具有具不同移动性特性的机器人代理的勘测系统的制作方法

1.本公开涉及一种具有具不同移动性特性的机器人的勘测系统。


背景技术：

2.本部分中的陈述仅提供了与本公开相关的背景信息，并且可能不构成现有技术。
3.众所周知，“数字孪生”概念是产品生命周期中的所有要素使用物理数据、虚拟数据和它们之间的交互数据进行的真实映射。数字孪生概念的关键要素之一是捕获现有状况并以数字格式提供该信息并且最终生成虚拟世界的能力。人工现实(ar)和虚拟现实(vr)在实现数字孪生概念中起着重要作用。
4.为了在虚拟世界中生成超现实世界，感测系统(包括相机或激光雷达(光探测和测距))以频繁的间隔或根据需要收集信息。为了捕获场景信息，数据供应商可能需要物理地前往特定设施并手动放置具有激光扫描仪的三脚架，所述激光扫描仪利用激光雷达和360度相机。供应商走到此类设施的地板上，将扫描仪放置在项目中已传达的位置处以收集适当的数据。一旦收集到数据，供应商就处理数据以将各个区域拼接在一起以构建更大的模型。
5.然而，随着设施进行翻新和更改，供应商收集的数据可能会过时，并且内容的准确性可能受损。另外，应一致地更新收集的此类数据。收集、更新数据的成本以及数据的传递时间可能是显著的。由于时间和成本约束而导致的数据收集和更新的延迟可能导致数据准确性的降低。
6.为了使数据捕获自动化，已经使用轮式机器人在设施和/或工厂布置中四处移动并收集数据。在工厂或设施中存在传统轮式机器人可能无法越过的固有和持续的障碍物。例如，阶梯、狭窄的走廊、可能损坏机器人的地面障碍物等可能给轮式机器人带来障碍。此外，轮式机器人可能需要很长时间来物理地扫描目标区域。
7.已知腿式机器人，并且可以使用无人机来导航和测量区域，但是此类机器人具有其自身的局限性并且可能不会取代轮式机器人。腿式机器人的一个局限性是电池寿命短。
8.本公开解决了机器人在设施和/或工厂布置中的这些问题。


技术实现要素：

9.本部分提供了对本公开的总体概述并且不是其全部范围或其所有特征的全面公开。
10.在一些形式中，一种在收集数据中使用的勘测系统包括具有第一移动性特性的第一机器人和具有与第一移动性特性不同的第二移动性特性的第二机器人。勘测系统还包括感测系统和控制系统，所述感测系统从具有多个社区的选定区域捕获并收集数据。控制系统包括中央处理单元和存储器，所述存储器存储指令和选定区域的地图。选定区域的地图指定多个社区和多个节点，选定社区与一个或多个节点相关联，并且选定社区中的每个节点与第一机器人和第二机器人的两个或更多个可跨越性分数相关。在由中央处理单元执行
指令时，控制系统被配置为执行操作，所述操作包括：(i)从地图检索与第一机器人相关联的第一可跨越性分数；(ii)从地图检索与第二机器人相关联的第二可跨越性分数；(iii)基于第一可跨越性分数和第二可跨越性分数来确定在选定社区中是部署第一机器人还是第二机器人；以及(iv)基于所述确定来控制要部署在选定社区中的第一机器人或第二机器人。
11.在其他形式中，一种用于使用具有机器人的勘测系统勘测选定区域的方法包括：(i)将选定区域分割成一组社区的第一步骤，每个社区具有作为数据捕获点的一个或多个节点；(ii)选择和确定是否部署选定类型的机器人的第二步骤，其中勘测系统包括轮式机器人和腿式机器人；以及(iii)生成访问所有社区的最优路线的第三步骤。
12.在其他形式中，一种用于操作包括机器人代理的勘测系统的方法包括：(i)在具有第一移动性特性的第一机器人上安装具有与第一移动性特性不同的第二移动性特性的第二机器人；(ii)将第一机器人部署在具有由第一机器人辨识的多个社区的选定区域中；(iii)在到达选定区域内的选定社区中的节点时，确定与节点相关联的可跨越性分数；(iv)基于可穿越性分数，确定是否将第二机器人部署在选定社区中并与选定社区中的节点相邻；以及(v)在所部署的机器人处于运动中时，使用联接到第一机器人、第二机器人或两者的传感器系统收集数据。
