无人机可以深入肆虐的野火中心，避开突发的火势爆发并躲避坠落的树枝，为救援人员收集关键信息。但在这种危险环境下，无人机很容易被坠落的碎片损坏或摧毁。
无人机及依赖它工作的救援人员，都将从一种全新的自主导航系统中受益，这种系统能够保证即便在完全陌生的环境中也不会发生碰撞。
麻省理工学院的研究人员开发出一种方法，可以为无人机规划飞行路径，使其躲避可能以不可预测方式移动的未知障碍物。该方法能够在未绘制地图的环境中规划出高效路线，并从数学上证明该路线不会发生碰撞。
许多流行的导航系统只能在环境静止或障碍物事先已知的情况下，提供正式的安全保证。
通过让无人机在探索环境的同时躲避移动中的障碍物，这一被研究人员称为“SANDO”（即“动态未知环境下的安全自主轨迹规划”）的轨迹规划器，可以在搜救坍塌建筑、矿井隐藏隧道探测或拥挤社区包裹配送等应用场景中发挥特殊作用。
“在最困难的环境中，无人机没有该区域的地图，周围还存在未知的移动障碍物，我们建立了数学上的安全保证。规划器唯一需要知道的信息，就是障碍物可能达到的最高速度。有了这个信息，你就可以在任何环境中使用它，即便没有地图，你也能确信无人机不会撞上任何东西。”刚在麻省理工学院航空航天系获得博士学位的近藤航太（Kota Kondo）说道，他是这项新系统研究论文的第一作者。
与他共同完成这篇论文的还有马德里科米亚斯庭大学（Comillas Pontifical University）助理教授赫苏斯·托德西拉斯（Jesús Tordesillas）；麻省理工学院研究生胡安·拉切德（Juan Rached）、孙莉莉（Lili Sun）和贾一轩（Yixuan Jia）；以及论文的高级作者乔纳森·P·豪（Jonathan P. How），他是麻省理工学院航空航天学福特教授，同时也是信息与决策系统实验室（LIDS）和航空航天控制实验室（ACL）的首席研究员。该研究发表在《IEEE机器人学汇刊》上。
安全第一
轨迹规划器利用无人机机载摄像头和传感器获取的图像与数据，来规划能够到达目标地点的飞行路径。
现有的大多数规划器，要么是针对障碍物不移动的未知静态环境设计的，要么是在动态障碍物环境中进行粗略规避，而无法提供机器人不会发生碰撞的正式保证。
在高风险场景中，正式的安全保证非常重要，比如无人机需要将医疗物资运送到偏远的自然灾害现场。但在动态环境中尝试计算所有可能发生的碰撞情况，所需时间将远超实际部署的需求。
“在未知的动态环境中，你没有太多可以依赖的假设。在这类环境中，研究人员此前还无法从数学上保证一条轨迹是安全的。”近藤解释道。
麻省理工学院的研究人员采用严格的数学方法开发了SANDO这一安全轨迹规划器。他们从理论上证明，该算法计算出的轨迹始终能够保证在未知环境中避免与移动障碍物发生碰撞。
SANDO首先会在机器人所处的环境中规划出一条安全走廊。这条走廊是由一系列相连的三维空间区域组成的，机器人可以在其中通行，并且能够保证不会包含任何障碍物。
但与其他系统不同的是，SANDO创建的是一条具有时间敏感性的安全走廊，它会考虑动态障碍物未来可能的运动情况。该系统采用一个专门模块来检测、归类并监测动态障碍物，以估算它们接下来会如何移动。
虽然系统无法确切知道障碍物未来会移动到哪里，但它会利用该障碍物的最大速度，计算出在特定时间段内它可能移动的最远距离。系统会在障碍物周围设置一个球形区域，涵盖其在各个方向上可能到达的最远距离。
SANDO会围绕这些球形区域构建安全走廊，以确保无人机不会与移动物体发生碰撞。
“在现实世界中，障碍物是会移动的，所以你在某一时刻创建的安全走廊，当事物移动进入走廊后就不再适用了。但由于我们考虑了时间这一因素，现在我们就能够保证未来的安全。”近藤说道。
该系统使用基于热力图的规划器，来识别环境中存在大量障碍物的“热点”区域，并引导无人机远离这些危险区域。这有助于机器人规划出更高效的路线来绕开危险地带。
快速反应
一旦建立起无碰撞的安全走廊，SANDO就会在该走廊内对轨迹进行优化，以找到到达目标地点的最快路径。
在机器人移动过程中，SANDO会不断调整安全走廊并重新规划轨迹，以确保机器人的路径在到达目标之前始终保持无碰撞状态。
研究人员采用了一些技巧，使优化问题更易于求解，这样无人机就可以使用机载计算机快速重新计算轨迹，对突发变化做出快速反应。
“开发SANDO最困难的部分在于数学计算，”近藤说道，“当你试图保证安全性时，你需要非常严谨，确保你的理论覆盖了所有可能的情况，甚至是边缘情况。一旦我们获得了数学上的安全保证，操控无人机飞行就变得非常容易了。”
在仿真测试中，SANDO比多个最先进的系统更快地到达机器人的目标地点，同时在所有环境中完全避免了碰撞。
在使用真实无人机进行的12次测试飞行中，SANDO也借助机器人的机载计算机和传感器，快速重新规划安全轨迹，成功避开了所有动态障碍物。
未来，研究人员可以进一步提升SANDO的计算效率，并将该系统与机器学习模型相结合，使用户能够用自然语言向机器人下达指令。
自主飞行领域的一个核心挑战在于，规划时安全的路径可能会随着环境变化而变得不再安全。SANDO通过采用随时间变化的安全飞行走廊以及支持机载频繁重新规划的硬约束轨迹优化方法，解决了这一挑战。该系统将时空规划、正式安全性分析与硬件验证相结合，为在复杂动态环境中实现自主飞行提供了一种切实可行的方法。”中国浙江大学副教授高飞（未参与此项研究）表示。
本研究部分资金由新加坡国防科技局提供。
Q&A
Q1：SANDO系统是什么？它有什么用？
A：SANDO是麻省理工学院研究人员开发的一种无人机自主轨迹规划系统，全称为“动态未知环境下的安全自主轨迹规划”。它能够为无人机规划飞行路径，使其在完全陌生且存在移动障碍物的环境中，从数学上保证不会发生碰撞，适用于搜救、矿井探测、包裹配送等场景。
Q2：SANDO系统如何保证无人机不会撞上移动的障碍物？
A：SANDO会构建一条具有时间敏感性的安全走廊。系统利用障碍物的最大速度，计算出其在特定时间内可能移动的最远距离，并在障碍物周围设置球形安全区域，据此构建走廊，确保无人机的飞行路径始终避开这些区域。
Q3：SANDO系统需要提前知道环境地图吗？
A：不需要。SANDO专门针对完全未知的动态环境设计，无人机无需事先获得该区域的地图，系统唯一需要的信息是障碍物可能达到的最高速度，有了这一信息即可保证无人机不会发生碰撞。
