针对震后废墟的全地形智能搜救机器人
现代邮政学院（自动化学院）
地震是对人们的生产生活造成极大恶劣影响的地质自然灾害且在我国境内频发。大范围的地震对当地的震后救援系统施以巨大压力。 现存地震救援手段的局限性较大，例如在狭小空间内搜救人员与搜救犬无法深入、生命探测仪需要派遣救援人员进入灾区废墟，不仅可能造成救援人员的伤亡，而且难以具体定位被困人员位置。因此，需要一款能够在废墟中准确识别受困人员，并将人员位置、周边环境情况等重要信息迅速回传的搜救机器人。该机器人必须具备高机动能力、强越野能力以及在恶劣环境下较高的稳定性。对于地震灾区可能出现的特殊情况，如因管道破裂而导致的有毒有害气体泄漏与路面漫水，因砖瓦倒塌而形成的悬崖沟壑等，搜救机器人需要一方面保障自身的安全运行，更要配备多种传感器，为搜救人员探清救援前线的危险因素。 然而目前国内产品级的搜救机器人大多仍在附加功能及机械设计方面存在缺陷，因此我们尝试完善针对废墟的全地形智能搜救机器人相关的设计与制作，并且希望通过结合卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）等深度学习模型，提高人们在废墟环境下搜索救援的能力，保障一线工作者们的人身安全，真正有效地解决灾后搜救过程中的难点与痛点问题。