13.根据本文中提供的描述，另外的适用领域将变得显而易见。应理解，描述和具体示例仅意图用于说明目的，并且不意图限制本公开的范围。
附图说明
14.为了可以很好地理解本公开，现在将参考附图通过举例的方式描述本公开的各种形式，在附图中：
15.图1是示出根据本公开的一种或多种形式的具有不同机器人代理的勘测系统的框图；
16.图2是如图1所示的勘测系统的示意性实现方式；
17.图3a至图3c示出了如图1所示的勘测系统的示例性实现方式；
18.图4示出了其中要部署根据本公开的一种或多种形式的勘测系统的勘测区域的地图的一个示例；
19.图5示出了根据本公开的教导的社区中用于收集数据的所部署的机器人的示例性显示；
20.图6示出了根据本公开的一种或多种形式的确定供勘测系统使用的最优勘测路线的流程图；
21.图7示出了根据本公开的教导的用于将社区分隔为较小社区以维持勘测系统内的连接性的示例性过程；
22.图8示出了根据如图6所示的方法找到社区的示例性结果；
23.图9示出了示出根据如图6所示的方法找到社区的示例性结果的另一个视图；
24.图10示出了根据如图6所示的方法将机器人代理分配给社区；
25.图11示出了根据如图6所示的方法的双级旅行商方法的示例性结果；
26.图12示出了根据本公开的教导的旅行商方法的示例性模拟结果；
27.图13示出了根据如图6所示的方法生成最优路径的结果；以及
28.图14是实现根据本公开的一种或多种形式的用于操作勘测系统的方法的流程图。
29.本文中描述的附图仅用于说明目的，而非意图以任何方式限制本公开的范围。
具体实施方式
30.以下描述本质上仅是示例性的，并且不意图限制本公开、应用或用途。应当理解，贯穿附图，对应的附图标记指示相似或对应的零件和特征。
31.如将在下面更详细地描述的本公开的形式提供了工厂或设施的视图，所述视图基本上等同于由制图软件谷歌地图呈现的街道视图。工厂或设施表示要勘测的地点以及将进行制造数据捕获的地方。工厂或设施环境和布置是本公开的各种形式的焦点，但是本公开不限于此。本公开的变化适用于涉及勘测和数据捕获的地点/位置/容积，诸如办公室、密闭室内空间、密闭室外空间(例如，施工现场)，所述勘测和数据捕获是出于各种目的，诸如施工、翻修、规划设备布置、公共卫生原因(例如，消毒规划)、家具布置等。
32.如将在下面更详细地描述的本公开的各种形式提供了一种包括具有不同移动性特性的机器人代理的勘测系统以及一种用于操作勘测系统的方法。由于电力相关的原因，勘测系统的形式增强基于轮式机器人的系统，而不是取代此类机器人。轮式机器人有效地提供使得机器人能够长期操作的电池系统。腿式机器人的电池寿命可能短得多，并且由于电池问题而需要频繁地停止操作。根据本公开的一种或多种形式的勘测系统和方法可以增加勘测系统的覆盖范围并且最小化探查要勘测的环境(诸如设施、工厂、办公室等)的时间。因此，勘测系统和方法可以以更节省时间且更具成本效益的方式提供数据捕获/收集。
33.根据本公开的一种或多种形式的勘测系统和方法可以降低机器人代理安装到主机器人系统上和/或从主机器人系统拆卸的频率。在一些形式中，主机器人系统包括轮式机器人系统。勘测系统和方法考虑由要勘测的区域内的通信指定的节点处的可跨越性分数。基于对可跨越性分数的考虑，勘测系统和方法确定应部署哪个代理。
34.根据本公开的一种或多种形式的勘测系统和方法可以最小化通信丢失。当从主机器人系统部署机器人代理时，机器人代理将保持通信地连接到主机器人系统。这可以防止机器人代理被部署并且通信丢失的情况。
35.参考附图，下面详细提供了根据本公开的一种或多种形式的勘测系统和方法的描述。
