机器人对未知环境的探索从根本上是一个不确定性下决策的问题，在这种情况下，机器人必须考虑传感器测量，本地化，动作执行以及许多其他因素的不确定性。对于大规模勘探应用，自治系统必须克服依次确定哪些环境区域的挑战，可以探索哪些区域，同时安全地评估与障碍和危险地形相关的风险。在这项工作中，我们提出了一个风险意识的元级决策框架，以平衡与本地和全球勘探相关的权衡。元级决策是基于经典的等级覆盖计划者，通过在本地和全球政策之间进行切换，其总体目标是选择最有可能在随机环境中最大化奖励的政策。我们使用有关环境历史，穿术风险和动力学约束的信息，以推理成功执行本地和全球政策之间的策略执行的可能性。我们已经在模拟和各种大规模现实世界硬件测试中验证了解决方案。我们的结果表明，通过平衡本地和全球探索，我们可以更有效地显着探索大规模的环境。
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本文通过讨论参加了为期三年的SubT竞赛的六支球队的不同大满贯策略和成果，报道了地下大满贯的现状。特别是，本文有四个主要目标。首先，我们审查团队采用的算法，架构和系统；特别重点是以激光雷达以激光雷达为中心的SLAM解决方案（几乎所有竞争中所有团队的首选方法），异质的多机器人操作（包括空中机器人和地面机器人）和现实世界的地下操作（从存在需要处理严格的计算约束的晦涩之处）。我们不会回避讨论不同SubT SLAM系统背后的肮脏细节，这些系统通常会从技术论文中省略。其次，我们通过强调当前的SLAM系统的可能性以及我们认为与一些良好的系统工程有关的范围来讨论该领域的成熟度。第三，我们概述了我们认为是基本的开放问题，这些问题可能需要进一步的研究才能突破。最后，我们提供了在SubT挑战和相关工作期间生产的开源SLAM实现和数据集的列表，并构成了研究人员和从业人员的有用资源。
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用快速自动驾驶汽车导航越野，取决于强大的感知系统，该系统与不可传输的地形区分开来。通常，这取决于语义理解，该语义理解基于人类专家注释的图像的监督学习。这需要对人类时间进行大量投资，假定正确的专家分类，并且小细节可能导致错误分类。为了应对这些挑战，我们提出了一种方法，可以以一种自我监督的方式从过去的车辆体验中预测高风险的地形。首先，我们开发了一种将车辆轨迹投射到前摄像头图像中的工具。其次，在地形的3D表示中的遮挡被过滤掉。第三，在蒙面车辆轨迹区域训练的自动编码器根据重建误差确定低风险和高风险地形。我们通过两种型号和不同的瓶颈评估了我们的方法，并使用了两个不同的训练站点和四轮越野车。与来自类似地形的两个独立的语义标签的独立测试集比较，表明能够将地面作为低风险和植被为高风险，精度为81.1％和85.1％。
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腿部机器人可以穿越各种各样的地形，其中一些可能对轮式机器人（例如楼梯或高度不平衡的表面）具有挑战性。然而，四倍的机器人面临湿滑表面上的稳定挑战。可以通过切换到更保守和稳定的运动模式，例如爬网模式（始终与地面三英尺接触）或安排模式（一只脚一次接触）来防止这种方法来解决这一问题。潜在跌落。为了应对这些挑战，我们提出了一种从过去的机器人体验中学习模型的方法，以预测潜在的失败。因此，我们仅基于本体感受的感觉信息触发步态切换。为了学习这种预测模型，我们提出了一个半监督的过程，用于在两个阶段中检测和注释地面真相滑移事件：我们首先在步态数据的时间序列序列中使用无可教力的异常检测器检测到异常发生，然后，然后，然后检测到异常情况。在重播模拟中，通过人类知识进行了验证，以断言滑移事件。这些注释的滑移事件随后用作地面真理示例，以训练整体决策者，以预测跨地形的滑移概率以进行遍历。我们分析了由腿部机器人在具有湿滑地形的多个站点上记录的数据分析模型。我们证明，潜在的滑移事件可以预测在潜在跌倒之前的720毫秒之前，平均精度大于0.95，平均F评分为0.82。最后，我们通过将其在腿部机器人上部署并根据滑移事件检测切换其步态模式来实时验证我们的方法。
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未知环境的探索和映射是自动机器人应用程序中的一项基本任务。在本文中，我们介绍了一个完整的框架，用于在未知的地下地区部署MAVS中的MAV。探索算法的主要动机是描绘机器人的下一个最佳边界，以便可以快速，安全但有效的方式覆盖新的地面。拟议的框架使用一种新颖的边界选择方法，该方法还有助于在地下洞穴，矿山和城市地区等受阻区中自动驾驶的安全导航。这项工作中提出的框架分叉了本地和全球探索中的勘探问题。拟议的勘探框架也可以根据机器人上的计算资源进行适应，这意味着可以在探索速度和地图质量之间进行权衡。这样的功能使建议的框架可以在地下探索，映射以及快速搜索和救援方案中部署。整个系统被认为是在类似隧道的环境中导航和物体定位的低复杂性和基线解决方案。在详细的仿真研究中评估了所提出的框架的性能，并与针对DARPA Sub-T挑战开发的高级探索计划框架进行了比较，这将在本文中介绍。
