昂贵的传感器和低效的算法管道显着影响自动机器的总成本。然而，实惠的机器人解决方案对于实际使用至关重要，其财务影响构成了在大多数申请领域采用服务机器人的基本要求。其中，精密农业领域的研究人员努力设计强大，经济高效的自主平台，以提供真正的大规模竞争解决方案。在本文中，我们提出了一个完整的算法管道，用于基于行的作物自主导航，专门设计用于应对低范围的传感器和季节性变化。首先，我们建立一个强大的数据驱动方法，为自主机器生成一个可行的路径，仅涵盖庄稼的占用网格信息的裁剪的完整扩展。此外，我们的解决方案利用了深入学习优化技术和综合生成数据的最新进步，以提供一种实惠的解决方案，可有效地解决由于植被生长在行的植被而有效地解决了众所周知的全球导航卫星系统不可靠性和降级。对计算机生成的环境和现实世界作物的广泛实验和模拟表明了我们的方法的稳健性和内在的完全平整性，其开辟了高度实惠和完全自主机器的可能性。
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2022-06-23
精确农业的发展在农业过程中逐渐引入自动化，以支持和合理化与现场管理有关的所有活动。特别是，服务机器人技术通过部署能够在字段中导航的自主代理在执行不同的任务而无需人工干预（例如监视，喷涂和收获）的同时，在这一演变中起主要作用。在这种情况下，全球路径规划是每个机器人任务的第一步，并确保通过完整的现场覆盖范围有效地执行导航。在本文中，我们提出了一种基于学习的方法来解决Waypoint生成，以规划基于行的农作物的导航路径，从利益区域的顶级图表开始。我们提出了一种基于对比损失的新方法，可以将这些点投射到可分离的潜在空间。拟议的深神经网络可以同时在单个正向传球中使用两个专门的头部来预测路点位置和群集分配。对模拟和现实世界图像的广泛实验表明，所提出的方法有效地解决了基于直的和曲面的作物的路点生成问题，从而克服了先前最先进的方法的局限性。
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精确农业正在迅速吸引研究，以有效地引入自动化和机器人解决方案，以支持农业活动。葡萄园和果园中的机器人导航在自主监控方面具有竞争优势，并轻松获取农作物来收集，喷涂和执行时必的耗时必要任务。如今，自主导航算法利用了昂贵的传感器，这也需要大量的数据处理计算成本。尽管如此，葡萄园行代表了一个具有挑战性的户外场景，在这种情况下，GPS和视觉进程技术通常难以提供可靠的定位信息。在这项工作中，我们将Edge AI与深度强化学习相结合，以提出一种尖端的轻质解决方案，以解决自主葡萄园导航的问题，而无需利用精确的本地化数据并通过基于灵活的学习方法来克服任务列出的算法。我们训练端到端的感觉运动剂，该端机直接映射嘈杂的深度图像和位置不可稳定的机器人状态信息到速度命令，并将机器人引导到一排的尽头，不断调整其标题以进行无碰撞的无碰撞中央轨迹。我们在现实的模拟葡萄园中进行的广泛实验证明了解决方案的有效性和代理的概括能力。
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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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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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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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休眠季节葡萄树修剪需要熟练的季节性工人，这在冬季变得越来越缺乏。随着在短期季节性招聘文化和低工资的短期季节性招聘文化和低工资的时间内，随着工人更少的葡萄藤，葡萄藤往往被修剪不一致地导致葡萄化物不平衡。除此之外，目前现有的机械方法无法选择性地修剪葡萄园和手动后续操作，通常需要进一步提高生产成本。在本文中，我们展示了崎岖，全自治机器人的设计和田间评估，用于休眠季节葡萄园的端到最终修剪。该设计的设计包括新颖的相机系统，运动冗余机械手，地面机器人和在感知系统中的新颖算法。所提出的研究原型机器人系统能够在213秒/葡萄藤中完全从两侧刺激一排藤蔓，总修枝精度为87％。与机械预灌浆试验相比，商业葡萄园中自治系统的初始现场测试显示出休眠季节修剪的显着变化。在手稿中描述了设计方法，系统组件，经验教训，未来增强以及简要的经济分析。
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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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本文介绍了Cerberus机器人系统系统，该系统赢得了DARPA Subterranean挑战最终活动。出席机器人自主权。由于其几何复杂性，降解的感知条件以及缺乏GPS支持，严峻的导航条件和拒绝通信，地下设置使自动操作变得特别要求。为了应对这一挑战，我们开发了Cerberus系统，该系统利用了腿部和飞行机器人的协同作用，再加上可靠的控制，尤其是为了克服危险的地形，多模式和多机器人感知，以在传感器退化，以及在传感器退化的条件下进行映射以及映射通过统一的探索路径计划和本地运动计划，反映机器人特定限制的弹性自主权。 Cerberus基于其探索各种地下环境及其高级指挥和控制的能力，表现出有效的探索，对感兴趣的对象的可靠检测以及准确的映射。在本文中，我们报告了DARPA地下挑战赛的初步奔跑和最终奖项的结果，并讨论了为社区带来利益的教训所面临的亮点和挑战。
