提出了基于可见光通信(VLC)的人类和机器人的合作定位火焰。根据实验系统,我们证明它具有很高的精度和实时性能。
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我们证明了基于可见光定位(VLP)定位的多移动机器人导航。从我们的实验中,VLP可以准确地定位机器人的导航位置。
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随着未经驾驶汽车(UAV)未经授权操作的数量正在上升,多功能反无人机系统的实施变得必要。在这项工作中,我们开发了一种基于无人机的反无人机系统,该系统采用算法来检测和跟踪无人机无人机,并与无线截距功能结合使用,共同堵塞了流氓无人机,同时为追捕者无人机实现自我定位。在拟议的系统中,软件定义的Radio(SDR)用于在障碍物传输和频谱清除功能之间进行切换,以分别实现所需的GPS破坏和自定位。广泛的现场实验证明了在各种参数设置下在现实世界环境中提出的解决方案的有效性。
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无人机尚未完全信任。他们对导航的无线电和摄像机的依赖提高了安全性和隐私问题。这些系统可能会失败,导致事故,或滥用未经授权的录音。考虑到最近的法规,允许商业无人机仅在晚上运营,我们提出了一种从完全新的方法,无人机从人工照明中获得导航信息。在我们的系统中,标准灯泡调制其强度发送信标,无人机用简单的光电二极管解码此信息。该光学信息与无人机中的惯性和高度传感器组合,以提供定位,而无需无线电,GPS或相机。我们的框架是第一个提供3D无人机定位的灯光,我们用一个由四个光标记和迷你无人机组成的试验台来评估它。我们表明,我们的方法允许将无人机定位在实际位置的几个小叠内,并与最先进的定位方法相比,将本地化误差降低42%。
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通过智能连接设备,技术正在逐步重塑国内环境,提高家庭安全和整体环境质量。然而,人口转移和流行病最近展示导致他们房屋中的老年人隔离,产生了可靠的辅助人物的需求。机器人助理是国内福利创新的新前沿。老年人监测只是一个可能的服务应用之一,智能机器人平台可以处理集体福祉。在本文中,我们展示了一个新的辅助机器人,我们通过模块化的基于层的架构开发,使灵活的机械设计与最先进的人工智能进行了灵活的人工智能,以便感知和声音控制。关于以前的机器人助手的作品,我们提出了一个设置有四个麦粉轮的全向平台,这使得自主导航与杂乱环境中的有效障碍物避免。此外,我们设计可控定位装置,以扩展传感器的视觉范围,并改善对用户界面的访问以进行远程呈现和连接。轻量级深度学习解决方案,用于视觉感知,人员姿势分类和声乐命令完全运行机器人的嵌入式硬件,避免了云服务私有数据收集产生的隐私问题。
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Experiments using large numbers of miniature swarm robots are desirable to teach, study, and test multi-robot and swarm intelligence algorithms and their applications. To realize the full potential of a swarm robot, it should be capable of not only motion but also sensing, computing, communication, and power management modules with multiple options. Current swarm robot platforms developed for commercial and academic research purposes lack several of these critical attributes by focusing only on a few of these aspects. Therefore, in this paper, we propose the HeRoSwarm, a fully-capable swarm robot platform with open-source hardware and software support. The proposed robot hardware is a low-cost design with commercial off-the-shelf components that uniquely integrates multiple sensing, communication, and computing modalities with various power management capabilities into a tiny footprint. Moreover, our swarm robot with odometry capability with Robot Operating Systems (ROS) support is unique in its kind. This simple yet powerful swarm robot design has been extensively verified with different prototyping variants and multi-robot experimental demonstrations.
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In recent decades, several assistive technologies for visually impaired and blind (VIB) people have been developed to improve their ability to navigate independently and safely. At the same time, simultaneous localization and mapping (SLAM) techniques have become sufficiently robust and efficient to be adopted in the development of assistive technologies. In this paper, we first report the results of an anonymous survey conducted with VIB people to understand their experience and needs; we focus on digital assistive technologies that help them with indoor and outdoor navigation. Then, we present a literature review of assistive technologies based on SLAM. We discuss proposed approaches and indicate their pros and cons. We conclude by presenting future opportunities and challenges in this domain.