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在未知和大规模的地下环境中，与一组异质的移动机器人团队进行搜救，需要高精度的本地化和映射。在复杂和感知衰落的地下环境中，这一至关重要的需求面临许多挑战，因为在船上感知系统需要在非警官条件下运作（由于黑暗和灰尘，坚固而泥泞的地形以及自我的存在以及自我的存在，都需要运作。 - 类似和模棱两可的场景）。在灾难响应方案和缺乏有关环境的先前信息的情况下，机器人必须依靠嘈杂的传感器数据并执行同时定位和映射（SLAM）来构建环境的3D地图，并定位自己和潜在的幸存者。为此，本文报告了Team Costar在DARPA Subterranean Challenge的背景下开发的多机器人大满贯系统。我们通过合并一个可适应不同的探针源和激光镜配置的单机器人前端界面来扩展以前的工作，即LAMP，这是一种可伸缩的多机前端，以支持大型大型和内部旋转循环闭合检测检测规模环境和多机器人团队，以及基于渐变的非凸度的稳健后端，配备了异常弹性姿势图优化。我们提供了有关多机器人前端和后端的详细消融研究，并评估美国跨矿山，发电厂和洞穴收集的挑战现实世界中的整体系统性能。我们还发布了我们的多机器人后端数据集（以及相应的地面真相），可以作为大规模地下大满贯的具有挑战性的基准。
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多机器人大满贯系统在受GPS污染的环境中需要循环封闭以维护无漂移的集中式地图。随着越来越多的机器人和环境大小，检查和计算所有循环闭合候选者的转换变得不可行。在这项工作中，我们描述了一个循环闭合模块，该模块能够优先考虑哪个循环闭合以根据基础姿势图，与已知信标的接近性以及点云的特性进行计算。我们在DARPA地下挑战和许多具有挑战性的地下数据集中验证该系统，并证明该系统能够生成和保持低误差的地图。我们发现，我们提出的技术能够选择有效的循环封闭，与探空量解决方案相比，与没有优先级排序的基线版本相比，中位误差的平均值减少了51％，中位误差的平均误差和平均值减少了75％。我们还发现，与处理四个半小时内每个可能的循环封闭的系统相比，我们提出的系统能够在一小时的任务时间内找到较低的错误。可以找到此工作的代码和数据集https://github.com/nebula-autonomy/lamp
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LiDAR的探测法吸引了相当大的关注，作为在复杂的GNSS污染环境中运行的自主机器人的强大定位方法。但是，由于自动操作所需的板载计算和内存资源的局限性，在大规模环境中在异质平台上实现可靠和有效的性能仍然是一个挑战。在这项工作中，我们提出了实时地下3D映射的强大且计算效率的\ LIDAR ODOMETIRY系统。 Locus 2.0包括一个新型的基于正态的\ Morrell {广义迭代的最接近点（GICP）}公式，该公式会减少点云对齐的计算时间，这是一种自适应体素电网滤波器，可维持所需的计算负载，无论环境的几何形状和滑动方式如何 - 窗口地图方法界限内存消耗。所提出的方法被证明适合在严重的计算和记忆约束下部署在参与大规模探索的异质机器人平台上。我们展示了Locus 2.0，这是Costar团队进入DARPA地下挑战赛的关键要素，在各种地下场景中。我们将基因座2.0作为开源库，并在具有挑战性和大规模的地下环境中发布基于\激光雷达的Odometry数据集。该数据集在多种环境中具有腿部和轮式平台，包括雾，灰尘，黑暗和几何归化环境，总计$ 11〜h $运营以及$ 16〜公里的距离。
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本文建立了一种新颖的通用和平台 - 无话会风险感知路径规划框架，其基于经典$ D ^ * $ Lite规划仪，路径设计专注于安全性和效率。该计划者生成一个网格图，其中占用/自由/未知空间用不同的遍历成本表示。在这种情况下，在这种情况下呈现，将遍历成本添加到接近占用的未知体素。算法实现也通过动态网格图来增强，具有在机器人操作期间更新和扩展的新颖能力，从而增加了使命的整体安全性，并且适用于勘探和搜索和救援任务。在生成的网格图中，$ d ^ * $ lite能够规划一个更安全的路径，具有最小的遍历成本。所提出的路径规划框架适用于分别生成2D和3D路径，以及在3D情况下，在3D情况下，用一个体素高度产生网格以计划2D路径，这是区分之间的主要因素2D和3D路径规划。在Quadcopter平台和波士顿动力学点腿机器人的多种仿真和实际场实验中广泛评估所提出的新型路径规划方案的功效。
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感知性挑战性环境中的现场机器人需要快速准确的状态估计，但现代LIDAR传感器迅速压倒电流算法算法。为此，本文介绍了一种轻质前端激光乐曲线液，具有一致和准确的本地化，用于计算限制的机器人平台。我们的直接激光探针内径（DLO）方法包括多个关键算法创新，该创新优先考虑计算效率并实现密集，最小预处理的点云，以实时提供准确的姿态估计。这是通过一种新型密钥帧系统来实现的，该系统还有效地管理历史地图信息，除了用于数据结构回收的快速点云登记的自定义迭代最近的点求解器之外。我们的方法更准确地具有比当前最先进的计算开销更准确，并且在空中和腿机器人的几个感知性挑战环境中广泛地评估了作为美国国家航空航天委员会队队的一部分是美国国家航空航天委员会的一部分的感知挑战性的环境，这是DARPA地铁的研究和开发工作的一部分挑战。
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