基于空地协同的山地冰川连续探测系统

针对无人机、无人车在复杂环境下运行不稳定、协作性差的问题，提出一种可以在冰雪表面、地形起伏等山地冰川环境下运行的空地机器人冰川探测系统。首先，该系统中无人机可适应高原山地低压、大风环境，无人车可在低温环境、冰雪表面长时间行驶，相应的轻量级地形建模和预测框架可将冰川表面环境点云模型转换成数据量更小的模型，且不造成大幅精度损失。其次，所提系统不仅可通过对驾驶数据、车辆状态数据与地形数据之间的相关分析建立驾驶技能模型，并利用增量式学习方法使驾驶技能模型快速适应冰川环境和复杂地表结构，其基于无人机机动性、无人机能耗、水平距离约束和视距约束的空地协同策略还可以保证系统的通信稳定和平稳运行。验证实验表明，提出的驾驶技能学习方案可以保证无人车在驾驶建议下平稳通过冰川危险地带，提出的空地协同策略可以保持较低水平的跟踪误差与通讯延迟。