据估计，全球每年发生100次地震，造成极大的破坏。破坏包括建筑物倒塌、电线杆断落等。

对于救援人员来说，评估现场和集中救援工作至关重要，且风险较大。卡内基梅隆大学机器人研究所的博士生Seungchan Kim表示：“这项研究的一个关键思想是避免探索中的冗余。由于这是多机器人探索，因此机器人之间的协调和沟通至关重要。我们设计了该系统，让每个机器人探索不同的房间，从而最大限度地利用一定数量的无人机可以探索的房间。”无人机专注于快速探测门，因为目标（比如人）更有可能出现在房间，而非走廊。为了找到目标入口，机器人使用机载激光雷达传感器处理周围环境的几何特性。

空中机器人悬停在离地面约6英尺的地方，将3D激光雷达点云数据转换为2D变换地图。该地图提供了由单元格或像素组成的空间布局，然后机器人分析表示门和房间的结构线索。靠近无人机的墙壁显示为占用的像素，而打开的门或通道显示为空像素。研究人员将门建模为鞍点，使机器人能够识别通道并快速通过这些通道。当一个机器人进入一个房间时，会显示一个圆圈。Kim解释说，研究人员选择激光雷达传感器而不是摄像头，主要有两个原因。首先，该传感器使用的计算能力比摄像头要低。其次，倒塌的建筑内部或自然灾害现场的情况可能存在灰尘或烟雾，这会削弱传统摄像头的视野。

没有集中基地控制机器人。相反，每个机器人根据对环境的理解和与其他机器人的通信来做出决策并确定最佳轨迹。空中机器人共享彼此探索过的门和房间的列表，并利用这些信息来避免已经访问过的区域。该团队上个月在2024年IEEE国际机器人与自动化会议上展示了研究成果。Kim计划继续研究多机器人探索和语义场景理解，以实现多机器人探索和任务协调。