49、大型机器人团队的同步与异步控制及大规模粒子数据可视化加速

大型机器人团队的同步与异步控制及大规模粒子数据可视化加速

在机器人控制和图形渲染领域，分别面临着不同的挑战。在机器人控制方面，大型机器人团队的控制模式选择至关重要；而在图形渲染中，大规模粒子数据的可视化加速是一个亟待解决的问题。

大型机器人团队控制模式对比

在一些特殊应用场景中，如星际探索，由于行星间距离大，存在带宽有限和通信延迟的问题，直接操作和查看所有输出变得不可能。以往的方法是让机器人团队在特定位置收集全景图像，操作员再从这些图像中确定目标位置。但这种方法未充分利用机器人收集的视频数据，且操作员需额外指示机器人采样全景图像的位置。

本文提出了一种新的方法，允许机器人自主探索，并采用异步显示方式挖掘机器人视频流中的相关图像，即图像队列。将其与传统的同步视频流显示方法进行对比。

图像队列接口

• 目标 ：充分利用异步显示的优势，让人类操作员有更多时间处理人类比机器人更擅长的任务，如受害者识别和引导机器人脱离危险区域。同时，该接口需具备可扩展性，以适应更多的机器人和操作员。
• 任务聚焦 ：图像队列接口主要关注两个任务，即查看图像和定位受害者。它通过一个胶片条查看器为操作员提供经过过滤的图像视图，减少视频中的冗余图像。
• 图像过滤与优先级计算 ：过滤的目的是只显示视频流中高度相关的图像。通过计算每个图像的效用值来确定其在队列中的优先级。具体做法是将所有视频流的帧、相关机器人姿态和激光扫描数据存储在数据库中，从中检索图像并计算效用。在本次实验中，通过图像覆盖的面积计算效用，覆