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本文介绍了使用腿收割机进行精密收集任务的集成系统。我们的收割机在狭窄的GPS拒绝了森林环境中的自主导航和树抓取了一项挑战性的任务。提出了映射，本地化，规划和控制的策略，并集成到完全自主系统中。任务从使用定制的传感器模块开始使用人员映射感兴趣区域。随后，人类专家选择树木进行收获。然后将传感器模块安装在机器上并用于给定地图内的本地化。规划算法在单路径规划问题中搜索一个方法姿势和路径。我们设计了一个路径，后面的控制器利用腿的收割机的谈判粗糙地形的能力。在达接近姿势时，机器用通用夹具抓住一棵树。此过程重复操作员选择的所有树。我们的系统已经在与树干和自然森林中的测试领域进行了测试。据我们所知，这是第一次在现实环境中运行的全尺寸液压机上显示了这一自主权。
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Mohamed Bin Zayed国际机器人挑战（MBZIRC）2020为无人机（无人机）构成了不同的挑战。我们提供了四个量身定制的无人机，专门为MBZIRC的单独空中机器人任务开发，包括自定义硬件和软件组件。在挑战1中，使用高效率，车载对象检测管道进行目标UAV，以捕获来自目标UAV的球。第二个UAV使用类似的检测方法来查找和流行散落在整个竞技场的气球。对于挑战2，我们展示了一种能够自主空中操作的更大的无人机：从相机图像找到并跟踪砖。随后，将它们接近，挑选，运输并放在墙上。最后，在挑战3中，我们的UAV自动发现使用LIDAR和热敏摄像机的火灾。它用船上灭火器熄灭火灾。虽然每个机器人都具有任务特定的子系统，但所有无人机都依赖于为该特定和未来竞争开发的标准软件堆栈。我们介绍了我们最开源的软件解决方案，包括系统配置，监控，强大无线通信，高级控制和敏捷轨迹生成的工具。为了解决MBZirc 2020任务，我们在多个研究领域提出了机器视觉和轨迹生成的多个研究领域。我们介绍了我们的科学贡献，这些贡献构成了我们的算法和系统的基础，并分析了在阿布扎比的MBZIRC竞赛2020年的结果，我们的系统在大挑战中达到了第二名。此外，我们讨论了我们参与这种复杂的机器人挑战的经验教训。
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我们提出了一种新的四管齐下的方法，在文献中首次建立消防员的情境意识。我们构建了一系列深度学习框架，彼此之叠，以提高消防员在紧急首次响应设置中进行的救援任务的安全性，效率和成功完成。首先，我们使用深度卷积神经网络（CNN）系统，以实时地分类和识别来自热图像的感兴趣对象。接下来，我们将此CNN框架扩展了对象检测，跟踪，分割与掩码RCNN框架，以及具有多模级自然语言处理（NLP）框架的场景描述。第三，我们建立了一个深入的Q学习的代理，免受压力引起的迷失方向和焦虑，能够根据现场消防环境中观察和存储的事实来制定明确的导航决策。最后，我们使用了一种低计算无监督的学习技术，称为张量分解，在实时对异常检测进行有意义的特征提取。通过这些临时深度学习结构，我们建立了人工智能系统的骨干，用于消防员的情境意识。要将设计的系统带入消防员的使用，我们设计了一种物理结构，其中处理后的结果被用作创建增强现实的投入，这是一个能够建议他们所在地的消防员和周围的关键特征，这对救援操作至关重要在手头，以及路径规划功能，充当虚拟指南，以帮助迷彩的第一个响应者恢复安全。当组合时，这四种方法呈现了一种新颖的信息理解，转移和综合方法，这可能会大大提高消防员响应和功效，并降低寿命损失。
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2022-09-09
农业环境中的自主导航通常受到可能在耕地中可能出现的不同田间条件的挑战。在这些农业环境中自动导航的最新解决方案将需要昂贵的硬件，例如RTK-GPS。本文提出了一种强大的作物排检测算法，该算法可以承受这些变化，同时检测作物行进行视觉伺服。创建了一个糖图像的数据集，其中有43个组合在可耕地中发现的11个田间变化。新型的作物行检测算法既经过作物行检测性能，又要测试沿农作系的视觉伺服伺服的能力。该算法仅使用RGB图像作为输入，并且使用卷积神经网络来预测作物行面罩。我们的算法优于基线方法，该方法使用基于颜色的分割来实现场变化的所有组合。我们使用一个组合性能指标，该指标解释了作物行检测的角度和位移误差。我们的算法在作物的早期生长阶段表现出最差的表现。
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The last decade witnessed increasingly rapid progress in self-driving vehicle technology, mainly backed up by advances in the area of deep learning and artificial intelligence. The objective of this paper is to survey the current state-of-the-art on deep learning technologies used in autonomous driving. We start by presenting AI-based self-driving architectures, convolutional and recurrent neural networks, as well as the deep reinforcement learning