利用语义的空地团队大规模探索的挑战与机遇
Challenges and Opportunities for Large-Scale Exploration with Air-Ground Teams using Semantics
AI总结：
针对危险非结构化环境的大规模探索问题，研究人员提出以语义为通用语言、依赖机会性通信的空地机器人协作探索系统，点明了相关挑战、系统架构及实验经验，且代码已开源。
摘要：
机器人的一个常见且理想的应用是探索潜在危险的非结构化环境。空地协作为应对这类探索挑战提供了一种协同方法。本文中，我们展示了一个由空中和地面机器人组成的团队进行大规模探索的系统。该系统将语义作为通用交流语言，且完全依赖机会性通信。我们点明了该方法带来的独特挑战，阐释了我们的系统架构，并展示了实验过程中总结的经验教训。我们所有的代码均为开源，鼓励研究人员使用并在此基础上开展研究。
英文摘要：
One common and desirable application of robots is exploring potentially hazardous and unstructured environments. Air-ground collaboration offers a synergistic approach to addressing such exploration challenges. In this paper, we demonstrate a system for large-scale exploration using a team of aerial and ground robots. Our system uses semantics as lingua franca, and relies on fully opportunistic communications. We highlight the unique challenges from this approach, explain our system architecture and showcase lessons learned during our experiments. All our code is open-source, encouraging researchers to use it and build upon.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