36.图1是示出根据本公开的一种或多种形式的勘测系统10的框图。勘测系统10包括多个机器人代理20、30和50。机器人代理20、30和50具有彼此不同的不同移动性特性。例如，机器人代理20是袋式机器人(marsupial robot)，机器人代理30是轮式机器人，并且机器人代理50是翼式机器人，如图2所示。
37.更具体地，如图2所示，机器人代理20对应于腿式机器人，并且机器人代理30对应于如图2的系统中所示的运载平台。机器人代理50是能够到达地面机器人不能到达的地方的无人机系统。勘测系统10不限于这些类型的代理，并且可以容纳具有不同移动性特性的机器人。
38.在一些形式中，第一机器人30(即，运载平台)作为“母船”或中央控制中心操作以控制机器人代理20、50的部署和操作。如图2所示，第一机器人30在处于运动中时容纳或承
载机器人代理20、50。在一些形式中，在安装时，机器人代理20、50可以基于第一机器人30的控制来再充电。在一些形式中，第一机器人30可以具有比机器人代理20、50更长的电池寿命。这可能导致系统操作需求，所述系统操作需求将机器人代理20、50的部署限制或减少到需要此类机器人的移动性特性的情况，从而节省机器人代理20、50的电池寿命。
39.返回参考图1，勘测系统10还包括传感器40和联接到传感器40的传感器致动机构45。机构45使得传感器40的位置能够经由使用可伸缩支腿的伸缩机构、线性电动致动器等进行调整，以改善传感器40的有利位置。尽管未示出，但是诸如3d相机、激光雷达等的感测系统可以布置在机器人代理20、30和50中的每一个中。感测系统还可以布置在基础设施中，诸如工厂、设施、办公室、指定的室外设施等。这些感测系统可以在收集数据、交换数据/信息和更新数据时与勘测系统10通信。
40.勘测系统10还包括控制系统100，所述控制系统包括cpu 70、存储器80和地图90。存储器80存储控制第一机器人30、第二机器人20、第三机器人30和与勘测系统10相关联的任何其他机器人的操作的指令。在其他形式中，存储器80还存储控制感测系统40和传感器致动机构45的操作的指令。地图90包括要由勘测系统10勘测的区域的信息。地图90存储与每个要勘测的区域相关联的社区和节点信息。要勘测的区域被认为是图形并且被分割成多个社区，其中每个社区与一个或多个节点相关联。节点对应于勘测系统10的数据捕获点。下面将结合图4、图9、图10和图13提供对地图90的详细描述。
41.在一些形式中，地图90存储在控制系统100中，并且在勘测系统10被派遣到特定设施中时由控制系统100加载。另外或替代地，地图90可以包括在勘测系统10探查特定设施时可以调整和更新的节点和社区。在其他形式中，将特定设施的基本地图提供给勘测系统10的操作者，并且基本地图变成被定制并根据包括在勘测系统10中的多个机器人的可跨越性分数进行适配。
42.在一些形式中，当第一机器人30作为勘测系统10的主系统操作时，控制系统100容纳在第一机器人30中。然而，本公开不限于此，并且控制系统100可以驻留在位于第一机器人30外部并通信地连接到第一机器人30的另一个服务器中。
43.勘测系统10配备有充电/再充电单元60，所述充电/再充电单元可以根据需要无线地或以有线方式对第一机器人30、第二机器人20和第三机器人50进行充电。如图1所示，充电单元60与第一机器人30相关联地布置。充电单元60可以容纳在运载平台30中或在其外部。在一些形式中，再充电单元可以布置成使得可以在机器人代理20和50安装在运载平台30上时对机器人代理20和50再充电。如图1所示，比运载平台30的顶面更宽的板可以布置在运载平台30上，使得可以在结构上容纳不同的机器人代理20、50和充电单元60。
44.图2是如图1所示的勘测系统的示意性实现方式。如图2所示，勘测系统10可以使用作为运载平台呈轮式机器人的形式的第一机器人30、作为腿式机器人具有袋式形式的第二机器人20、作为无人机的第三机器人50以及作为相机的感测系统40来实现。在图2中，运载平台作为主系统操作，并且腿式机器人和无人机安装在其上。如下面将描述的，勘测系统操作以在机器人安装在运载平台上时操纵要勘测的区域，并且通过基于要勘测的区域选择和部署合适的机器人代理来捕获数据。
