2024年10月14日至18日，机器人领域顶级会议之一的IROS（IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems）在阿联酋首都阿布扎比召开，来自厦门大学多媒体可信感知与高效计算教育部重点实验室的XMU MAC队（队员：赵邦威、陈香霖、国家瑞、王逸群和唐灿）在喻骁教授、曹刘娟教授和纪荣嵘教授的指导下，荣获了空中机器人协作巡检挑战赛（Cooperative Aerial Robots Inspection Challenge, 以下简称CARIC）的冠军，展现了实验室在多机器人自主智能协同领域的技术实力。
IROS作为全球机器人领域规模最大、最具影响力的会议之一，涵盖了智能机器人和系统的广泛主题，重点聚焦智能机器人系统的感知、决策、控制和操作等关键领域，吸引了世界各地的研究人员、学者及行业专家参会。其中，CARIC挑战赛作为无人机智能感知与集群协同应用的前沿交叉领域赛事，吸引了来自塞浦路斯大学、香港大学等多所国际知名研究机构的队伍参赛。
本次挑战赛任务的核心任务是面向多台不同种类无人机组成的异构无人机集群，针对各类建筑的表面目标点，设计无人机集群路径规划与控制算法，使得无人机捕获目标建筑物结构表面目标点的图像，完成对复杂建筑物的巡检。比赛重点考察无人机集群检测目标的效率和质量以及适应场景的能力。CARIC挑战赛基于Gazebo、RotorS等开源软件，模拟多无人机系统在真实场景中的建筑物巡检任务，基于通用指标对不同的协作巡检方法进行基准测试。参赛队伍仅能为无人机集群设计一套算法，但需要面对多个未知的结构化或非结构化复杂场景，包括地标建筑物（新加坡金沙酒店、阿联酋哈利法塔和迪拜帆船酒店）、飞机机库以及港口塔吊五个场景。
厦门大学队伍提出的“按能分配”任务调度算法，使得不同类型的无人机分别自主执行探索或检测的任务。在同类型的集群内部，算法也将进一步智能划分任务，从而提高任务完成的效率与精度。该算法在多个场景下展现了高效性和鲁棒性，在其他参赛队伍较往年比赛具有较大性能提升的激烈竞争中，取得了最高得分，获得了挑战赛的第一名。
未来，实验室将继续推进机器人集群协同与目标检测技术的研究，致力于实现自主智能无人机集群在复杂环境中的高效应用与落地。
附加材料：
挑战赛获奖证书
挑战赛队伍排名（节选）
挑战赛建筑场景图
新加坡金沙酒店场景巡检效果图
部分队员合照