本文提出了一种新颖的方法，用于在具有复杂拓扑结构的地下领域的搜索和救援行动中自动合作。作为CTU-Cras-Norlab团队的一部分，拟议的系统在DARPA SubT决赛的虚拟轨道中排名第二。与专门为虚拟轨道开发的获奖解决方案相反，该建议的解决方案也被证明是在现实世界竞争极为严峻和狭窄的环境中飞行的机上实体无人机的强大系统。提出的方法可以使无缝模拟转移的无人机团队完全自主和分散的部署，并证明了其优于不同环境可飞行空间的移动UGV团队的优势。该论文的主要贡献存在于映射和导航管道中。映射方法采用新颖的地图表示形式 - 用于有效的风险意识长距离计划，面向覆盖范围和压缩的拓扑范围的LTVMAP领域，以允许在低频道通信下进行多机器人合作。这些表示形式与新的方法一起在导航中使用，以在一般的3D环境中可见性受限的知情搜索，而对环境结构没有任何假设，同时将深度探索与传感器覆盖的剥削保持平衡。所提出的解决方案还包括一条视觉感知管道，用于在没有专用GPU的情况下在5 Hz处进行四个RGB流中感兴趣的对象的板上检测和定位。除了参与DARPA SubT外，在定性和定量评估的各种环境中，在不同的环境中进行了广泛的实验验证，UAV系统的性能得到了支持。
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我们提出了通过现实的模拟和现实世界实验来支持可复制研究的多运动无人机控制（UAV）和估计系统。我们提出了一个独特的多帧本地化范式，用于同时使用多个传感器同时估算各种参考框架中的无人机状态。该系统可以在GNSS和GNSS贬低的环境中进行复杂的任务，包括室外室内过渡和执行冗余估计器，以备份不可靠的本地化源。提出了两种反馈控制设计：一个用于精确和激进的操作，另一个用于稳定和平稳的飞行，并进行嘈杂的状态估计。拟议的控制和估计管道是在3D中使用Euler/Tait-Bryan角度表示的，而无需使用Euler/Tait-Bryan角度表示。取而代之的是，我们依靠旋转矩阵和一个新颖的基于标题的惯例来代表标准多电流直升机3D中的一个自由旋转自由度。我们提供了积极维护且有据可查的开源实现，包括对无人机，传感器和本地化系统的现实模拟。拟议的系统是多年应用系统，空中群，空中操纵，运动计划和遥感的多年研究产物。我们所有的结果都得到了现实世界中的部署的支持，该系统部署将系统塑造成此处介绍的表单。此外，该系统是在我们团队从布拉格的CTU参与期间使用的，该系统在享有声望的MBZIRC 2017和2020 Robotics竞赛中，还参加了DARPA SubT挑战赛。每次，我们的团队都能在世界各地最好的竞争对手中获得最高位置。在每种情况下，挑战都促使团队改善系统，并在紧迫的期限内获得大量高质量的体验。
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