事實證明，無人機（UAV）（俗稱無人機）是監測和探索環境的高效系統。這些自主飛行機器人還可用於創建詳細的地圖和現實世界環境的三維 (3D) 視覺化。

中山大學和香港科技大學的研究人員最近推出了 SOAR 系統，該系統允許無人機團隊透過同時探索和拍攝環境來快速、自主地重建環境。該系統在論文中介紹過發表於arXiv預印本伺服器並設定為在IEEE/RSJ 智慧機器人與系統國際會議 (IROS) 2024，可以有很多應用，從城市規劃到視頻遊戲環境的設計。

「我們的論文源於對使用無人機進行高效、高品質 3D 重建的日益增長的需求，」該論文的合著者張明傑告訴 Tech Xplore。

「我們觀察到，現有的方法通常分為兩類：基於模型的方法，由於依賴先驗信息，可能非常耗時且昂貴；無模型的方法，同時探索和重建，但可能受到局部的限制。我們的目標是透過開發一個可以利用這兩種方法的優勢的系統來彌補這一差距。

張和他的同事最近研究的主要目標是創建一個異質多無人機系統，可以同時探索環境和收集照片，收集可用於重建環境的數據。為此，他們首先著手開發一種增量視點生成技術，該技術可適應隨時間推移獲取的場景資訊。

此外，該團隊還計劃制定一項任務分配策略，以優化多無人機團隊的效率，確保其持續收集重建環境所需的數據。最後，團隊進行了一系列模擬來評估他們提出的系統的有效性。

「SOAR 是一種 LiDAR-Visual 異構多無人機系統，專為快速自主 3D 重建而設計，」張解釋道。“它採用了一組無人機：一名配備光達的探險家用於快速場景探索，以及多名配備相機的攝影師用於捕捉詳細圖像。”

為了創建 3D 重建，團隊提出的系統完成了多個步驟。首先，他們稱之為「探索者」的無人機採用基於地面邊界的策略有效地導航和繪製環境地圖。

隨著無人機逐漸繪製環境地圖，團隊的系統逐漸產生視點，這些視點共同實現了所描繪環境中表面的完全覆蓋。然後，其他無人機（稱為攝影師）將訪問這些地點並在那裡收集視覺數據。

「使用Constant-MDMTSP方法將視點聚集並分配給攝影師，平衡工作量並保持任務一致性，」張說。“每位攝影師都會規劃一條最佳路徑，從指定的視點捕捉圖像。然後使用收集到的圖像及其相應的姿勢來生成帶有紋理的 3D 模型。”

SOAR 的一個獨特功能是它可以透過光達和視覺感測器收集數據。這確保了對環境的高效探索和高品質重建的產生。

「我們的系統適應動態變化的場景訊息，確保以最少的視點實現最佳覆蓋，」張說。“通過一致地將任務分配給無人機，還可以提高掃描效率，減少攝影師不必要的彎路。”

張和他的同事透過一系列模擬評估了他們提出的系統。他們的發現非常有前景，因為 SOAR 優於其他最先進的環境重建方法。

「我們研究的一個關鍵成就是引入了一種用於快速自主航空重建的新穎框架，」張說。“該框架的核心是開發採用增量設計的幾種關鍵演算法，在實時規劃能力和整體效率之間取得至關重要的平衡，這對於在線和動態重建任務至關重要。”

未來，SOAR 可用於解決需要快速且準確地重建 3D 環境的各種現實問題。例如，它可用於創建城市和基礎設施的詳細 3D 模型，或幫助歷史學家保存一個國家的文化遺產，以幫助他們重建歷史遺址和文物。

「SOAR還可以用於災難應變和評估，」張說。“具體來說，它可以讓響應者快速評估自然災害後的損失並規劃救援和恢復工作。”

該團隊的系統還可以有助於檢查基礎設施和建築工地，使工人能夠清楚地繪製這些位置的地圖。最後，它還可用於創建受真實城市和自然景觀啟發的視頻遊戲環境 3D 模型。

「我們對這領域未來研究的潛力充滿熱情，」張說。「我們的計劃包括彌合模擬與真實的差距：我們的目標是解決將SOAR 從模擬環境過渡到現實世界環境所面臨的挑戰。這將涉及解決現實世界部署中可能出現的本地化錯誤和通訊中斷等問題」。

作為下一步研究的一部分，研究人員計劃開發新的任務分配策略，以進一步提高不同無人機之間的協調性以及繪製環境圖的速度。最後，他們計劃在系統中添加場景預測和資訊處理模組，因為這可以使其預測給定環境的結構，進一步加快重建過程。

「我們還將探索主動重建技術的實施，系統接收即時的重建過程中的回饋”，張補充道。

「這將使 SOAR 能夠動態調整其規劃並取得更好的結果。此外，我們將研究將相機角度和影像品質等因素直接納入規劃過程，這將確保捕獲的影像經過最佳化以產生這些研究方向為提升SOAR 的功能和突破自主3D 的界限提供了令人興奮的機會。重建使用無人機。更多資訊：

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