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目前,移动机器人正在迅速发展,并在工业中寻找许多应用。然而,仍然存在与其实际使用相关的一些问题,例如对昂贵的硬件及其高功耗水平的需要。在本研究中,我们提出了一种导航系统,该导航系统可在具有RGB-D相机的低端计算机上操作,以及用于操作集成自动驱动系统的移动机器人平台。建议的系统不需要Lidars或GPU。我们的原始深度图像接地分割方法提取用于低体移动机器人的安全驾驶的遍历图。它旨在保证具有集成的SLAM,全局路径规划和运动规划的低成本现成单板计算机上的实时性能。我们使用Traversability Map应用基于规则的基于学习的导航策略。同时运行传感器数据处理和其他自主驾驶功能,我们的导航策略以18Hz的刷新率为控制命令而迅速执行,而其他系统则具有较慢的刷新率。我们的方法在有限的计算资源中优于当前最先进的导航方法,如3D模拟测试所示。此外,我们通过在室内环境中成功的自动驾驶来展示移动机器人系统的适用性。我们的整个作品包括硬件和软件在开源许可(https://github.com/shinkansan/2019-ugrp-doom)下发布。我们的详细视频是https://youtu.be/mf3iufuhppm提供的。
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移动机器人和无人机的异构团队在对环境的自主探索方面提供了可观的好处。然而,尽管广泛讨论了此类系统的联合勘探方案,但它们仍未对无人机对接过程中外部条件变化和群体断层的适应性低。当一个代理商失去其位置信号时,我们提出了一种基于视觉的无人机群对接系统,以在移动平台上稳健地着陆。拟议的蜂鹰系统依靠基于视觉的检测来进行移动平台跟踪和导航其代理。群的每架无人机都带有RGB摄像头和APRILTAG3 QR代码标记。 Swarmhawk可以在两种操作模式之间切换,在全球无人机本地化的情况下充当均匀的群,或者在一个无人机或全球本地化故障中出现相机故障的情况下,将领导者的无人机指向其邻居。进行了两项实验,以通过静态和移动平台在全球和本地定位下评估Swarmhawk的性能。实验结果表明,静态移动平台上的群体着陆任务具有足够的准确性(均匀地层的4.2 cm误差为4.2厘米,领导者 - 追随者形成中的1.9厘米)和移动平台(同质地层中的6.9厘米和4.7 cm的误差为6.9 cm,在4.7 cm中的误差领导者追随者组)。此外,无人机在领导者追随者组中沿着复杂的轨迹(平均误差为19.4 cm)移动的平台上显示出良好的降落。拟议的蜂鹰技术可以潜在地应用于各种群情景中,包括复杂的环境勘探,检查和无人机交付。
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基于超宽带(UWB)范围的多机器人系统中相对定位的系统最近已成为GNSS贬低环境的强大解决方案。可伸缩性仍然是主要挑战之一,尤其是在临时部署中。最近的解决方案包括系统中不同机器人或节点的主动和被动定位模式的动态分配。随着较大规模的系统的分布越来越多,关键的研究问题出现在此类本地化系统的安全性和可信度领域。本文研究了协作决策过程与分布式分类帐技术的潜在整合。具体而言,我们研究了一种方法,用于在区块链中智能合约中运行UWB角色分配算法的方法。在以前的作品中,我们分别研究了ROS2与HyperLeDger织物区块链的集成,并引入了一种用于基于UWB的本地化的新算法。在本文中,我们通过(i)运行实验扩展了这些工作移动机器人。这使我们能够通过增强的身份和数据访问管理在安全且可信赖的过程中提供相同的功能。我们的结果表明,UWB角色分配对六个自动移动机器人的连续变化空间形成的有效性,同时证明对添加不影响本地化过程的区块链层的潜伏期和计算资源的影响很小。
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传感器是将物理参数或环境特征(例如温度,距离,速度等)转换为可以通过数字测量和处理以执行特定任务的信号的设备。移动机器人需要传感器来测量其环境的属性,从而允许安全导航,复杂的感知和相应的动作以及与填充环境的其他代理的有效相互作用。移动机器人使用的传感器范围从简单的触觉传感器(例如保险杠)到复杂的基于视觉的传感器,例如结构化灯相机。所有这些都提供了可以由机器人计算机处理的数字输出(例如,字符串,一组值,矩阵等)。通常通过使用传感器中包含的数字转换器(ADC)的类似物来离散一个或多个模拟电信号来获得此类输出。在本章中,我们介绍了移动机器人技术中最常见的传感器,并提供了其分类法,基本特征和规格的介绍。对功能和应用程序类型的描述遵循一种自下而上的方法:在描述现实世界传感器之前,介绍了传感器所基于的基本原理和组件,这些传感器通常基于多种技术和基本设备。
