无人机可以提供最小约束的适应摄像头视图，以支持机器人远程启用。此外，可以自动化无人机视图，以减轻远程运行期间操作员的负担。但是，现有方法并不关注使用无人机作为自动视图提供商的两个重要方面。首先是无人机应如何从工作空间内的一系列质量视点（例如对象的相对侧）中进行选择。第二是如何补偿不可避免的无人机姿势不确定性。在本文中，我们提供了一种非线性优化方法，该方法可通过铰接的操纵器产生有效和适应性的无人机观点，用于远程注射。我们的第一个关键想法是使用稀疏的人类输入输入来在多个自动生成的无人机观点之间切换。我们的第二个关键思想是引入优化目标，以在考虑无人机不确定性以及对观点遮挡和环境碰撞的影响的同时，保持对操纵器的视图。我们在无人机操纵器远程遥控系统中提供了无人机观点方法的实例化。最后，我们在完成普通家庭和工业操作的任务中对方法进行了初步验证。

在本报告中，我们提出了在哥斯达黎加太平洋架子和圣托里尼 - Kolumbo Caldera Complex中，在寻找寿命中的寻找寿命任务中的自主海洋机器人技术协调，操作策略和结果。它作为可能存在于海洋超越地球的环境中的类似物。本报告侧重于ROV操纵器操作的自动化，用于从海底获取有针对性的生物样品收集和返回的。在未来的外星勘查任务到海洋世界的背景下，ROV是一个模拟的行星着陆器，必须能够有能力的高水平自主权。我们的田间试验涉及两个水下车辆，冰（Nui）杂交ROV的两个水下车辆（即，龙眼或自主）任务，都配备了7-DOF液压机械手。我们描述了一种适应性，硬件无关的计算机视觉架构，可实现高级自动化操作。 Vision系统提供了对工作空间的3D理解，以便在复杂的非结构化环境中通知操纵器运动计划。我们展示了视觉系统和控制框架通过越来越具有挑战性的环境中的现场试验的有效性，包括来自活性Undersea火山，Kolumbo内的自动收集和生物样品的回报。根据我们在该领域的经验，我们讨论了我们的系统的表现，并确定了未来研究的有希望的指示。

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。

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。

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

本文介绍了设计，开发，并通过IISC-TCS团队为穆罕默德·本·扎耶德国际机器人挑战赛2020年挑战1的目标的挑战1硬件 - 软件系统的测试是抓住从移动和机动悬挂球UAV和POP气球锚定到地面，使用合适的操纵器。解决这一挑战的重要任务包括具有高效抓取和突破机制的硬件系统的设计和开发，考虑到体积和有效载荷的限制，使用适用于室外环境的可视信息的准确目标拦截算法和开发动态多功能机空中系统的软件架构，执行复杂的动态任务。在本文中，设计了具有末端执行器的单个自由度机械手设计用于抓取和突发，并且开发了鲁棒算法以拦截在不确定的环境中的目标。基于追求参与和人工潜在功能的概念提出了基于视觉的指导和跟踪法。本工作中提供的软件架构提出了一种操作管理系统（OMS）架构，其在多个无人机之间协同分配静态和动态任务，以执行任何给定的任务。这项工作的一个重要方面是所有开发的系统都设计用于完全自主模式。在这项工作中还包括对凉亭环境和现场实验结果中完全挑战的模拟的详细描述。所提出的硬件软件系统对反UAV系统特别有用，也可以修改以满足其他几种应用。

人类的生活是无价的。当需要完成危险或威胁生命的任务时，机器人平台可能是更换人类运营商的理想选择。我们在这项工作中重点关注的任务是爆炸性的手段。鉴于移动机器人在多种环境中运行时表现出强大的功能，机器人触觉有可能提供安全解决方案。但是，与人类的运作相比，在此阶段，自主权可能具有挑战性和风险。远程运行可能是完整的机器人自主权和人类存在之间的折衷方案。在本文中，我们提出了一种相对便宜的解决方案，可用于远程敏感和机器人远程操作，以使用腿部操纵器（即，腿部四足机器人的机器人和RGB-D传感）来协助爆炸的军械处置。我们提出了一种新型的系统集成，以解决四足动物全身控制的非平凡问题。我们的系统基于可穿戴的基于IMU的运动捕获系统，该系统用于远程操作和视觉触发性的VR耳机。我们在实验中验证了现实世界中的方法，用于需要全身机器人控制和视觉触发的机车操作任务。

