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宾夕法尼亚州兰斯福德市，一家由宾夕法尼亚州幽灵机器人公司制造的长腿“狗”机器人正在9号矿井中执行任务。这些机器人被设计用于探测背包、虚拟人员等文物，以模拟真实的地下搜救作业。

今年早些时候，宾夕法尼亚大学的一群学生、博士后研究员和教师前往匹兹堡附近的实验矿，参加由国防高级研究计划局（DARPA）举办的首届地下（SubT）挑战赛。团队由卡米洛·J·泰勒（Camillo J.Taylor）领导，研究人员与宾夕法尼亚州的三家公司合作，组建了一支机器人团队，用于导航和探索未知的地下环境。

DARPA的挑战旨在激励创新解决方案，SubT的目标是开发能够在危险区域行动的机器人，例如地铁隧道或被困工人的矿井。这些机器人可以将现场情况报告给远程的操作员，以便快速采取行动。

宾夕法尼亚州地下隧道运营实验室团队（简称PLUTO，即冥王星）的成员在具有挑战性的环境中与无人机合作，但进入地下意味着需要另一种平台来承载重型设备，并在狭窄的空间内移动。通过结合幽灵机器人的腿式“狗”平台与Exyn技术的无人机，PLUTO整合了有腿系统的优点，将多种技术融合在一起。

为了有效穿越矿井，机器人必须能够感知周围环境，避免障碍物，并与人类操作员共享信息。每只“狗”都配备了激光雷达设备，用于创建三维地图，平面RGB相机用于检查文物，热成像仪用于检测热信号，以及一台车载计算机处理数据。

冥王星的机器人还需要具备自主决策的能力，识别人工物，并将信息传递给其他机器人和地面上的人类。博士生安东尼·考利（Anthony Cowley）开发的程序可以根据传感器采集的图像生成机器人的位置地图，而背包和手机等物品则通过博士生什里亚斯·希瓦库马尔（Shriyash Shivakumar）开发的程序进行检测。

由于无线电波难以穿透厚实的岩壁，地下通信尤为困难。冥王星团队采用了一种“接力”系统，让机器人相互传输数据，这样即使某个机器人无法返回起点，它收集的数据也能通过其他机器人传回基站。

结合所有这些功能需要高度的自主性，使机器人能够在无人干预的情况下规划其探索策略。博士生伊恩·米勒（Ian Miller）负责协调这一工作，并确保所有传感器、硬件和算法协同工作。

今年早些时候，冥王星团队在宾夕法尼亚州兰斯福德的9号煤矿和博物馆以及科罗拉多矿业学院的实验矿进行了测试，评估其自动化系统在地下的表现。经过数月的准备，在八月份的第一轮挑战赛中，他们在匹兹堡附近的一个实验矿与另外十支队伍展开了较量。

每支队伍完成了两个矿井课程，并在每次课程中尝试两次寻找物品，包括背包、手机、灭火器和虚拟人员，时间限制为一小时。没有人被允许进入矿井，只有米勒被允许在数据收集过程中与机器人互动。

尽管他们的机器人没有找到预期的那么多物品，冥王星团队对系统在如此具有挑战性和未知环境中的表现感到满意。机器人探测和探索隧道的能力、识别物体的能力，以及通过“接力”系统共享数据的表现都令人满意。即使个别机器人出现故障，系统仍能正常运行。

小组在SubT挑战赛的预备场地，图源：Shriyash Shivakumar

同样在幽灵机器人公司工作的硕士生阿达什·库尔卡尼（Adarsh Kulkarni）表示，他对这些机器人的机械稳定性及其在多次跌倒后的表现感到满意。“这是我们迄今为止遇到的最具挑战性的环境，”他说道。“他们每天都在遭受打击，但第二天仍然能够工作。”什里亚斯·希瓦库马尔补充道：“这真是值得称赞。”尽管一些设计过于适合9号矿井的挑战，例如针对狭窄且有纹理墙壁的传感器，而SubT的墙壁更宽、更光滑，但这次经历展示了在未知环境中设计机器人的难度，并提供了宝贵的测试机会。

“这与传统的学术工作流程大不相同，”伊恩·米勒说，“从一个算法到一个在你从未见过的地方工作的系统，这是一个完全不同的问题。”机器人技术中的“最后10%”使自动化系统变得更加可靠，通常需要结合最先进的技术和实用观点来解决。有时这些系统本身并不新颖，但新颖之处在于它们在未测试环境中的应用，关键在于如何解决这些问题，使机器人在恶劣条件下可靠工作。

该团队仍在讨论未来几轮SubT的计划，下一轮将在2月份在城市环境中进行，这意味着更多复杂的结构和形状，如锐角、平滑的墙壁和楼梯。无论未来发生什么，创造机器人并将它们部署在充满挑战的真实环境中，对于宾夕法尼亚大学和整个机器人技术领域的发展至关重要，特别是在未来，自动化系统能够承担从驾驶汽车到搜救幸存者的各种挑战性任务。

宾夕法尼亚州通用机器人、自动化、传感和感知实验室的研究人员有能力应对这些挑战，部分原因是由于鼓励合作和沟通的文化。“我们灌输给每位走进我们实验室的人，”卡米洛·J·泰勒说，“如果你不担心自己的项目只适合特定的专业领域，而是愿意对更广泛的概念有所了解，那么你会做得更好。”