上周，在DARPA地下挑战赛中获得亚军的团队发布了去年在路易斯维尔巨型洞穴运行中录制的两个视频。这些视频是为了在比赛中寻找、识别和绘制地下空间而录制的，让我们得以一窥机器生成的三维空间地图的世界。
每个视频看起来都像我们想象的机器人感知世界的方式。房间以彩色点绘制，真实空间则以计算机感知空间的方式组合。这相当于用手触摸砂浆墙——将纹理转化为形态。
地下挑战赛于2021年9月下旬举行，来自世界各地的团队建造并使用机器人探索地下障碍赛道。DARPA提前设置了这些赛道（确切参数在比赛开始前对参赛者保密），模拟了机器人未来可能承担的救援和军事任务。
在最后的挑战中，机器人必须在模拟隧道、天然洞穴和人造地下城市环境中的导航。正如DARPA 所描述的，“挑战旨在为在时间紧迫的战斗行动或灾难响应场景中快速绘制地下环境地图、导航和搜索找到新颖的方法。”
比赛中的亚军团队CSIRO Data61是澳大利亚国家科学机构的一部分；机器人如何更好地探索地下空间是一个真正的全球性问题。
这意味着，不仅要有能够探索地下空间的机器人，还要有能够为随后进入黑暗的人类绘制有用地图的机器人。
机器人通过激光和光线感知，有时也使用雷达等其他传感器。为了使这些信息对人类观察者有用，机器人必须将数据中的数字转换回可视化形式，绘制出其周围环境的地图和模型。
将数据转换为地图的一种方法是同步定位与建图，即SLAM。这是一个机器人创建地图的过程，同时记录它相对于周围环境的位置。
“我们的机器人车队使用统一的传感、建图和导航系统，该系统基于我们的Wildcat SLAM技术，” CSIRO的Navinda Kottege 告诉IEEE spectrum。“这使得机器人之间的协调成为可能，并提供了定位检测物体所需的精度。这使得我们能够轻松地将不同的机器人平台集成到我们的车队中。”
在SLAM的飞行过程中，来自四台不同机器人的数据被缝合在一起，形成一个连贯的整体。房间、走廊和障碍物都通过点状激光扫描图显示，通过机器人上的激光雷达。这感觉就像一次考古发掘，这是激光雷达技术的一个常见用途。
使用一种名为PaintCloud的处理技术，可以在现有的激光雷达点云之上构建更逼真的彩色地图。
在PaintCloud版本中，地图的激光雷达结构被实际物理空间的棕色和灰色覆盖。灯光更加清晰，物体则凄凉地融入周围环境。在一部分中，可以看到一个热成像人体模型靠墙而立。模型穿着亮黄绿色的高能见度夹克，头部呈蓝色，在PaintCloud版本中清晰可见。然而，由于这是应用于激光雷达模型的涂装，模型的形状是由反射光的点组成的。它与洞穴墙壁令人不安地混合在一起，因为身体和周围环境之间的清晰界限仍然超出了绘图工具的能力范围。
对于随后进入的人类来说，这两种技术都创建了可用的图像和指南。即使将颜色应用于激光雷达测量的距离点存在结构上的怪异之处，跟随的人也能够使用地图来识别并希望找到穿高能见度夹克的人。
作为奖励，以这种奇特的方式绘制洞穴地图意味着进入洞穴的人们会看到比机器人已经揭示的景象不那么令人不安的景象。
观看下面的PaintCloud视频
