[论文解读] Skyeye Team at MBZIRC 2020: A team of aerial and ground robots for GPS-denied autonomous fire extinguishing in an urban building scenario

Simón Martínez-Rozas, Rafael Rey+7 more|arXiv (Cornell University)|Apr 5, 2021

Robotics and Sensor-Based Localization参考文献 61被引用 4

一句话总结

本论文提出了一套完全自主的多机器人系统，采用三架无人直升机（UAV）和一架无人地面车（UGV），在无GPS信号的高层城市建筑场景中执行灭火任务。该系统集成了基于3D激光雷达的定位、基于行为树的任务执行，以及基于红外感知的火灾探测与灭火，最终在MBZIRC 2020挑战赛第3项中获得第7名，在总决赛中获得第5名。

ABSTRACT

The paper presents a framework for fire extinguishing in an urban scenario by a team of aerial and ground robots. The system was developed to address Challenge 3 of the 2020Mohamed Bin Zayed International Robotics Challenge (MBZIRC). The challenge required to autonomously detect, locate and extinguish fires on different floors of a building, as well as in its surroundings. The multi-robot system developed consists of a heterogeneous robot team of up to three Unmanned Aerial Vehicles (UAV) and one Unmanned Ground Vehicle (UGV). We describe the main hardware and software components for UAV and UGVplatforms and also present the main algorithmic components of the system: a 3D LIDAR-based mapping and localization module able to work in GPS-denied scenarios; a global planner and a fast local re-planning system for robot navigation; infrared-based perception and robot actuation control for fire extinguishing; and a mission executive and coordination module based on Behavior Trees. The paper finally describes the results obtained during the competition, where the system worked fully autonomously and scored in all the trials performed. The presented system ended in 7th position out of 20 teams in the Challenge3 competition and in 5th position (out of 17 teams) in the Challenge 3 entry to the Grand Finale (Grand Challenge) of MBZIRC 2020 competition.

研究动机与目标

• 解决在无GPS信号的城市高层建筑中，利用异构机器人实现自主火灾探测与灭火的挑战。
• 开发一种鲁棒的全自主系统，具备室内与室外导航、火灾定位与灭火能力，全程无需人工干预。
• 在通信受限的复杂、杂乱环境中，实现空中与地面机器人之间的无缝协同。
• 在准备时间有限、硬件资源受限的真实竞赛条件下，实现可靠性能。

提出的方法

• 采用基于3D激光雷达的同步定位与地图构建（SLAM）系统，实现在无GPS环境下的精确定位。
• 实现全局路径规划与快速局部重规划，以在导航过程中动态避障。
• 集成基于红外的火灾感知与执行控制，实现水射流与灭火毯的精确投放。
• 设计基于行为树（BTs）的任务执行器，用于组合与管理机器人行为及团队协作。
• 利用机载处理实现本地自主，确保在通信中断时仍能正常运行。
• 对商用现成无人机与地面机器人进行改造，加装定制的水喷射与灭火毯投放装置。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何使异构的无人机与无人车团队在无GPS信号的城市高层建筑中实现自主火灾探测与灭火？
• RQ2 何种定位与导航策略可实现在无GPS条件下、复杂室内与室外环境中的可靠运行？
• RQ3 何种灵活、分层的任务执行框架可支持多机器人灭火任务中的动态协调与快速响应？
• RQ4 为实现基于现成平台的自主灭火，需进行哪些软硬件改造？
• RQ5 在真实竞赛条件下，部署多台机器人面临哪些关键的系统级挑战？

主要发现

• 在MBZIRC 2020挑战赛第3项中，系统在所有测试中均实现完全自主运行，任务期间无任何人工干预。
• 在挑战赛第3项中，20支队伍中排名第7名；在总决赛中，17支队伍中排名第5名，展现出在真实环境下的稳健性能。
• 基于3D激光雷达的定位系统提供了稳定且精确的机器人定位，实现了无GPS条件下的无缝室内外导航。
• 基于行为树的任务执行机制实现了灵活、模块化且具备反应能力的行为组合，支持运行期间的任务动态调整。
• 尽管存在硬件限制，水喷射与灭火毯投放装置仍能正常工作，但无人机产生的气流偶尔会干扰灭火毯的稳定投放。
• 系统启动与协同因通信延迟受阻，导致未能充分利用15分钟的任务时限，尽管本地自主能力表现强劲。