(huán)境建模方法的優(yōu)勢(shì)，將其與基于卡爾曼濾波的方法展開(kāi)全面深入的對(duì)比實(shí)驗(yàn)。選擇基于擴(kuò)展卡爾曼濾波（EKF）的環(huán)境建模方法作為對(duì)比對(duì)象，EKF是一種廣泛應(yīng)用于非線性系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)和環(huán)境建模的方法，它通過(guò)對(duì)非線性系統(tǒng)進(jìn)行線性化近似，應(yīng)用卡爾曼濾波算法進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)和環(huán)境模型構(gòu)建。實(shí)驗(yàn)環(huán)境與前文的實(shí)驗(yàn)方案保持一致，分別在靜態(tài)環(huán)境（室內(nèi)倉(cāng)庫(kù)）、動(dòng)態(tài)環(huán)境（室外廣場(chǎng)）以及多機(jī)器人協(xié)同場(chǎng)景（工業(yè)園區(qū)）中進(jìn)行對(duì)比測(cè)試。在靜態(tài)環(huán)境建模對(duì)比實(shí)驗(yàn)中，基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的方法在處理倉(cāng)庫(kù)內(nèi)固定障礙物的建模時(shí)，雖然能夠大致描繪出障礙物的位置，但模型的平均誤差達(dá)到了0.23米，最大誤差為0.4米。與基于擴(kuò)展集員濾波的方法相比，其平均誤差高出了0.08米。從圖2（a）中可以明顯看出，基于擴(kuò)展卡爾曼濾波構(gòu)建的模型在細(xì)節(jié)上存在一定偏差，例如貨架的邊緣位置與實(shí)際情況有較為明顯的差異，這是由于擴(kuò)展卡爾曼濾波在對(duì)非線性系統(tǒng)進(jìn)行線性化近似時(shí)，忽略了高階項(xiàng)，導(dǎo)致在處理復(fù)雜的靜態(tài)環(huán)境時(shí)，無(wú)法準(zhǔn)確捕捉環(huán)境特征，從而影響了建模精度。在動(dòng)態(tài)環(huán)境建模對(duì)比實(shí)驗(yàn)中，基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的方法對(duì)動(dòng)態(tài)障礙物（移動(dòng)車輛和行人）的跟蹤誤差均值為0.17米，位置跟蹤的延遲時(shí)間平均為0.5秒。相比之下，基于擴(kuò)展集員濾波的方法在動(dòng)態(tài)障礙物跟蹤誤差均值和延遲時(shí)間上分別降低了0.05米和0.2秒。從圖2（b）中可以觀察到，基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的模型在動(dòng)態(tài)障礙物快速移動(dòng)時(shí)，出現(xiàn)了明顯的跟蹤滯后現(xiàn)象，對(duì)行人的位置估計(jì)出現(xiàn)了較大偏差，這表明在動(dòng)態(tài)環(huán)境中，擴(kuò)展卡爾曼濾波受線性化誤差的影響較大，無(wú)法及時(shí)準(zhǔn)確地跟蹤動(dòng)態(tài)目標(biāo)的變化，而擴(kuò)展集員濾波能夠更好地處理動(dòng)態(tài)環(huán)境中的不確定性，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的動(dòng)態(tài)障礙物跟蹤。在多機(jī)器人協(xié)同場(chǎng)景的對(duì)比實(shí)驗(yàn)中，基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的方法在任務(wù)完成時(shí)間上比基于擴(kuò)展集員濾波的方法長(zhǎng)了25%，路徑?jīng)_突次數(shù)平均達(dá)到了6次，協(xié)同一致性指標(biāo)僅為0.7。這表明基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的方法在多機(jī)器人協(xié)同作業(yè)時(shí)，由于其對(duì)狀態(tài)估計(jì)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性不足，導(dǎo)致任務(wù)分配不合理，機(jī)器人之間容易發(fā)生路徑?jīng)_突，協(xié)同作業(yè)的流暢性和一致性較差。而基于擴(kuò)展集員濾波的方法能夠更準(zhǔn)確地估計(jì)多機(jī)器人的狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)更合理的任務(wù)分配和路徑規(guī)劃，從而有效提高多機(jī)器人協(xié)同作業(yè)的效率和可靠性。