45.图3a至图3c示出了根据本公开的一种或多种形式的勘测系统10的示例性实现方式。在该实现方式中，主要描述了运载平台和腿式机器人代理，但是本公开不限于此。图3a
示出了勘测系统10的前视图，其中机器人代理20是腿式机器人并且安装/定位在运载平台上。勘测系统10处于操作中并移动到特定方向。图3b和图3c示出了当腿式机器人站立并保持安装在运载平台上时，勘测系统10处于运动中。如图3b和图3c所示，腿式机器人包括袋式形式，所述袋式形式适合于并适配于覆盖设施、办公室等的特定布置或环境，诸如阶梯、狭窄的走廊或地面上的障碍物。
46.如图3a至图3c中所示的勘测系统10不限于特定尺寸，并且因此可以基于需要、布置、情况等采用各种大小和形式。仅举例来说，勘测系统10(特别是运载平台)的尺寸可以是约30英寸宽、一英尺高、22英寸深，但是各种大小是可能的并且在本公开的范围内。
47.图4示出了作为地图90的示例的特定设施的地图。如图4所示，通过使用如石墨化等工具将地图生成为图形。因此，作为图形的地图包括设施内的各个位置处的多个节点。多个节点用数字“0”、“1”、“2”、
……“
39”描绘。图4的地图还提供了两个相邻节点之间的边缘上的可跨越性分数。例如，连接节点“0”和“1”的边缘与可跨越性分数“0.2:0.15”相关联。在一些形式中，分数越高意味着可跨越性越高。在其他形式中，较高的分数可能意味着机器人代理难以跨越。在图4中，两个可跨越性分数对应于来自两个不同机器人的分数。举例来说，可跨越性分数可以在0与1之间的范围内，并且被转换成用特定机器人跨越可能需要花费的时间。在下文中，为了进行简单和方便的解释，第一机器人30被设置为运载平台，并且第二机器人20被设置为腿式机器人，但是本公开不限于此。在一种形式中并且如下所述，采用可跨越性分数来选择要部署的合适的机器人代理。
48.图5示出了部署时机器人代理的一个示例性视觉显示。图5示出了袋式机器人代理(以灰色表示)扫描和勘测可跨越区域(以蓝色表示)。袋式机器人代理的不可跨越区域以红色显示。如图5所示，识别袋式机器人代理的当前位置。如图5所示的视觉显示器仅是举例，并且不同版本的视图是可用的。
49.现在提供关于勘测系统10的操作的细节。如所描述的，勘测系统10可以改善响应时间，因为本公开可以在找到适当的机器人代理访问的最优路径时实现快速处理。已经用离散时间模拟对勘测系统10进行了初始测试。在基于选定设施的具有六个节点和7个边缘的作为图形的地图(如类似于图4中示出的示例性地图的地图)进行的初始测试中，模拟获得了超过一百万种路径组合，并且花费了大约七分钟来确定最优路径。出于测试的目的，该初始测试是例如在限定和有限的布置下进行。
50.图6示出了根据本公开的一种或多种形式的用于使用具有机器人的勘测系统来勘测选定区域的方法的示意图。用于确定最优勘测路线的方法200包括：确定社区集合的第一步骤220、确定和选择要在每个社区中部署的机器人代理的第二步骤240，以及生成选定机器人代理访问所有社区的最优路线的第三步骤260。
51.在第一步骤220中，需要定义和确定社区。例如，在一种形式中，社区被定义为图形内的节点子集(参见图4所示的地图)，使得节点之间的连接比与网络的其余部分的连接更密集。在一些形式中，选定社区中的所有节点将由一个代理探查。例如，机器人代理20(参见图1和图3a至图3c)被分配来探查社区a，并且其将从与其相关联的运载平台的形式的第一机器人30卸载并去往给定社区a中的所有节点。在完成探查之后，机器人代理返回并安装到运载平台上。其他机器人代理将不会部署在社区a中。作为另一个示例，当运载平台被分配给社区b时，运载平台30将探查社区b中的所有节点，并且机器人代理(诸如腿式机器人)保