paradigm. These methodologies form a base for the surveyed driving scene perception, path planning, behavior arbitration and motion control algorithms. We investigate both the modular perception-planning-action pipeline, where each module is built using deep learning methods, as well as End2End systems, which directly map sensory information to steering commands. Additionally, we tackle current challenges encountered in designing AI architectures for autonomous driving, such as their safety, training data sources and computational hardware. The comparison presented in this survey helps to gain insight into the strengths and limitations of deep learning and AI approaches for autonomous driving and assist with design choices. 1
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近年来，空中机器人背景下的高速导航和环境互动已成为几个学术和工业研究研究的兴趣领域。特别是，由于其若干环境中的潜在可用性，因此搜索和拦截（SAI）应用程序造成引人注目的研究区域。尽管如此，SAI任务涉及有关感官权重，板载计算资源，致动设计和感知和控制算法的具有挑战性的发展。在这项工作中，已经提出了一种用于高速对象抓握的全自动空中机器人。作为一个额外的子任务，我们的系统能够自主地刺穿位于靠近表面的杆中的气球。我们的第一款贡献是在致动和感觉水平的致动和感觉水平的空中机器人的设计，包括具有额外传感器的新型夹具设计，使机器人能够高速抓住物体。第二种贡献是一种完整的软件框架，包括感知，状态估计，运动计划，运动控制和任务控制，以便快速且强大地执行自主掌握任务。我们的方法已在一个具有挑战性的国际竞争中验证，并显示出突出的结果，能够在室外环境中以6米/分来自动搜索，遵循和掌握移动物体
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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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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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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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安装在微空中车辆（MAV）上的地面穿透雷达是有助于协助人道主义陆地间隙的工具。然而，合成孔径雷达图像的质量取决于雷达天线的准确和精确运动估计以及与MAV产生信息性的观点。本文介绍了一个完整的自动空气缩进的合成孔径雷达（GPSAR）系统。该系统由空间校准和时间上同步的工业级传感器套件组成，使得在地面上方，雷达成像和光学成像。自定义任务规划框架允许在地上控制地上的Stripmap和圆形（GPSAR）轨迹的生成和自动执行，以及空中成像调查飞行。基于因子图基于Dual接收机实时运动（RTK）全局导航卫星系统（GNSS）和惯性测量单元（IMU）的测量值，以获得精确，高速平台位置和方向。地面真理实验表明，传感器时机为0.8美元，正如0.1美元的那样，定位率为1 kHz。与具有不确定标题初始化的单个位置因子相比，双位置因子配方可提高高达40％，批量定位精度高达59％。我们的现场试验验证了本地化准确性和精度，使得能够相干雷达测量和检测在沙子中埋入的雷达目标。这验证了作为鸟瞰着地图检测系统的潜力。
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本文对地面农业机器人系统和应用进行了全面综述，并特别关注收获，涵盖研究，商业产品和结果及其能力技术。大多数文献涉及作物检测的发展，通过视觉及其相关挑战的现场导航。健康监测，产量估计，水状态检查，种子种植和清除杂草经常遇到任务。关于机器人收割，苹果，草莓，西红柿和甜辣椒，主要是出版物，研究项目和商业产品中考虑的农作物。据报道的收获农业解决方案，通常由移动平台，单个机器人手臂/操纵器和各种导航/视觉系统组成。本文回顾了报告的特定功能和硬件的发展，通常是运营农业机器人收割机所要求的；它们包括（a）视觉系统，（b）运动计划/导航方法（对于机器人平台和/或ARM），（c）具有3D可视化的人类机器人交流（HRI）策略，（d）系统操作计划＆掌握策略和（e）机器人最终效果/抓手设计。显然，自动化农业，特别是通过机器人系统的自主收获是一个研究领域，它仍然敞开着，在可以做出新的贡献的地方提供了一些挑战。
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