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Advanced collaborative system for UAV navigation in human interactive environments
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AI
DOI：10.1016/j.aei.2026.104815.png)
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摘要
En 中文
无人机（UAVs）在环境感知和自主导航方面已展现出在多样化现实场景中的卓越能力。然而，在高度动态和人与机器人交互的环境中，无人机仍需有效的人机协作以实现共享自主（SA），平衡安全性、效率和操作感知。当前的SA方法未能充分整合人类控制意图，同时保持计算效率和用户友好的界面。本文提出了一种高级协作系统（ACS），通过两项互补创新解决这些挑战。首先，我们提出了一种双阶段SA策略，将人类控制意图整合到路径规划和轨迹优化中。基于人类意图的势场（HIPF）引导前端路径搜索，而人机控制意图一致性评估函数（HICEF）确保后端优化中的轨迹-意图对齐。其次，我们开发了一种便携式混合现实（MR）界面，集成了大型语言模型（LLM）驱动的语音识别，实现直观的无人机状态可视化和自然语言命令解释。全面的仿真和真实世界实验表明，所提出的ACS在保持实时性能（平均规划时间7.34 ms）的同时，实现了96.63%的横向意图一致性成功率。该系统成功实现了在杂乱环境中的情境感知无人机导航，确保轨迹符合人类意图。
Keyword:
Motion planning
Mixed reality
Human-robot shared autonomy
