多无人机系统自主调查企鹅殖民地

斯坦福大学研究员Mac Schwager在2016年6月举行的sister子婚礼上参加一次偶然的聚会，进入了企鹅世界。在那儿，他得知Point Blue Conservation Science的生物学家Annie Schmidt正在寻找更好的成像方法南极的一个大企鹅栖息地。施瓦格(Schwarger)是航空和航天学的助理教授，他在控制自动飞行机器人的工作方面发现了合作的机会。

三年半后，施瓦格尔的研究生Kunal Shah就这样来到了著名的麦克默多站，为新的多无人机成像系统的首次南极试飞做好了准备，该系统可以协调多个高端自主无人机，但也可以与业余无人机一起使用。

该项目没有一个吉祥的开始。沙阿回忆说：“我的手冻结了。无人机电池太冷了，无法工作。无人机遥控器太冷了。我的电话太冷了，并且闪烁着警告。” “我只是想，'我在这里呆了两个半月，今天是第一天。'?”

沙特和他的同事们并没有惊慌，很快就对其系统进行了调整，这是10月28日在《科学机器人》上发表的一篇论文的主题。该系统反复对位于开普敦2平方公里区域的约30万对阿德利企鹅嵌套企鹅进行了详细的视觉调查。克罗齐尔(Crozier)-大致相当于摩纳哥(Monaco)的面积-以及在罗伊德角(Cape Royds)的另一个较小的殖民地，约有3,000对嵌套。之前人类对Crozier角殖民地进行的无人机调查花费了两天的时间，与科学基金会(NSF)和南极计划(USAP)合作完成的新一轮调查大约在两周内完成半小时，这要归功于路线规划算法，该算法可协调2到4架无人驾驶无人机，并优先考虑有效覆盖该殖民地。

高级作者施瓦格说：“只要将所有这些设备移动到一个远程站点，然后就可以准备，部署和部署它，而无需帐篷和小木屋，这真是了不起。”令他失望的是，他未能加入现场团队。“这确实说明了在远程环境中实用的自主机器人系统如何实现。”

由斯坦福大学路径规划算法确定的自主无人机路线的可视化，该算法位于南极洲克罗齐尔角的阿德利企鹅栖息地，覆盖面积约2平方公里。信用：Kunal Shah

速度至关重要

以前曾对企鹅殖民地进行过航空勘测，通常使用直升机或一架无人驾驶飞机。直升飞机方法可产生出色的图像质量，但价格昂贵，燃油效率低并且有打扰鸟类的风险。一次无人机调查非常耗时，而且由于无人机必须在距离殖民地约五公里(三英里)的安全距离内发射，因此很难导航。无人机的另一个缺点是，它们必须在电池寿命只有12-15分钟的情况下才能飞抵该殖民地。飞行条件突然变化的持续威胁进一步增加了快速测量的重要性。

多架无人机的使用避免了这些挑战，斯坦福大学研究人员开发了一种独特的路线规划算法，使之成为可能。给定一个调查空间，该算法对该空间进行了划分，为每个无人机分配了目的地，并找出了如何以最有效的方式将无人机移动通过这些点，从而限制了回溯和多余的旅行。一项重要的附加要求是，每架无人驾驶飞机都必须在其进入的同一位置离开太空，从而节省了宝贵的飞行时间。即使仰角发生变化，该算法也与地面保持安全，恒定的距离，并具有可调整的图像重叠百分比，以确保完整的勘测。与机器人真空吸尘器的来回动作不同，施瓦格将算法的路径描述为“有机的和蜘蛛状的”。

该论文的主要作者Shah说：“这个过程很快。算法只是前一天在屏幕上的扭曲，变成了殖民地中所有企鹅的大图像。” “我们可以看到人们在殖民地周围走来走去，所有的鸟儿都在巢中往返海洋。这真是不可思议。”

斯坦福大学(Stanford University)研究生Kunal Shah和他的同事在野外露营地上鸟瞰了两个多月。较大的结构是暖房，在那里进行烹饪和电池充电。较小的结构是单独的帐篷。信用：Kunal Shah

天上的眼睛

研究人员预想了其多无人机系统的其他用途，例如交通监控和跟踪野火。他们已经在一些不同的环境中进行了测试。他们飞越了加利福尼亚马林的一个大型牧场，评估可用于放牧牲畜的植被。他们还把无人机带到加利福尼亚-内华达州边界附近的莫诺湖，以调查居住在湖中心帕哈岛附近的加利福尼亚海鸥种群。像南极洲一样，莫诺湖测试也面临着挑战-鸟类较小，研究人员不得不在释放无人机之前将船划出该地点，并且存在失去无人机在水中的风险(幸运的是，这种情况并未发生) 。

企鹅生物学家仍然专注于测量种群大小，出生率和巢密度，并将于今年进行第二轮企鹅观察。然而，由于大流行，Point Blue Conservation Science小组这次将独自一人。

考虑到全局性(具有象征意义的意义)，研究人员希望他们的系统可以作为自主机器人和系统潜在潜力的证据。

施瓦格说：“人类永远不可能跳入天空，数不出30万只企鹅或跟踪森林大火。” “我认为，自主机器人团队确实可以以前所未有的规模帮助我们管理不断变化的世界，不断变化的环境。”

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