在机器人研究中，在不平坦的地形中安全导航是一个重要的问题。在本文中，我们提出了一个2.5D导航系统，该系统包括高程图构建，路径规划和本地路径，随后避免了障碍。对于本地路径，我们使用模型预测路径积分（MPPI）控制方法。我们为MPPI提出了新的成本功能，以使其适应高程图和通过不平衡运动。我们在多个合成测试和具有不同类型的障碍物和粗糙表面的模拟环境中评估系统。
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由于模糊图像本身缺乏时间和纹理信息，因此非均匀的图像脱毛是一项具有挑战性的任务。来自辅助传感器的互补信息正在探索这些事件传感器以解决这些限制。后者可以异步记录对数强度的变化，称为事件，具有高时间分辨率和高动态范围。当前的基于事件的脱蓝晶方法将模糊图像与事件结合在一起，以共同估计每个像素运动和DeBlur操作员。在本文中，我们认为一种分裂和争议的方法更适合此任务。为此，我们建议使用调制可变形的卷积，其内核偏移和调制掩模是从事件中动态估算的，以编码场景中的运动，而从模糊图像和相应事件的组合中学习了deblur操作员。此外，我们采用了一种粗到十的多尺度重建方法来应对低对比度区域中事件的固有稀疏性。重要的是，我们介绍了第一个数据集，其中包含对曝光时间内的真实RGB模糊图像和相关事件的对。我们的结果在使用事件时显示出更好的总体鲁棒性，在合成数据上，PSNR的改进最多可提高1.57db，而对真实事件数据的改进则提高了1.08 dB。
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自动驾驶技术正在迅速发展，如今，在城市地区提供了第一次自动游乐设施。这需要技术的安全性和可靠性的最高标准。一般自动驾驶管道的运动预测部分在提供这些品质方面起着至关重要的作用。在这项工作中，我们介绍了Waymo运动预测挑战2022的解决方案之一，基于Multipath ++，截至5月26日，第三名是2022年。我们的源代码在GitHub上公开可用。
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该论文着重于无人机的异质群，以实现移动机器人上层的动态着陆。科学家尚未实现这项具有挑战性的任务。关键技术是，我们没有用计算机视觉来促进无人机群的每个代理，这大大增加了有效载荷并缩短飞行时间，而是建议在领导者无人机上仅安装一台摄像头。追随者无人机从无人机中接收命令，并保持无冲突的轨迹。实验结果表明，群体降落在静态移动平台上（4.48厘米的RMSE）上很高。 RMSE群落在移动平台上的降落，最大速度为1.0 m/s和1.5 m/s，分别为8.76厘米和8.98厘米。拟议的蜂群技术将允许蜂群的省时降落，以进一步充电。这将使可以在救援操作，检查和维护，自主仓库库存，货物交付等方面实现多代理机器人系统的自我维护操作。
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强化学习正在寻找现实世界问题的方法，从模拟环境转移到物理设置。在这项工作中，我们在一个臂中利用一个臂中的共聚焦望远镜实现了光学马赫 - Zehnder干涉仪的视觉对准，这控制了相应光束的直径和发散。我们使用连续的动作空间;指数缩放使我们能够处理超过两个级别的范围内的动作。我们的代理仅在具有域随机化的模拟环境中列出。在实验评估中，该药剂显着优于现有的解决方案和人类专家。
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