中国智能化产业与产品网讯：韩国延世大学的一个团队最近发明了一个不需要GPS信号和昂贵的传感设备就可以让飞行机器人和地面机器人协同工作的系统。这个系统可被无人驾驶团队用来探测环境，下至地球上的农场，上至其他星球的表面。

　　无人驾驶地面车辆目前已经被应用到一系列“3D”领域——危险的(dangerous)、脏的(dirty)、困难的(difficult)，包括排爆、探索火星表面。还有一系列的应用正在被扩展，包括勘察、运输、边境管制、灾区探索和农业。

　　由于车载传感器无法检测到障碍物之后的东西，故对无人车辆的操作会因为其对传感视线的依赖而受到阻碍。这极大地减速了无人车辆的探索应用。另一方面，无人机却可以快速地获得大场景的俯视图，但是跟无人地面车辆的耐性和载重相比，它略显逊色。此外，无人机也不能近距离探测地表，例如收集石油样本等。

　　因此，在一个协同工作的系统里结合以上两种无人机的特点是有明显优势的，它就像一个多代理的系统，每个无人机代表一个代理。要创建这样一种系统，面临着三方面的挑战：首先是鲁棒地检测和识别到所有代理的传感器技术；然后是在没有GPS或者GPS信号差的情况下，精确地定位各个代理间的相对位置的技术；最后是代理间有效的沟通。

　　对于无人地面车辆的路径规划来说，无人机最重要的一点就是可以提供车辆操作范围内的障碍物地图。以前的无人机能够获得地面物体的深度信息是因为使用了相对昂贵的传感器，例如雷达、声纳等，但是本篇文章所指的传感器是指便宜得多的视觉传感器，例如摄像头等。而且，它同样利用这些摄像头来解决识别、定位和GPS依赖性挑战等问题。文章提出的系统采用立体视觉深度传感提供障碍物的地图，并采用其他图像处理技术来识别和跟踪系统中的所有代理，计算出各个代理相对于其他代理的位置和在环境中的位置，所以，并不需要GPS信息。

　　该团队正在努力论证实验室环境以外的系统，并且该系统也促进了延世大学其他的研究工作，例如一款叫做“D-board”的既小又轻的低功耗传感器/处理器板，他们可以用此来处理系统中各代理间的控制和交流。延世研发团队相信，使用这样的系统还有其他潜在的好处等待发掘。

　　更多信息请参阅："Multi-UAV-based stereo vision system without GPS for ground obstacle mapping to assist path planning of UGV" Jin Hyo Kim, et al. Electronics Letters, Volume 50, Issue 20, 25 September 2014, p. 1431 – 1432 DOI: 10.1049/el.2014.2227

　　部分翻译自：http://phys.org/news/2014-09-air-ground-based-robot-vehicles.html#jCp