本文介绍了一个测试台,以研究表现出群体智能的无人机(UAV)的分布式传感问题。几种智能城市应用程序,例如运输和灾难响应,需要通过一群智能和合作的无人机有效地收集传感器数据。事实证明,对于系统和严格研究而没有损害规模,现实主义和外部有效性,这通常被证明太复杂且昂贵。借助拟议的测试床,本文设置了一个垫脚石,以在小实验室空间内模仿,源自经验数据和仿真模型的大型感应区域。在此感应地图上,一群低成本的无人机可以飞行,从而可以研究各种问题,例如能源消耗,充电控制,导航和避免碰撞。分散的多代理集体学习算法(EPO)适用于无人机群智能以及对功耗测量的评估提供了概念验证,并验证了拟议的测试台的准确性。
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Smart City applications, such as traffic monitoring and disaster response, often use swarms of intelligent and cooperative drones to efficiently collect sensor data over different areas of interest and time spans. However, when the required sensing becomes spatio-temporally large and varying, a collective arrangement of sensing tasks to a large number of battery-restricted and distributed drones is challenging. To address this problem, we introduce a scalable and energy-aware model for planning and coordination of spatio-temporal sensing. The coordination model is built upon a decentralized multi-agent collective learning algorithm (EPOS) to ensure scalability, resilience, and flexibility that existing approaches lack of. Experimental results illustrate the outstanding performance of the proposed method compared to state-of-the-art methods. Analytical results contribute a deeper understanding of how coordinated mobility of drones influences sensing performance. This novel coordination solution is applied to traffic monitoring using real-world data to demonstrate a $46.45\%$ more accurate and $2.88\%$ more efficient detection of vehicles as the number of drones become a scarce resource.
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近年来,无人驾驶航空公司(无人机)的扩散急剧增加。无人机可以以可靠且具有成本效益的方式完成复杂或危险的任务,但仍然受到功耗问题的限制,这对飞行持续时间和能源苛刻任务的完成构成了严重的限制。以能源有效的方式提供具有高级决策功能的无人机的可能性是非常有益的。在本文中,我们提出了一个实际的解决方案,对这个问题进行了深入学习的问题。开发系统将OpenMV微控制器集成到DJI Tello Micro Acial车辆(MAV)中。微控制器托管一组机器学习的推理工具,协作控制无人机的导航并完成给定的任务目标。这种方法的目标是利用TINYML的新机遇特征通过OpenMV,包括离线推断,低延迟,能效和数据安全性。该方法在实际应用程序上成功验证,该应用程序包括在拥挤环境中穿着保护面具的人们的船上检测。
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Unmanned aerial vehicle (UAV) swarms are considered as a promising technique for next-generation communication networks due to their flexibility, mobility, low cost, and the ability to collaboratively and autonomously provide services. Distributed learning (DL) enables UAV swarms to intelligently provide communication services, multi-directional remote surveillance, and target tracking. In this survey, we first introduce several popular DL algorithms such as federated learning (FL), multi-agent Reinforcement Learning (MARL), distributed inference, and split learning, and present a comprehensive overview of their applications for UAV swarms, such as trajectory design, power control, wireless resource allocation, user assignment, perception, and satellite communications. Then, we present several state-of-the-art applications of UAV swarms in wireless communication systems, such us reconfigurable intelligent surface (RIS), virtual reality (VR), semantic communications, and discuss the problems and challenges that DL-enabled UAV swarms can solve in these applications. Finally, we describe open problems of using DL in UAV swarms and future research directions of DL enabled UAV swarms. In summary, this survey provides a comprehensive survey of various DL applications for UAV swarms in extensive scenarios.
