Enhancing Cellular-enabled Collaborative Robots Planning through GNSS data for SAR Scenarios
作者: Arnau Romero, Carmen Delgado, Jana Baguer, Raúl Suárez, Xavier Costa-Pérez
分类: cs.RO, cs.NI
发布日期: 2026-02-25
备注: arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2403.09177
DOI: 10.1016/j.comcom.2025.108376
💡 一句话要点
提出基于GNSS数据的蜂窝协作机器人搜救规划框架，优化机器人部署。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 蜂窝协作机器人 搜救 任务规划 GNSS数据 5G/6G网络
📋 核心要点
- 蜂窝协作机器人依赖电池供电和低延迟通信，限制了其在搜救场景中的操作时间和移动性。
- 提出一种包含任务规划和任务执行阶段的搜救框架，优化机器人部署，提升搜救效率。
- 实验结果展示了机器人数量、探索区域和响应时间之间的权衡，并量化了地形对任务的影响。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新颖的搜救（SAR）框架，旨在增强蜂窝协作机器人在搜救和应急响应中的应用。该框架包含任务规划和任务执行阶段，并优化了机器人部署，充分利用了5G/6G网络的能力。考虑到探索区域大小、地形高程、机器人数量、通信影响的能量消耗、期望的探索速率和目标响应时间等参数，该框架确定了所需的最小机器人数量及其最佳路径，以确保有效的覆盖和及时的数据回传。结果表明了轮式和四足机器人在机器人数量、探索区域和响应时间之间的权衡。此外，量化了地形高程数据对任务时间和能量消耗的影响，展示了将可能影响移动信号传播和连接的真实环境因素纳入搜救规划的益处。该框架为利用下一代移动网络增强自主搜救行动提供了关键见解。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决在搜救场景中，如何有效地利用蜂窝协作机器人进行快速的受害者定位和危险区域探索的问题。现有方法通常忽略了通信对机器人能量消耗的影响，以及地形对移动信号传播和机器人移动的影响，导致机器人部署效率低下，任务完成时间长，甚至任务失败。
核心思路：论文的核心思路是将任务规划与通信环境、地形环境以及机器人自身的能量消耗模型相结合，通过优化机器人部署路径和数量，在满足探索速率和响应时间要求的前提下，最小化能量消耗，提高搜救效率。
技术框架：该框架包含两个主要阶段：任务规划阶段和任务执行阶段。在任务规划阶段，框架会考虑探索区域的大小、地形高程、机器人数量、通信影响的能量消耗、期望的探索速率和目标响应时间等参数，确定所需的最小机器人数量及其最佳路径。在任务执行阶段，机器人按照规划的路径进行探索，并将数据通过蜂窝网络回传。
关键创新：论文的关键创新在于将通信环境和地形环境纳入机器人任务规划中，并提出了一个综合考虑能量消耗、探索速率和响应时间的优化模型。这使得机器人部署更加高效，能够更好地适应实际搜救场景的复杂环境。
关键设计：框架的关键设计包括：1) 通信影响的能量消耗模型，该模型考虑了机器人与基站之间的距离、信号强度等因素对能量消耗的影响；2) 基于地形高程的路径规划算法，该算法能够避开陡峭的地形，减少机器人的能量消耗；3) 综合考虑探索速率和响应时间的优化目标函数，该函数能够在满足任务要求的前提下，最小化机器人的能量消耗。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该框架能够有效地优化机器人部署，提高搜救效率。具体来说，通过考虑地形高程数据，可以显著减少任务时间和能量消耗。此外，实验还展示了轮式和四足机器人在不同场景下的性能差异，为实际应用提供了参考。论文量化了地形高程数据对任务时间和能量消耗的影响，表明将真实环境因素纳入搜救规划的益处。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种搜救和应急响应场景，例如地震、火灾、洪水等自然灾害后的受害者搜寻，以及化工厂、核电站等危险区域的勘探。通过优化机器人部署，可以提高搜救效率，减少人员伤亡，并为应急响应提供更可靠的数据支持。未来，该技术还可以扩展到其他领域，例如环境监测、农业巡检等。
📄 摘要（原文）
Cellular-enabled collaborative robots are becoming paramount in Search-and-Rescue (SAR) and emergency response. Crucially dependent on resilient mobile network connectivity, they serve as invaluable assets for tasks like rapid victim localization and the exploration of hazardous, otherwise unreachable areas. However, their reliance on battery power and the need for persistent, low-latency communication limit operational time and mobility. To address this, and considering the evolving capabilities of 5G/6G networks, we propose a novel SAR framework that includes Mission Planning and Mission Execution phases and that optimizes robot deployment. By considering parameters such as the exploration area size, terrain elevation, robot fleet size, communication-influenced energy profiles, desired exploration rate, and target response time, our framework determines the minimum number of robots required and their optimal paths to ensure effective coverage and timely data backhaul over mobile networks. Our results demonstrate the trade-offs between number of robots, explored area, and response time for wheeled and quadruped robots. Further, we quantify the impact of terrain elevation data on mission time and energy consumption, showing the benefits of incorporating real-world environmental factors that might also affect mobile signal propagation and connectivity into SAR planning. This framework provides critical insights for leveraging next-generation mobile networks to enhance autonomous SAR operations.