机器人自主作业的技术挑战

在未知和非结构化环境（如矿井和森林）中，地面与空中机器人面临核心挑战：如何实现长期自主运行。环境动态变化（如矿井结构移位、森林植被生长）要求机器人具备实时适应能力，这需要处理大量传感器数据并进行即时决策。

云端计算与并行处理方案

研究重点在于利用云端计算资源解决本地计算瓶颈：

• 通过云端预处理环境地图数据，实时传输至作业机器人
• 采用基于CUDA的并行计算平台加速运动规划算法
• 使用新型运动规划算法实现障碍物检测与避障的毫秒级响应

关键技术实现路径

1. 数据流处理架构
   环境数据通过云端进行高速处理，生成动态地图模型并同步至机器人终端

2. 运动规划优化
   结合并行计算平台，开发实时轨迹规划算法确保在复杂环境中安全导航

3. 硬件协同设计
   地面机器人搭配系留无人机组成协同系统，用于矿井支柱检测等危险场景

实际应用场景验证

• 矿井安全检测
  开发机器人系统替代人工进行矿井支柱裂缝检测，降低作业风险
• 森林生态监测
  设计自主无人机系统监测入侵物种，需克服树木丛林的导航难题

技术发展前景

研究致力于实现机器人与人类的协同作业，重点解决：

• 动态环境中长期自主运行的技术瓶颈
• 通过云端智能增强机器人环境感知能力
• 构建安全可靠的人机共处技术框架

核心技术目标：使机器人能够处理重复性任务，辅助而非替代人类作业，最终实现机器人在配送、农业等领域的规模化应用。