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主动位置估计(APE)是使用一个或多个传感平台本地化一个或多个目标的任务。 APE是搜索和拯救任务,野生动物监测,源期限估计和协作移动机器人的关键任务。 APE的成功取决于传感平台的合作水平,他们的数量,他们的自由度和收集的信息的质量。 APE控制法通过满足纯粹剥削或纯粹探索性标准,可以实现主动感测。前者最大限度地减少了位置估计的不确定性;虽然后者驱动了更接近其任务完成的平台。在本文中,我们定义了系统地分类的主要元素,并批判地讨论该域中的最新状态。我们还提出了一个参考框架作为对截图相关的解决方案的形式主义。总体而言,本调查探讨了主要挑战,并设想了本地化任务的自主感知系统领域的主要研究方向。促进用于搜索和跟踪应用的强大主动感测方法的开发也有益。
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纳米大小的无人机具有探索未知和复杂环境的巨大潜力。它们的尺寸很小,使它们敏捷且安全地靠近人类,并使他们能够穿过狭窄的空间。但是,它们的尺寸很小和有效载荷限制了板载计算和传感的可能性,从而使完全自主的飞行极具挑战性。迈向完全自主权的第一步是可靠的避免障碍,这在通用的室内环境中被证明在技术上具有挑战性。当前的方法利用基于视觉或一维传感器来支持纳米无人机感知算法。这项工作为基于新颖的毫米尺寸64像素多区域飞行时间(TOF)传感器和通用的无模型控制策略提供了轻巧的避免障碍系统。报告的现场测试基于Crazyflie 2.1,该测试由定制的多区TOF甲板扩展,总质量为35克。该算法仅使用0.3%的车载处理能力(210US执行时间),帧速率为15fps,为许多未来应用提供了绝佳的基础。运行提出的感知系统(包括抬起和操作传感器)所需的总无人机功率不到10%。在通用且以前未开发的室内环境中,提出的自动纳米大小无人机以0.5m/s的速度达到100%可靠性。所提出的系统释放出具有广泛数据集的开源,包括TOF和灰度摄像头数据,并与运动捕获中的无人机位置地面真相结合在一起。
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两栖地面汽车将飞行和驾驶模式融合在一起,以实现更灵活的空中行动能力,并且最近受到了越来越多的关注。通过分析现有的两栖车辆,我们强调了在复杂的三维城市运输系统中有效使用两栖车辆的自动驾驶功能。我们审查并总结了现有两栖车辆设计中智能飞行驾驶的关键促成技术,确定主要的技术障碍,并提出潜在的解决方案,以实现未来的研究和创新。本文旨在作为研究和开发智能两栖车辆的指南,以实现未来的城市运输。
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Utilizing autonomous drones or unmanned aerial vehicles (UAVs) has shown great advantages over preceding methods in support of urgent scenarios such as search and rescue (SAR) and wildfire detection. In these operations, search efficiency in terms of the amount of time spent to find the target is crucial since with the passing of time the survivability of the missing person decreases or wildfire management becomes more difficult with disastrous consequences. In this work, it is considered a scenario where a drone is intended to search and detect a missing person (e.g., a hiker or a mountaineer) or a potential fire spot in a given area. In order to obtain the shortest path to the target, a general framework is provided to model the problem of target detection when the target's location is probabilistically known. To this end, two algorithms are proposed: Path planning and target detection. The path planning algorithm is based on Bayesian inference and the target detection is accomplished by means of a residual neural network (ResNet) trained on the image dataset captured by the drone as well as existing pictures and datasets on the web. Through simulation and experiment, the proposed path planning algorithm is compared with two benchmark algorithms. It is shown that the proposed algorithm significantly decreases the average time of the mission.
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在过去的十年中,自动驾驶航空运输车辆引起了重大兴趣。这是通过空中操纵器和新颖的握手的技术进步来实现这一目标的。此外,改进的控制方案和车辆动力学能够更好地对有效载荷进行建模和改进的感知算法,以检测无人机(UAV)环境中的关键特征。在这项调查中,对自动空中递送车辆的技术进步和开放研究问题进行了系统的审查。首先,详细讨论了各种类型的操纵器和握手,以及动态建模和控制方法。然后,讨论了降落在静态和动态平台上的。随后,诸如天气状况,州估计和避免碰撞之类的风险以确保安全过境。最后,调查了交付的UAV路由,该路由将主题分为两个领域:无人机操作和无人机合作操作。
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In recent years, the exponential proliferation of smart devices with their intelligent applications poses severe challenges on conventional cellular networks. Such challenges can be potentially overcome by integrating communication, computing, caching, and control (i4C) technologies. In this survey, we first give a snapshot of different aspects of the i4C, comprising background, motivation, leading technological enablers, potential applications, and use cases. Next, we describe different models of communication, computing, caching, and control (4C) to lay the foundation of the integration approach. We review current state-of-the-art research efforts related to the i4C, focusing on recent trends of both conventional and artificial intelligence (AI)-based integration approaches. We also highlight the need for intelligence in resources integration. Then, we discuss integration of sensing and communication (ISAC) and classify the integration approaches into various classes. Finally, we propose open challenges and present future research directions for beyond 5G networks, such as 6G.
