机器人挑战复杂的环境监测任务

当前，全社会正积极探索推动环境可持续发展的方法，但环保工作中的一些检测任务，比如在污染地区的环境监测和取样，对于普通环保工作者而言十分危险。为此，IEEE会员、哈尔滨工业大学（深圳）陈浩耀副教授及其带领的网络机器人与系统实验室团队，正致力于研发协助人类执行环境监测任务的机器人，为人类环保工作者保驾护航。

自主操作型无人飞行机械臂

在环境污染的危险区域，无人飞行机械臂能代替人类完成数据和样本的采集。利用机载视觉和惯导传感器，它可以不借助外部辅助，对自身进行实时定位，并对周围环境进行三维地图构建，实现自主安全飞行。

(抓取目标物动图）

安装在操作臂末端执行器的高清摄像头能够采集图像信号作为反馈信息，利用视觉伺服方式对目标样本进行实时跟踪，进而控制操作臂末端与目标物之间的相对位移，自主抓取目标样本。

滩涂两栖自主作业机器人

在近海及其他滩涂等复杂情况下，两栖自主作业机器人能克服恶劣的环境条件，携带高性能作业和勘探设备，实现自主、快速、有效的两栖作业。

（注：与IEEE会员、中国科学技术大学张世武博士合作项目）

滩涂两栖自主作业机器人的设计仿照海龟的运动机理，并针对野外传感干扰严重、两栖跨介质导航的特点，建立统一多模态传感框架，通过在水下环境和两栖过渡地带进行绝对位置估计、多机相对位置估计以及环境地图描述，帮助人类在复杂环境下实现安全高效监测。

陆地自主检测车

搭载环境检测模块与无人驾驶技术的陆地自主检测车，通过融合单目相机和三维激光传感数据，解决了单目相机尺度不确定性、单目视觉里程计初始化过程复杂的问题。同时，它还借助视觉与深度学习技术为无人驾驶系统开发多种智能感知算法，通过GPU辅助运算实时自动识别障碍物，自动划分可行驶区域，并结合全局地图与动态局部地图，在高性能控制器的配合下，实现快速响应、安全可靠的自主无人驾驶，更好地完成室外环境监测任务。

（避障的动图）

目前，陈浩耀博士正与IEEE会士刘云辉教授（香港中文大学）和IEEE会员张世武博士（中国科学技术大学）展开合作，共同研究地面移动机器人、两栖机器人和无人飞行器相结合的网络协同控制系统。该系统的研发将有助于人类利用不同机器人之间的协作，来执行复杂的环境监测任务。

陈浩耀博士表示：在未来5到10年内，越来越多的机器人将被应用于环境监测、污染控制等环保工作中。通过广泛使用不同类型的机器人， 环境破坏和污染将能得到有效的控制。