This paper presents a novel approach for autonomous cooperating UAVs in search and rescue operations in subterranean domains with complex topology. The proposed system was ranked second in the Virtual Track of the DARPA SubT Finals as part of the team CTU-CRAS-NORLAB. In contrast to the winning solution that was developed specifically for the Virtual Track, the proposed solution also proved to be a robust system for deployment onboard physical UAVs flying in the extremely harsh and confined environment of the real-world competition. The proposed approach enables fully autonomous and decentralized deployment of a UAV team with seamless simulation-to-world transfer, and proves its advantage over less mobile UGV teams in the flyable space of diverse environments. The main contributions of the paper are present in the mapping and navigation pipelines. The mapping approach employs novel map representations -- SphereMap for efficient risk-aware long-distance planning, FacetMap for surface coverage, and the compressed topological-volumetric LTVMap for allowing multi-robot cooperation under low-bandwidth communication. These representations are used in navigation together with novel methods for visibility-constrained informed search in a general 3D environment with no assumptions about the environment structure, while balancing deep exploration with sensor-coverage exploitation. The proposed solution also includes a visual-perception pipeline for on-board detection and localization of objects of interest in four RGB stream at 5 Hz each without a dedicated GPU. Apart from participation in the DARPA SubT, the performance of the UAV system is supported by extensive experimental verification in diverse environments with both qualitative and quantitative evaluation.


翻译:本文介绍了在具有复杂地形学的地下领域进行搜索和救援行动的自主合作无人驾驶飞行器的新做法。拟议系统在DARPA SubT决赛的虚拟轨道中排名第二,作为CTU-CRAS-NORLAB团队的一部分,在DARPA SubT决赛的虚拟轨道中排名第二。与专门为虚拟轨道开发的获胜解决方案相反,拟议解决方案还证明是一个强有力的系统,用于在实际世界竞争极为苛刻和封闭的环境中在船上部署无人驾驶飞行器。拟议方法使得能够完全自主和分散地部署一个具有天衣无缝模拟到世界的无人驾驶飞行器小组,并证明它优于在不同环境可飞空间的移动性UGV小组。文件的主要贡献存在于测绘和导航管道中。与新地图相比,制图方法采用了新的地图显示方式 -- -- Sphereemmap用于高效风险远程规划,FacetMap用于地面覆盖,以及压缩表层压-降压LTVMap用于在低带宽度通信下允许多机器人合作。这些演示在导航中同时使用新的导航方法,在可视距的轨道环境中进行可视距级测试,同时进行关于可视化的高级测试,同时进行关于深度探测环境的地面探测和感测测深层环境的每次测测测测测测测测测测测,同时进行四测测测测测测测测测测测的测的地面的系统,在一般环境的测测。

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