近日，深圳校区智能学部智能科学与工程学院陈浩耀教授团队在救援机器人导航领域取得重要突破，相关研究成果以《TiFA：面向救援任务的关节式履带机器人地形感知导航框架》(TiFA: A Terrain-informed Navigation framework for Articulated Tracked Robots in Rescue Missions)为题发表于《国际机器人研究杂志》(International Journal of Robotics Research)。
关节式履带机器人(Articulated Tracked Robots, ATRs)非常适用于救援任务，但在包含多楼层结构、大幅高差以及崎岖地形的大规模三维救援场景中，其导航面临显著挑战，包括：可通行区域之间通常呈现稀疏且复杂的拓扑连通性，传统二维平面导航方法难以有效应对如此高维、复杂的导航问题;陡坡、楼梯等特殊地形对机器人的机动策略提出更高要求，导航必须充分利用地形信息来对地形的可通过性进行细致评估，以确保安全;现有控制手段在ATR这类复杂系统上的表现存在明显缺陷，也很难在满足机器人约束的情况下实现安全机动。
为应对上述挑战，研究团队提出了一种充分利用地形信息的ATR导航框架，框架中的层级化全局规划器能够快速生成可行的机器人形心路径，在保证可达性的前提下显著提升救援环境中的规划效率。团队同时提出了基于流形优化的局部路径规划器，使得优化出的路径可以针对场景中特殊的可通行区域进行安全且适应的调整。基于流形模型预测控制器的全身协调控制策略依赖形心路径与地形感知信息，保证了机器人在崎岖地形上的稳定机动能力。通过模块间的紧密协作，该框架实现了导航流程的解耦，并在完备性、最优性、鲁棒性和总体效率之间取得良好平衡。研究团队通过仿真和真实场景的丰富地形进行大量的实验，并与国际上先进方法进行了对比，验证了提出的方法在成功率、精度等指标上具有显著的优越性。
研究团队在交叠楼梯、建筑物废墟、废弃建筑工地和建筑物集群等各类区域内进行了大量的实物实验。实验结果表明，所提出的理论和方法各方面指标显著优于国际最前沿的方法。
哈工大为论文唯一署名单位和通讯单位。深圳校区博士生王逸飞为论文第一作者，陈浩耀教授为论文通讯作者。该研究得到国家自然科学基金联合基金重点支持项目、深圳市自然科学基金杰出青年基金项目、深圳市自然科学基金重点项目等支持。