持安装在运载平台顶部上。在又一个实施例中，所有社区间的行进将通过运载平台进行，其中第二机器人代理20(诸如腿式机器人)位于运载平台的顶部上(参见图3a至图3c)。
52.在确定任何两个节点之间的距离时，将任何两个节点之间的最大欧几里德距离设置为小于由将机器人代理系到运载平台的布线器所支持的最大范围，如图2所示。
53.在确定社区时，识别要勘测的区域内的瓶颈区域。瓶颈区域涉及可能影响轮式机器人系统(诸如图2中的运载平台)的可跨越性的区域或结构。例如，将台阶区域作为另一个社区留给轮式机器人可跨越的相邻平台区域。
54.实现标签传播的算法可用于确定和找到社区。参见usha nandinin r aghvan等人的“用于检测大规模网络中的社区结构的接近线性时间算法(near linear time algorithm to detect community structures in large-scale networks)”，arxiv:0709.2938[physics.soc-ph]。
[0055]
确定地图中的社区(诸如图4所示的社区)的过程对应于基于图6的第一步骤220中的节点处的可跨越性分数来分割图表。在一种形式中，考虑节点之间的欧几里德距离，因为由标签传播生成的社区可能导致非常大的集群，这可能导致机器人代理失去连接性。为了考虑节点之间的欧几里德距离，将由标签传播生成的社区进一步分隔为较小的社区，如图7所示。参见cherifi c.,cherifi h.,karsai m.,musolesi m.(eds)complex networks&their applications vi.complex networks 2017.studies in computational intelligence,vol 689.springer,cham中par
é
s f.等人的(2018)流体社区：具竞争力的可扩展且多样的社区检测算法(fluid communities:a competitive,scalable and diverse community detection algorithm)。
[0056]
遵循图7所示的方法的分隔通过使机器人彼此处于设定距离内来减少或抑制连接性丢失(即，机器人可以不会彼此分开太远以避免连接性丢失)。因此，将社区划分或分隔为多个较小的社区以满足欧几里德距离或保持在欧几里德距离内。在这样做时，可以使用如图7所示的分隔和上述流体社区论文中描述的方法。该分隔用于在机器人之间实施通信约束。
[0057]
图8示出了根据本公开的一种或多种形式的找到社区的示例性结果或输出。如图8所示，确定并示出命名为“0”、“1”、
……“
39”的多个节点。在图8中，用相同颜色(诸如红色、绿色、黄色、灰色等)着色的节点是类似的并且被分组在一起，因为它们共享共同的特征，诸如相对开放的、狭窄的门廊等。图9示出了在设施的地图中确定的社区，并且社区以诸如灰色、绿色、黄色、蓝色、粉红色等不同颜色示出，并且与每个社区中的一个或多个节点相关联。在一些形式中，社区的颜色编码可以指示某些社区的共同特征，诸如灰色社区是平坦且宽阔的空间，橙色社区是狭窄空间等。如图8和图9所示的社区和节点的设置仅是举例，并且由于要勘测的区域的变化以及它们的结构不同，各种其他设置也是可能的。
[0058]
在一些形式中，可以提供特定设施中的节点，然后考虑访问此类节点的难度。例如，可由人类但不可由轮式机器人访问的社区可以是一个(第一)社区，并且第一社区之外的可由轮式机器人访问的区域将是另一个社区(即，第二社区)。总体而言，基于不同机器人的可跨越性来确定社区。
[0059]
返回参考图6，确定和选择要部署的代理的第二步骤224在第一步骤222之后。在一种形式中，在确定和选择在每个社区中要部署哪个代理时，应考虑若干考虑因素。首先，在
