【摘 要】
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作为无人机领域的研究热点,未知环境下多无人机自主协同探索在目标侦察、地理测绘、野外救援等场景均具有重要应用。本文提出了基于视觉即时定位与地图构建（SimultaneousLocalization and Mapping, SLAM）的多无人机自主协同环境探索策略。该策略设计了基于改进拍卖机制的自主任务分配算法,并使用快速扩展随机树（Rapidly-exploring Random Trees, R
【出 处】
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第四届水下无人系统技术高峰论坛”——有人\/无人协同技术论文集
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作为无人机领域的研究热点,未知环境下多无人机自主协同探索在目标侦察、地理测绘、野外救援等场景均具有重要应用。本文提出了基于视觉即时定位与地图构建（SimultaneousLocalization and Mapping, SLAM）的多无人机自主协同环境探索策略。该策略设计了基于改进拍卖机制的自主任务分配算法,并使用快速扩展随机树（Rapidly-exploring Random Trees, RRT）算法规划不同无人机的子任务及其对应路径。基于上述算法,每个搭载RGB-D相机的无人机基于视觉SLAM技术进行定位及建图,通过融合多个无人机的地图形成全局地图。本算法在Robot Operation System（ROS）下的Gazebo环境中进行了仿真实验验证,并在计算复杂度、探索时间等方面与现有方法进行了性能比较,证明了其有效性。
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