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尽管使用多个无人机(UAV)具有快速自主探索的巨大潜力,但它的关注程度很少。在本文中,我们提出了赛车手,这是一种使用分散无人机的舰队的快速协作探索方法。为了有效派遣无人机,使用了基于在线HGRID空间分解的成对交互。它可确保仅使用异步和有限的通信同时探索不同的区域。此外,我们优化了未知空间的覆盖路径,并通过电容的车辆路由问题(CVRP)配方平衡分区到每个UAV的工作负载。鉴于任务分配,每个无人机都会不断更新覆盖路径,并逐步提取关键信息以支持探索计划。分层规划师可以找到探索路径,完善本地观点并生成序列的最小时间轨迹,以敏捷,安全地探索未知空间。对所提出的方法进行了广泛的评估,显示出较高的勘探效率,可伸缩性和对有限交流的鲁棒性。此外,我们第一次与现实世界中的多个无人机进行了完全分散的协作探索。我们将作为开源软件包发布实施。
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我们提供了机器人智能系统和控制(RISC)LAB MULTIAGEGGENT测试,用于在室外环境中的可靠搜索和救援和空中运输。该系统包括三个多陆无人机(无人机)的团队,能够在室外场中自主搜索,拾取和运输随机分布的物体。该方法涉及基于视觉的物体检测和定位,具有我们的新颖设计,基于GPS的UAV导航和下降区的物体的安全释放。我们的合作策略可确保无人机之间安全的空间分离,我们可以使用已启用的通信共识,防止下落区域的冲突。所有计算都在每个UAV上执行。我们描述了系统的完整软件和硬件架构,并使用全面的户外实验展示其可靠的性能,并通过将我们的结果与最近的一些类似的作品进行比较。
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Filming sport videos from an aerial view has always been a hard and an expensive task to achieve, especially in sports that require a wide open area for its normal development or the ones that put in danger human safety. Recently, a new solution arose for aerial filming based on the use of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), which is substantially cheaper than traditional aerial filming solutions that require conventional aircrafts like helicopters or complex structures for wide mobility. In this paper, we describe the design process followed for building a customized UAV suitable for sports aerial filming. The process includes the requirements definition, technical sizing and selection of mechanical, hardware and software technologies, as well as the whole integration and operation settings. One of the goals is to develop technologies allowing to build low cost UAVs and to manage them for a wide range of usage scenarios while achieving high levels of flexibility and automation. This work also shows some technical issues found during the development of the UAV as well as the solutions implemented.
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While the capabilities of autonomous systems have been steadily improving in recent years, these systems still struggle to rapidly explore previously unknown environments without the aid of GPS-assisted navigation. The DARPA Subterranean (SubT) Challenge aimed to fast track the development of autonomous exploration systems by evaluating their performance in real-world underground search-and-rescue scenarios. Subterranean environments present a plethora of challenges for robotic systems, such as limited communications, complex topology, visually-degraded sensing, and harsh terrain. The presented solution enables long-term autonomy with minimal human supervision by combining a powerful and independent single-agent autonomy stack, with higher level mission management operating over a flexible mesh network. The autonomy suite deployed on quadruped and wheeled robots was fully independent, freeing the human supervision to loosely supervise the mission and make high-impact strategic decisions. We also discuss lessons learned from fielding our system at the SubT Final Event, relating to vehicle versatility, system adaptability, and re-configurable communications.