如图1和图2所示的勘测系统10中，腿式机器人形式的第二机器人代理20可以具有比运载平台30更短的电池寿命。这意味着第一机器人代理20应谨慎地部署，例如，当明确需要其移动性特性来上楼梯或避开地面物体等时部署第一机器人代理20。这种考虑可能类似于已知的“背包”优化情况，在所述情况下，鉴于一组物品，每个物品具有重量和值，确定要包括在集合中的每个物品的数量，使得总重量小于或等于给定的极限，并且同时总值尽可能大。
[0060]
更具体地，确定例如将机器人代理20部署到选定社区的值(“v”)。机器人代理20在危急情况下部署，这可以转化为最有益的情况。在这里的形式中，值被编码为由于机器人代理20的部署而节省的时间，如下面的等式中所定义。
[0061][0062]
要确定的另一个因素是重量(“w”)，其表示将机器人代理20部署到选定社区的成本。部署机器人代理20的成本对应于为了完全探查节点集群而使用的能量。部署机器人代理20的成本用以下等式表示：
[0063][0064]
图10示出了根据本公开的一种或多种形式的将代理分配给社区的示例性结果。在图10中，以黄色示出的第一组社区将由呈腿式机器人的形式的第二机器人代理20探查，并且以灰色示出的第二组社区将由呈运载平台形式的第一机器人30探查。图10中示出的节点可以用作数据收集/捕获点。如图10所示，以灰色表示的第二组社区相对更宽，这有利于运载平台的更好的可跨越性。以黄色表示的第一组社区涉及狭窄的通道和更复杂的结构。根据本公开的形式不限于图10所示的结果，并且第二机器人代理20和呈运载平台形式的第一机器人30以及诸如无人机系统的其他机器人的部署可以基于要探查的社区而变化。
[0065]
如图6的流程图中所示的下一步骤是在第三步骤260中生成机器人访问所有社区的最优路线。在第三步骤260中，采用解决双级旅行商问题的方法。旅行商问题(tsp)是探查访问每个城市并返回到起始城市的最短的可能路线，其中给出城市列表和每对城市之间的距离。tsp方法在相关领域中是已知的，并且各种实现方式是可用的。在第三步骤260中，存在确定最优路线的两个阶段。第一阶段涉及在全局级别上确定最优路线，并且第二阶段是在社区级别上确定。图11示出了通过使用双级旅行商算法确定的最优路径的一个示例性结果，其中描绘了节点编号和距离。图12示出了在第三步骤260中运行tsp算法的计算机模拟结果，所述tsp算法涉及在表示设施地图的图形中确定的总共39个节点。
[0066]
图13示出了由于双级旅行商方法以及将由第二机器人代理20进行勘测和跨越的以黄色表示的第一组社区和将由第一机器人30进行勘测和跨越的以灰色表示的第二组社区而生成最优路径。
[0067]
已经观察到根据本公开的形式与使用单纯解决方案作为基准解决方案的比较性实现方式之间的比较。这里的单纯解决方案涉及行进通过由tsp方法生成的路径中的所有节点，以及部署第二机器人代理20以探查路径并且在第二机器人代理20与第一机器人30之间的可跨越性分数的差大于0.2的情况下，将路径报告回第一机器人30。单纯解决方案可能导致腿式机器人不可用，因为当由于腿式机器人的电池寿命耗尽而需要腿式机器人时，腿
式机器人的电池可能在早期用完。如果腿式机器人不可用，则可能需要将轮式机器人部署在较不可跨越的区域中，这是耗时的。在该情况下，例如，腿式机器人可以以14.8个单位时间探查边缘，而运载平台可能需要102.8个单位时间。因此，与使用花费213个单位时间的单纯解决方案的比较性实现方式相比，本公开提出的方法花费130个单位时间。这证明由本公开提出的方法可以以时间效率更高的方式实现处理。
[0068]
在一些形式中，当机器人代理20位于运载平台30上时对机器人代理20进行再充电可以解决机器人代理20的电池寿命问题。
[0069]