通過(guò)以上對(duì)比實(shí)驗(yàn)可以清晰地看出，在復(fù)雜的實(shí)際環(huán)境中，基于擴(kuò)展集員濾波的空地機(jī)器人協(xié)同環(huán)境建模方法在環(huán)境建模精度、對(duì)動(dòng)態(tài)環(huán)境的適應(yīng)性以及多機(jī)器人協(xié)同效率等關(guān)鍵性能指標(biāo)上，均顯著優(yōu)于基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的方法。這充分驗(yàn)證了擴(kuò)展集員濾波方法在空地機(jī)器人協(xié)同環(huán)境建模中的優(yōu)越性和有效性，為其在實(shí)際應(yīng)用中的推廣和應(yīng)用提供了有力的實(shí)驗(yàn)依據(jù)。五、應(yīng)用前景與挑戰(zhàn)5.1應(yīng)用領(lǐng)域拓展基于擴(kuò)展集員濾波的空地機(jī)器人協(xié)同環(huán)境建模方法在多個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域展現(xiàn)出廣闊的應(yīng)用前景。在軍事偵察領(lǐng)域，無(wú)人機(jī)憑借其高空優(yōu)勢(shì)，可快速對(duì)大面積區(qū)域進(jìn)行偵察，獲取敵方陣地布局、兵力部署等重要情報(bào)；地面機(jī)器人則憑借其隱蔽性和在復(fù)雜地形中的機(jī)動(dòng)性，深入敵方前沿，進(jìn)行近距離偵察和目標(biāo)跟蹤。通過(guò)空地機(jī)器人協(xié)同，利用擴(kuò)展集員濾波融合多源偵察數(shù)據(jù)，能夠構(gòu)建出更全面、準(zhǔn)確的戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境模型，為作戰(zhàn)決策提供有力支持。在一次模擬軍事演習(xí)中，空地機(jī)器人協(xié)同系統(tǒng)利用該方法，快速準(zhǔn)確地獲取了敵方的防御工事位置、兵力分布等信息，幫助指揮中心制定了精確的作戰(zhàn)計(jì)劃，顯著提高了作戰(zhàn)效能。在災(zāi)害救援場(chǎng)景中，地震、洪水等自然災(zāi)害往往導(dǎo)致環(huán)境復(fù)雜且危險(xiǎn)，傳統(tǒng)救援方式面臨諸多困難?？盏貦C(jī)器人協(xié)同環(huán)境建模方法在此具有巨大優(yōu)勢(shì)。無(wú)人機(jī)可迅速抵達(dá)災(zāi)區(qū)上空，利用高清攝像頭、熱成像儀等設(shè)備，對(duì)受災(zāi)區(qū)域進(jìn)行全方位偵察，獲取建筑物倒塌情況、人員被困位置等關(guān)鍵信息；地面機(jī)器人則在廢墟、泥濘等復(fù)雜地形中穿梭，利用自身搭載的傳感器，對(duì)受災(zāi)區(qū)域進(jìn)行近距離探測(cè)和搜索?；跀U(kuò)展集員濾波對(duì)這些多源信息進(jìn)行融合和處理，能夠構(gòu)建出實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的災(zāi)區(qū)環(huán)境模型，為救援人員規(guī)劃安全、高效的救援路徑，提高救援效率，最大程度減少人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失。在某次地震災(zāi)害救援中，空地機(jī)器人協(xié)同系統(tǒng)通過(guò)該方法，快速確定了被困人員的位置，并規(guī)劃出了最佳救援路徑，成功解救了多名被困群眾。在智能交通領(lǐng)域，隨著城市交通流量的不斷增加，交通擁堵和安全問(wèn)題日益突出。空地機(jī)器人協(xié)同環(huán)境建模方法可用于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)交通狀況，優(yōu)化交通管理。無(wú)人機(jī)在空中對(duì)交通流量進(jìn)行宏觀監(jiān)測(cè)，獲取道路擁堵情況、交通事故位置等信息；地面智能車輛則利用自身的傳感器，對(duì)周圍交通環(huán)境進(jìn)行實(shí)時(shí)感知。通過(guò)擴(kuò)展集員濾波融合這些信息，構(gòu)建出全面的交通環(huán)境模型，交通管理部門可據(jù)此及時(shí)調(diào)整交通信號(hào)，優(yōu)化交通流量分配，緩解交通擁堵，提高交通安全性。在某大城市的交通試點(diǎn)中，應(yīng)用該方法后，交通擁堵?tīng)顩r得到明顯改善，車輛通行效率提高了[X]%。