协同导航：飞行与行走机器人在未知地形的协作

"MapLab是ASL自主系统实验室和RSL机器人系统实验室共同开发的一款开源软件，主要用于SLAM（同时定位与建图）和多机器人协作导航。在2016年的IROS会议上，研究者展示了如何利用MapLab实现飞行机器人和步行机器人的协同导航，提升了在未知地形中的导航能力。" MapLab是一个强大的工具，它允许用户处理大型的、分布式的地图，并且支持多种传感器数据的融合，如视觉信息和激光雷达数据，进行高精度的定位和环境建模。其核心功能包括： 1. SLAM算法：SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）是MapLab的核心组件，它使机器人能够在未知环境中通过感知数据来构建地图并估计自身的实时位置。MapLab支持各种SLAM方法，如基于特征的V-SLAM和基于稠密重建的DSO（Direct Sparse Odometry）等。 2. 多传感器融合：MapLab可以整合来自不同传感器的数据，例如视觉相机、IMU（惯性测量单元）、激光雷达等，通过数据融合提高定位和建图的准确性和鲁棒性。 3. 地图构建与管理：MapLab提供了一个灵活的框架，用于创建、存储和共享大型地图。它支持地图的分块管理，方便在大规模环境中进行高效的操作。 4. 路径规划与导航：在完成地图构建后，MapLab可以利用这些地图信息进行路径规划。在协同导航的场景中，飞行机器人获取的高分辨率地形数据被用于生成通行性地图，帮助步行机器人选择安全、平缓的路径。 5. 机器人状态估计：机器人通过融合关节传感器和IMU信号来保持精确的状态估计，确保在执行行走轨迹时保持平衡。 6. 协同导航：在IROS2016提出的案例中，飞行机器人首先探索区域，捕捉视觉特征以进行SLAM建图和高分辨率地形测绘。然后，步行机器人利用这些数据进行路径规划，避开陡坡、不平地面和高障碍物，实现安全导航。 7. 开源社区：MapLab作为开源项目，拥有活跃的开发者社区，用户可以参与代码贡献、问题讨论和功能扩展，进一步推动了SLAM和导航技术的发展。 通过MapLab，研究者和工程师能够进行复杂的机器人导航实验，尤其是在未知或动态环境下的多机器人协作任务，这在探索、搜索与救援、环境监测等领域具有广泛的应用前景。