在一些形式中，尽管运载平台可以具有比腿式机器人更长的电池寿命，但是应当将运载平台的充电纳入勘测系统10的操作中。
[0070]
在上述形式中，访问表示设施的地图的图形中的所有节点。然而，本公开不限于此，并且一些节点可以从访问节点中排除。计算机算法可以通过对访问节点的预期信息丰富度和预期能量消耗进行加权来选择需要访问哪些节点。一种选择和确定要包括的节点和要排除的节点的方法是在多代理背包问题中包括虚拟代理。
[0071]
在一些形式中，可以选择图形上机器人代理应相遇的会合节点。另外，可以基于由已经部署在社区中的运载平台30和/或机器人代理20捕获的最近信息来更新表示设施地图的图形。
[0072]
一旦建立了社区和节点，就生成并存储包括社区和节点的地图。在一些形式中，如图13所示的地图可以存储在第一机器人30中。替代地或另外，如图13所示的地图可以存储在位于第一机器人30外部的服务器中，并将此类地图传输到第一机器人30。可以基于在处于操作中时从勘测系统10获得的反馈信息来更新地图。
[0073]
图14是根据本公开的一种或多种形式的用于操作勘测系统的方法的流程图。方法300包括将第二机器人20(诸如腿式机器人)安装或定位在第一机器人30上(步骤310)。如上面结合图1至图3a至图3c所述，第二机器人20和第一机器人30具有不同的移动性特性。方法300包括将第一机器人30(在其上安装第二机器人20)部署在具有由第一机器人30确定和辨识的多个社区的选定区域中(步骤320)。
[0074]
在到达选定区域内的选定社区中的第一节点时，从选定区域的地图中检索与第一节点相关联的可跨越性分数(步骤330)。基于可跨越性分数，第一机器人30确定是否在选定社区中部署第二机器人(步骤340)。基于所述确定，所部署的机器人(第一机器人或第二机器人)通过使用除了联接到社区的基础设施的传感器系统之外，还使用联接到所部署的机器人的传感器系统，来扫描社区并捕获数据(步骤350)。
[0075]
一旦完成数据捕获，第二机器人(如果已部署)就返回并安装到第一机器人上，并且第一机器人基于地图中的最优路线移动到下一个社区(步骤360)。重复确定与下一个社区中的一个或多个节点相关联的可跨越性分数以及是否部署第二机器人的过程(步骤360)。
[0076]
基于上述形式，勘测系统10可以最大化覆盖范围并且最小化在设施或工厂环境中探查设施的时间。勘测系统10可以进一步最小化通信丢失和机器人20向运载平台30安装或拆卸的次数。
[0077]
在一些形式中，图2所示的腿式机器人可以在安装上机器人时再充电。当如图3b和图3c所示的运载平台在图形中的节点之间移动或等待腿式机器人返回时，可以发生再充电
过程。
[0078]
除非本文另有明确指示，否则指示机械/热性质、组成百分比、尺寸和/或公差或其他特性的所有数值在描述本公开的范围时应理解为由词语“约”或“大约”修饰。出于各种原因期望进行这种修饰，所述原因包括：工业实践；材料、制造和组装公差；以及测试能力。
[0079]
使用各种术语来描述元件之间的空间和功能关系，包括“连接”、“接合”、“联接”、“相邻”、“在
……
旁边”、“在
……
顶部上”、“在
……
上方”、“在
……
下方”和“设置”。除非明确地描述为“直接的”，否则当在本公开中描述第一元件与第二元件之间的关系时，该关系可以是第一元件与第二元件之间不存在其他中间元件的直接关系，并且也可以是其中在第一元件与第二元件之间存在一个或多个中间元件(在空间上或功能上)的间接关系。如本文所使用，短语a、b和c中的至少一个应被解释为使用非排他性逻辑或表示逻辑(a或b或c)，并且不应被解释为表示“a中的至少一个、b中的至少一个以及c中的至少一个”。
[0080]
本公开的描述本质上仅是示例性的，并且因此不脱离本公开的实质的变化意图在本公开的范围内。不应将此类变化视为脱离本公开的精神和范围。