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本文介绍了我们的网络物理移动实验室(CPM实验室)。它是网络和自治车辆的开源开发环境,专注于网络决策,轨迹规划和控制。 CPM实验室主持20个物理模型规模车辆({\ mu}汽车),我们可以通过无限制的模拟车辆无缝扩展。代码和施工计划是公开的,以实现重建CPM实验室。我们的四层架构使得能够在模拟中和实验中无缝使用相同的软件,而无需进一步的适应。基于数据分发服务(DDS)的中间件允许以无缝方式在实验期间调整车辆数量。中间件还负责在逻辑执行时间方法后同步所有实体,以实现实验的确定性和再现性。这种方法使CPM实验室成为网络决策算法快速功能原型的独特平台。 CPM实验室允许研究人员以及来自不同学科的学生,以了解他们发展成为现实的想法。我们使用两个示例实验展示其能力。我们正在通过WebInterface进行远程访问CPM实验室。
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由于它可能对粮食安全,可持续性,资源利用效率,化学处理的降低以及人类努力和产量的优化,因此,自主机器人在农业中的应用正在越来越受欢迎。有了这一愿景,蓬勃发展的研究项目旨在开发一种适应性的机器人解决方案,用于精确耕作,该解决方案结合了小型自动无人驾驶飞机(UAV)(UAV)的空中调查能力以及由多功能无人驾驶的无人接地车(UGV)执行的针对性干预措施。本文概述了该项目中获得的科学和技术进步和结果。我们引入了多光谱感知算法以及空中和地面系统,用于监测农作物密度,杂草压力,作物氮营养状况,并准确地对杂草进行分类和定位。然后,我们介绍了针对我们在农业环境中机器人身份量身定制的导航和映射系统,以及用于协作映射的模块。我们最终介绍了我们在不同的现场条件和不同农作物中实施和测试的地面干预硬件,软件解决方案以及接口。我们描述了一个真正的用例,在该案例中,无人机与UGV合作以监视该领域并进行选择性喷涂而无需人工干预。
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事件摄像机是受到生物启发的动态视觉传感器,它们以高时间分辨率,高动态范围和低延迟响应图像强度的变化。这些传感器特性非常适合与智能视觉信标的广播视觉通信频道一起启用视觉目标跟踪,并在分布式机器人技术中应用。视觉信标可以通过对发射二极管(LED)的高频调节(例如车辆前大灯,物联网(IoT)LED,智能建筑灯等)来构建,这些灯光已经存在于许多真实世界中。事件摄像机的高时间分辨率特征使他们能够以基于经典的框架摄像机的速度捕获更高数据速率的视觉信号。在本文中,我们提出了一种具有LED调制和事件摄像头解调算法的新型智能视觉标准架构。我们定量评估我们原型型的智能视觉信标通信系统的LED传输速率,通信距离和消息传输精度之间的关系。所提出的方法在室内环境中最多可实现4 kbps,并且在100米的距离内以500桶的传输速率在阳光下以500 bps的速度实现了无损的传播,这表明了该技术在室外环境中的潜力。
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Efficient localization plays a vital role in many modern applications of Unmanned Ground Vehicles (UGV) and Unmanned aerial vehicles (UAVs), which would contribute to improved control, safety, power economy, etc. The ubiquitous 5G NR (New Radio) cellular network will provide new opportunities for enhancing localization of UAVs and UGVs. In this paper, we review the radio frequency (RF) based approaches for localization. We review the RF features that can be utilized for localization and investigate the current methods suitable for Unmanned vehicles under two general categories: range-based and fingerprinting. The existing state-of-the-art literature on RF-based localization for both UAVs and UGVs is examined, and the envisioned 5G NR for localization enhancement, and the future research direction are explored.
