本文由Matthew Dunbabin和Lino Marques撰写，发表于2012年3月的《IEEE Robotics & Automation Magazine》。文章主要回顾了过去二十年间机器人技术在环境监测领域的重大进展和应用，特别是海洋、陆地和空中机器人系统的发展。文章还探讨了未来实现大规模环境监测的研究趋势，包括协作机器人团队、机器人-无线传感器网络（WSN）交互、自适应采样和模型辅助路径规划等。
随着全球环境问题的加剧，如自然灾害（地震、海啸、飓风等）和环境事故（石油泄漏、核泄漏等），大规模、持续的环境监测变得尤为重要。传统的环境监测方法依赖于卫星遥感、固定监测站和人工采样，但这些方法在空间和时间覆盖上存在局限性，尤其是在极端事件发生时。机器人技术的引入为环境监测提供了新的工具，能够在大范围、长时间尺度上高效、精确地收集数据。
文章详细介绍了环境监测中机器人技术的应用，涵盖了传感器、传感器网络、机器人平台的设计与优化、路径规划、控制、定位和地图构建等多个方面。以下是文章的主要内容：
环境传感器：环境监测的关键是测量相关的物理、化学和生物变量。物理变量（如温度、压力、光照强度）可以通过便携式传感器轻松测量，而化学变量的测量通常依赖于笨重的分析仪器。近年来，基于电化学电池、金属氧化物气体传感器（MOX）和化学发光设备的低成本、低功耗小型传感器的发展，为机器人集成化学传感系统提供了可能。
传感器网络：传感器网络是分布式监测和实时观测的重要工具。传统的传感器网络只能提供固定的监测点，无法适应环境的变化。为了提高数据收集效率，研究人员开始将机器人技术与传感器网络结合，利用机器人的移动性来扩展监测范围。
早期环境机器人：早期的环境机器人主要用于探索极端自然环境，如深海、火山和极地。这些机器人通常执行预设任务，收集数据后返回。海洋机器人是最早应用于环境监测的机器人，主要因为海洋环境的相对简单性和低风险性。随着电池技术的进步，这些机器人的续航能力得到了显著提升。
环境机器人时代：近年来，机器人技术在环境监测中的应用取得了显著进展。研究人员开发了多种节能采样平台，如Argo浮标、水下滑翔机和太阳能无人机。这些平台能够在长时间内持续监测环境变化，极大地扩展了环境监测的时空范围。
自然栖息地测绘：机器人技术在生态学中的应用之一是生成高分辨率的地理参考地图。无人机（UAV）和自主水下机器人（AUV）被广泛用于绘制栖息地地图、监测植被变化和跟踪野生动物。通过视觉和声纳传感器，机器人能够生成三维地图，并通过机器学习技术对栖息地进行分类和变化检测。
海洋和大气羽流检测与定位：机器人平台能够在大范围内执行覆盖任务，但在检测和定位化学羽流时，传统的全覆盖任务效率较低。研究人员开发了多种搜索算法，如梯度跟踪、生物启发式搜索和粒子群优化算法，用于实时定位污染源。
数据搬运与传感器网络交互：数据搬运是指通过移动机器人从固定传感器节点收集数据的过程。研究人员开发了多种路径规划算法，如旅行商问题（TSP）的变体，以优化数据收集效率。此外，机器人-传感器网络的集成框架也在不断发展，旨在提高数据质量和测量精度。
模型辅助路径规划：将机器人的路径规划能力与环境预测模型结合，可以提高机器人在动态环境中的操作性能。例如，利用海洋和大气模型，机器人能够优化路径以跟踪动态环境过程，如海洋藻华和大气污染物扩散。
自适应采样：自适应采样技术允许机器人根据环境变化调整采样策略，以提高数据收集的效率和精度。研究人员开发了多种多尺度自适应采样算法，用于优化采样分布和减少不确定性。
协作机器人团队：多机器人系统能够提高大规模环境监测的资源利用率，特别是在动态环境中。研究人员提出了多种协作控制方案，如基于人工势场的控制策略和分布式协同控制算法，用于协调多个机器人执行环境监测任务。
尽管机器人技术在环境监测中取得了显著进展，但仍面临一些挑战： - 可靠性、安全性和续航能力：现有的机器人平台在可靠性和续航能力上仍有不足，特别是在极端环境中。 - 控制：在高度动态的环境中，机器人系统的控制能力需要进一步提升，特别是在扰动较大的情况下。 - 人机交互：现有的机器人系统在操作和编程上不够直观，缺乏标准化的人机交互界面。 - 任务执行和自适应任务规划：机器人系统需要更高的自主性，能够根据科学目标自动规划和调整任务。 - 实时动态过程跟踪：现有的机器人系统在跟踪快速变化的环境过程时仍存在不足，特别是在大气和海洋科学中。 - 协作系统：如何有效地集成和协调多个机器人系统，特别是在低通信带宽和GPS缺失的环境中，仍是一个挑战。 - 数据分类和信息提取：机器人系统生成的大量数据需要自动化处理技术，如机器学习，以提高数据分类和信息提取的效率。
本文总结了过去二十年间机器人技术在环境监测中的应用和进展，特别是在海洋、陆地和空中领域的应用。尽管机器人技术在环境监测中取得了显著进展，但仍有许多研究挑战需要解决。未来的研究将集中在提高机器人系统的可靠性、控制能力、自主性和协作能力，以推动机器人技术在环境科学中的广泛应用。