无人车与无人机协同侦察并实现避障的系统，是一种典型的空地协同异构机器人协作场景。其核心是通过无人机的高空视角获取环境点云信息，并结合无人车的局部感知能力实现全局-局部协同导航。以下是具体实现流程及关键技术：
1. 系统实现流程
(1) 数据采集与传输
- 无人机端：
- 搭载激光雷达（LiDAR）或深度相机（RGB-D/Stereo Camera），实时采集三维点云数据。
- 通过SLAM（如LOAM、VoxelMap）实时构建稀疏/稠密点云地图，并融合GPS/IMU实现全局定位。
- 无人车端：
- 搭载车载传感器（如毫米波雷达、超声波传感器）补充局部障碍物信息。
- 通信链路：
- 通过5G/无线Mesh网络传输压缩点云数据（如Octree压缩），确保低延迟（<100ms）和高可靠性。
(2) 环境建模与融合
- 点云预处理：
- 使用地面分割算法（如RANSAC、Patchwork++）分离地面与非地面点云。
- 动态障碍物检测：通过时序点云差异分析（如DBSCAN聚类+卡尔曼滤波）识别移动物体。
- 多源数据融合：
- 将无人机点云与无人车局部感知数据在统一坐标系（如UTM）下对齐，利用ICP或NDT算法实现配准。
- 构建全局占据栅格地图（Occupancy Grid Map）或语义八叉树地图（如OctoMap）。
(3) 路径规划与避障
- 全局路径规划：
- 基于无人机提供的全局地图，采用A*、RRT*或基于优化的轨迹生成算法（如CHOMP）规划初始路径。
- 局部动态避障：
- 结合无人车实时感知数据，使用动态窗口法（DWA）或模型预测控制（MPC）实时调整路径。
- 针对突发障碍，采用势场法（APF）或强化学习策略（如PPO）进行紧急避让。
(4) 协同控制
- 任务分配：
- 无人机根据无人车运动状态动态调整侦察区域（如Frontier-Based探索算法）。
- 基于博弈论或拍卖算法优化多机协同侦察策略。
- 时空同步：
- 通过时间戳对齐（PTP协议）和坐标系转换（TF树）保证数据一致性。
2. 关键技术
(1) 三维感知技术
- 点云处理：
- 降采样（Voxel Grid Filter）、离群点去除（Statistical Outlier Removal）。
- 语义分割（PointNet++、RandLA-Net）识别可通行区域与障碍物。
- SLAM技术：
- 无人机端：LIO-SAM（激光-惯性紧耦合SLAM）。
- 无人车端：LeGO-LOAM（轻量化地面优化SLAM）。
(2) 通信与计算
- 边缘计算架构：
- 无人机端部署轻量化点云处理模型（如SqueezeSeg），无人车端运行实时避障算法。
- 采用ROS 2 DDS中间件实现跨平台通信，支持QoS优先级管理。
- 带宽优化：
- 增量式点云传输（仅发送变化区域）、JPEG-LS压缩算法。
(3) 智能决策
- 协同路径规划：
- 基于DRL的多智能体协同算法（如MADDPG）优化全局-局部路径。
- 不确定性处理：
- 使用贝叶斯滤波（如Hector SLAM）处理传感器噪声与通信延迟。
(4) 安全机制
- 冗余设计：
- 无人车保留离线避障能力（如VFH+算法），在通信中断时自主决策。
- 安全验证：
- 形式化验证（如STPA）确保协同逻辑无冲突。
3. 技术挑战
动态环境适应性
- 需解决移动障碍物（如行人、车辆）预测与避让问题，可能引入社会力模型（Social Force Model）。
异构系统协同
- 无人机与无人车运动模型差异（自由度、动力学约束）需在控制层统一建模。
实时性保障
- 点云处理延迟需压缩至200ms内，需FPGA加速点云分割等关键算法。
极端场景鲁棒性
- 针对GPS拒止环境（如城市峡谷），需采用UWB定位与视觉重定位融合方案。
4. 典型应用场景
- 军事侦察：无人机高空绘制战区地图，无人车执行隐蔽渗透。
- 灾害救援：无人机快速构建废墟三维模型，引导无人车避开坍塌区域。
- 智慧农业：无人机监测农田障碍，无人车自动规划喷洒路径。
5. 发展趋势
- 端-边-云协同计算：通过云平台实现多机群智能调度。
- 神经辐射场（NeRF）：替代传统点云，构建隐式环境表示。
- 类脑导航芯片：部署脉冲神经网络（SNN）实现低功耗实时避障。
该系统的核心创新点在于通过异构感知互补（无人机全局视野+无人车局部细节）突破单平台感知极限，未来可扩展至城市自动驾驶车-机协同网络。