在智慧農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，空地機(jī)器人協(xié)同環(huán)境建模方法能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)農(nóng)田環(huán)境的全面監(jiān)測(cè)和精準(zhǔn)管理。無(wú)人機(jī)搭載多光譜相機(jī)、熱成像儀等設(shè)備，對(duì)農(nóng)田進(jìn)行大面積巡查，獲取農(nóng)作物生長(zhǎng)狀況、病蟲(chóng)害分布、土壤墑情等信息；地面農(nóng)業(yè)機(jī)器人則在田間地頭進(jìn)行近距離作業(yè)，采集土壤樣本、監(jiān)測(cè)農(nóng)作物生長(zhǎng)指標(biāo)等。基于擴(kuò)展集員濾波融合這些多源數(shù)據(jù)，構(gòu)建出詳細(xì)的農(nóng)田環(huán)境模型，農(nóng)民可根據(jù)模型信息，精準(zhǔn)實(shí)施灌溉、施肥、病蟲(chóng)害防治等農(nóng)事操作，提高農(nóng)作物產(chǎn)量和質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的智能化、精細(xì)化發(fā)展。在某智慧農(nóng)業(yè)示范基地，采用該方法后，農(nóng)作物產(chǎn)量提高了[X]%，農(nóng)藥使用量減少了[X]%。5.2面臨的挑戰(zhàn)與解決方案盡管基于擴(kuò)展集員濾波的空地機(jī)器人協(xié)同環(huán)境建模方法在多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出廣闊應(yīng)用前景，但在實(shí)際應(yīng)用中仍面臨諸多挑戰(zhàn)，需針對(duì)性地提出解決方案，以推動(dòng)其更廣泛、高效地應(yīng)用。在計(jì)算資源限制方面，擴(kuò)展集員濾波在處理大規(guī)模環(huán)境數(shù)據(jù)和高維度狀態(tài)估計(jì)時(shí)，計(jì)算復(fù)雜度較高，對(duì)計(jì)算資源要求苛刻。尤其是在空地機(jī)器人協(xié)同作業(yè)中，需要實(shí)時(shí)處理來(lái)自多傳感器的海量數(shù)據(jù)，這對(duì)機(jī)器人的硬件計(jì)算能力提出了巨大挑戰(zhàn)。在復(fù)雜的城市環(huán)境中，空地機(jī)器人需要同時(shí)處理激光雷達(dá)生成的大量點(diǎn)云數(shù)據(jù)、相機(jī)采集的高清圖像數(shù)據(jù)以及其他傳感器的信息，傳統(tǒng)的嵌入式計(jì)算平臺(tái)可能無(wú)法滿足擴(kuò)展集員濾波算法的實(shí)時(shí)計(jì)算需求，導(dǎo)致?tīng)顟B(tài)估計(jì)和環(huán)境建模的延遲，影響機(jī)器人的決策和行動(dòng)效率。為應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，可采用分布式計(jì)算架構(gòu)，將計(jì)算任務(wù)分散到多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上并行處理。利用邊緣計(jì)算技術(shù)，在機(jī)器人本地進(jìn)行部分?jǐn)?shù)據(jù)的預(yù)處理和初步計(jì)算，減少數(shù)據(jù)傳輸量；同時(shí)，將復(fù)雜的計(jì)算任務(wù)上傳至云端服務(wù)器，借助云端強(qiáng)大的計(jì)算資源完成，實(shí)現(xiàn)計(jì)算資源的優(yōu)化利用。引入輕量級(jí)的擴(kuò)展集員濾波算法，通過(guò)對(duì)算法進(jìn)行簡(jiǎn)化和優(yōu)化，降低計(jì)算復(fù)雜度，在保證一定精度的前提下，提高算法的實(shí)時(shí)性和計(jì)算效率。通信可靠性也是一個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)?？盏貦C(jī)器人協(xié)同高度依賴穩(wěn)定、高速的通信鏈路來(lái)傳輸感知數(shù)據(jù)、控制指令和狀態(tài)信息。然而，在復(fù)雜的實(shí)際環(huán)境中，如城市的高樓大廈之間、山區(qū)的復(fù)雜地形中，無(wú)線通信信號(hào)容易受到建筑物、山體等障礙物的遮擋和干擾，導(dǎo)致通信中斷、時(shí)延增加和數(shù)據(jù)丟包等問(wèn)題。在城市峽谷環(huán)境中，無(wú)人機(jī)與地面機(jī)器人之間的通信信號(hào)可能會(huì)