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在不久的将来,自动驾驶的开发将变得更加复杂,因为这些车辆不仅会依靠自己的传感器,而且还与其他车辆和基础设施进行交流以合作和改善驾驶体验。为此,需要进行一些研究领域,例如机器人技术,沟通和控制,以实施未来的方法。但是,每个领域首先关注其组件的开发,而组件可能对整个系统产生的影响仅在后期考虑。在这项工作中,我们集成了机器人技术,通信和控制的仿真工具,即ROS2,Omnet ++和MATLAB来评估合作驾驶场景。可以利用该框架使用指定工具来开发各个组件,而最终评估可以在完整的情况下进行,从而可以模拟高级多机器人应用程序以进行合作驾驶。此外,它可以用于集成其他工具,因为集成以模块化方式完成。我们通过在合作自适应巡航控制(CACC)和ETSI ITS-G5通信体系结构下展示排量场景来展示该框架。此外,我们比较了理论分析和实际案例研究之间控制器性能的差异。
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The field of autonomous mobile robots has undergone dramatic advancements over the past decades. Despite achieving important milestones, several challenges are yet to be addressed. Aggregating the achievements of the robotic community as survey papers is vital to keep the track of current state-of-the-art and the challenges that must be tackled in the future. This paper tries to provide a comprehensive review of autonomous mobile robots covering topics such as sensor types, mobile robot platforms, simulation tools, path planning and following, sensor fusion methods, obstacle avoidance, and SLAM. The urge to present a survey paper is twofold. First, autonomous navigation field evolves fast so writing survey papers regularly is crucial to keep the research community well-aware of the current status of this field. Second, deep learning methods have revolutionized many fields including autonomous navigation. Therefore, it is necessary to give an appropriate treatment of the role of deep learning in autonomous navigation as well which is covered in this paper. Future works and research gaps will also be discussed.
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每当一个人听到污染的时候,比不是不是,他们思想的第一个想法是空气污染。全球最介绍和讨论的污染之一是我们水体中不可生物降解的废物引起的。在印度的情况下,河流和湖泊表面有很多塑料废物。 Ganga River是10家河流之一,占90%的塑料,最终在大海中,由于这种废物,湖泊有主要的纳拉纳斯和湖泊的主要案例。这限制了清洁水源,导致水源的主要耗尽。从2001年到2012年,在海德拉巴市,3245公顷的湖泊消散了。在新德里南部的平均水平,水将九英尺抬起。因此,清洁这些本地水体和河流至关重要。我们的宗旨是开发一种水面清洁机床,该机床部署在岸上。机器人将在途中检测垃圾斑块并收集垃圾,从而使水体清洁。该解决方案采用监测机制,以便在发现任何人被发现污染水体时提醒当局。开发了一种通过使用太阳能来为系统供电的可持续系统。计算机视觉算法用于检测水面上的垃圾。该垃圾由机器人收集,并在指定位置处置。除了清洁水体外,还借助虚拟击剑算法实施了预防措施,如果有人试图污染水处理,则会提醒当局。部署Web应用程序和移动应用程序以分别检查机器人和岸上监控的运动。这种完整的解决方案涉及水护理所需的预防性和治疗措施。
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自动化驾驶系统(广告)开辟了汽车行业的新领域,为未来的运输提供了更高的效率和舒适体验的新可能性。然而,在恶劣天气条件下的自主驾驶已经存在,使自动车辆(AVS)长时间保持自主车辆(AVS)或更高的自主权。本文评估了天气在分析和统计方式中为广告传感器带来的影响和挑战,并对恶劣天气条件进行了解决方案。彻底报道了关于对每种天气的感知增强的最先进技术。外部辅助解决方案如V2X技术,当前可用的数据集,模拟器和天气腔室的实验设施中的天气条件覆盖范围明显。通过指出各种主要天气问题,自主驾驶场目前正在面临,近年来审查硬件和计算机科学解决方案,这项调查概述了在不利的天气驾驶条件方面的障碍和方向的障碍和方向。
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近年来,多机器人系统已受到行业和学术界的越来越多的关注。除了需要对相对本地化的准确和强大的估计,对系统的安全性和信任对于实现更广泛的采用至关重要。在本文中,我们提出了一个使用HyperLeDger Fabric在工业应用中进行多机器人协作的框架。我们依靠区块链身份来进行地面和空中机器人的相互作用,并使用智能合约进行协作决策。使用超宽带(UWB)本地化进行自动导航和机器人协作,这扩展了我们以前在基于面料的车队管理方面的工作。我们专注于使用地面机器人和空中机器人检查仓库般的环境,并存储有关区块链中发现的对象的信息。我们衡量添加区块链层,分析交易延迟的影响,并将与区块链相关过程的资源利用与已经运行的数据处理模块进行比较。
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