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最近无人驾驶飞行器(UAV)已广泛部署在各种真实的场景,如灾难救援和包裹交付。这些工作环境中的许多都是不确定和动态障碍的非结构化。保持UAV碰撞经常发生。非常希望具有高灵敏度的无人机,以调整其用于适应这些环境动态的动作。但是,无人机敏捷性受其电池电量输出的限制;特别是,UAV的电力系统不能知道其在运动规划中的实际功率需求,而需要随着环境和UAV条件而动态变化。在运动规划中,难以准确地对准电源需求的电源。这种不匹配会导致无人机的电源不足,并导致延迟运动调整,在很大程度上增加了障碍物的碰撞风险,因此破坏了无人机敏捷性。为提高无人机敏捷性,开发了一种新颖的智能电源解决方案,敏捷增强电源(AEPS),以主动准备适当的电量,以支持具有增强敏捷性的运动规划。该方法在物理电力系统和UAV规划之间构建了一座桥梁。凭借敏捷增强的运动规划,将提高复杂工作环境中的UAV的安全性。为了评估AEPS有效性,采用了“社区安全巡逻任务”的任务,采用了意外障碍;通过燃料电池,电池和电容器的混合集成来实现电源。通过成功和及时的电源,提高任务成功率和系统安全性,验证了AEP在提高无人机敏捷性方面的有效性,提高了任务持续时间。
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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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在迅速增长的海上风电场市场中出现了增加风力涡轮机尺寸和距离的全球趋势。在英国,海上风电业于2019年生产了英国最多的电力,前一年增加了19.6%。目前,英国将进一步增加产量,旨在增加安装的涡轮机容量74.7%,如最近的冠村租赁轮次反映。通过如此巨大的增长,该部门现在正在寻求机器人和人工智能(RAI),以解决生命周期服务障碍,以支持可持续和有利可图的海上风能生产。如今,RAI应用主要用于支持运营和维护的短期目标。然而,前进,RAI在海上风基础设施的全部生命周期中有可能发挥关键作用,从测量,规划,设计,物流,运营支持,培训和退役。本文介绍了离岸可再生能源部门的RAI的第一个系统评论之一。在当前和未来的要求方面,在行业和学术界的离岸能源需求分析了rai的最先进的。我们的评论还包括对支持RAI的投资,监管和技能开发的详细评估。通过专利和学术出版数据库进行详细分析确定的关键趋势,提供了对安全合规性和可靠性的自主平台认证等障碍的见解,这是自主车队中可扩展性的数字架构,适应性居民运营和优化的适应性规划人机互动对人与自治助理的信赖伙伴关系。
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未来的互联网涉及几种新兴技术,例如5G和5G网络,车辆网络,无人机(UAV)网络和物联网(IOT)。此外,未来的互联网变得异质并分散了许多相关网络实体。每个实体可能需要做出本地决定,以在动态和不确定的网络环境下改善网络性能。最近使用标准学习算法,例如单药强化学习(RL)或深入强化学习(DRL),以使每个网络实体作为代理人通过与未知环境进行互动来自适应地学习最佳决策策略。但是,这种算法未能对网络实体之间的合作或竞争进行建模,而只是将其他实体视为可能导致非平稳性问题的环境的一部分。多机构增强学习(MARL)允许每个网络实体不仅观察环境,还可以观察其他实体的政策来学习其最佳政策。结果,MAL可以显着提高网络实体的学习效率,并且最近已用于解决新兴网络中的各种问题。在本文中,我们因此回顾了MAL在新兴网络中的应用。特别是,我们提供了MARL的教程,以及对MARL在下一代互联网中的应用进行全面调查。特别是,我们首先介绍单代机Agent RL和MARL。然后,我们回顾了MAL在未来互联网中解决新兴问题的许多应用程序。这些问题包括网络访问,传输电源控制,计算卸载,内容缓存,数据包路由,无人机网络的轨迹设计以及网络安全问题。
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我们考虑一个用于边缘计算应用程序的智能传感器网络,该网络采样了感兴趣的信号,并将更新发送到基站进行远程全局监视。传感器配备了传感和计算,并且可以在传输前在板载上发送原始数据或处理它们。边缘的有限硬件资源产生基本的潜伏期 - 准确性权衡:原始测量值不准确,但及时,而计算延迟后准确的处理更新可用。同样,如果传感器在板载处理需要数据压缩,则无线通信引起的延迟可能会更高。因此,需要决定何时传感器应传输原始测量或依靠本地处理以最大程度地提高整体网络性能。为了解决这个传感设计问题,我们对一个嵌入计算和通信延迟的估计理论优化框架进行建模,并提出一种基于强化学习的方法,以在每个传感器上动态分配计算资源。我们提出的方法的有效性是通过数值模拟的验证,该案例研究是由无人机和自动驾驶车辆驱动的案例研究。
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服务交付设定为体验一个主要的范式转变,并在无人机技术中加上客户的快速进步,加上客户的较高期望和增加的竞争。我们提出了一种新颖的面向服务的方法,以使无人机运行的Skyway网络中的包装中无处不在地传送。我们讨论了基于服务的无人机交付的福利,框架和建筑,当代方法,开放的挑战和未来视力方向。
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