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。

远程编程机器人执行任务通常依赖于在机器人环境中注册感兴趣的对象。这些任务通常涉及阐明物体，例如打开或关闭阀门。但是，现有的注册对象的人类在循环方法中不考虑发音和对象几何形状的相应影响，这可能导致方法失败。在这项工作中，我们提出了一种方法，其中注册系统尝试使用非线性拟合和迭代性最接近点算法来自动确定用户选择点的对象模型，姿势和表达。当拟合不正确时，操作员可以迭代干预校正，然后系统将重新装置对象。我们介绍了具有反击关节的一种自由度（DOF）对象的拟合程序的实施，并通过用户研究对其进行评估，该用户研究表明，它可以改善用户的性能，在任务和任务负载的时间范围内，易于与手动注册方法相比，使用和有用性。我们还提出了一个示例，该示例将我们的方法集成到一个端到端系统中，以阐明远程阀。

We present a generalised architecture for reactive mobile manipulation while a robot's base is in motion toward the next objective in a high-level task. By performing tasks on-the-move, overall cycle time is reduced compared to methods where the base pauses during manipulation. Reactive control of the manipulator enables grasping objects with unpredictable motion while improving robustness against perception errors, environmental disturbances, and inaccurate robot control compared to open-loop, trajectory-based planning approaches. We present an example implementation of the architecture and investigate the performance on a series of pick and place tasks with both static and dynamic objects and compare the performance to baseline methods. Our method demonstrated a real-world success rate of over 99%, failing in only a single trial from 120 attempts with a physical robot system. The architecture is further demonstrated on other mobile manipulator platforms in simulation. Our approach reduces task time by up to 48%, while also improving reliability, gracefulness, and predictability compared to existing architectures for mobile manipulation. See https://benburgesslimerick.github.io/ManipulationOnTheMove for supplementary materials.

基于视觉的感知任务在机器人技术中扮演着重要角色，促进解决许多具有挑战性的情景的解决方案，例如自动无人驾驶汽车（UAV）的杂技演习以及机器人辅助的高精度手术。大多数以控制为导向的和以自负的感知问题通常是通过利用机器人状态估计作为辅助输入来解决的，尤其是当人工智能进入图片时。在这项工作中，我们建议第一次采用类似的方法（据我们所知），将目标变量引用于外部主题。我们证明了我们的一般和直观方法论如何改善深层卷积神经网络（CNN）的回归性能，并具有模棱两可的问题，例如同类3D姿势估计。通过分析三个高度差异的用例，从用机器人臂抓住到具有袖珍尺寸无人机的人类受试者，我们的结果始终将R2度量提高到+0.514，而不是其无状态基准。最后，我们验证了人类姿势估计任务中闭环自动袋大小的无人机的现场性能。我们的结果表明，在我们的状态CNN的平均绝对误差上，平均降低了24％。

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。

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。

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。

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。

医疗机器人技术可以帮助改善和扩大医疗服务的影响力。医疗机器人的一个主要挑战是机器人与患者之间的复杂物理相互作用是必须安全的。这项工作介绍了基于医疗应用中分形阻抗控制（FIC）的最近引入的控制体系结构的初步评估。部署的FIC体系结构在主机和复制机器人之间延迟很强。它可以在接纳和阻抗行为之间在线切换，并且与非结构化环境的互动是强大的。我们的实验分析了三种情况：远程手术，康复和远程超声扫描。实验不需要对机器人调整进行任何调整，这在操作员没有调整控制器所需的工程背景的医疗应用中至关重要。我们的结果表明，可以使用手术刀进行切割机器人，进行超声扫描并进行远程职业治疗。但是，我们的实验还强调了需要更好的机器人实施例，以精确控制3D动态任务中的系统。

即使是最强大的自主行为也可能失败。这项研究的目的是在自主任务执行期间恢复和从失败中收集数据，以便将来可以防止它们。我们建议对实时故障恢复和数据收集进行触觉干预。Elly是一个系统，可以在自主机器人行为和人类干预之间进行无缝过渡，同时从人类恢复策略中收集感觉信息。系统和我们的设计选择在单臂任务上进行了实验验证 - 在插座中安装灯泡 - 以及双层任务 - 拧上瓶盖的帽子 - 使用两个配备的4手指握把。在这些示例中，Elly在总共40次运行中实现了超过80％的任务完成。

对于移动机器人而言，与铰接式对象的交互是一项具有挑战性但重要的任务。为了应对这一挑战，我们提出了一条新型的闭环控制管道，该管道将负担能力估计的操纵先验与基于采样的全身控制相结合。我们介绍了完全反映了代理的能力和体现的代理意识提供的概念，我们表明它们的表现优于其最先进的对应物，这些对应物仅以最终效果的几何形状为条件。此外，发现闭环负担推论使代理可以将任务分为多个非连续运动，并从失败和意外状态中恢复。最后，管道能够执行长途移动操作任务，即在现实世界中开放和关闭烤箱，成功率很高（开放：71％，关闭：72％）。

尽管移动操作在工业和服务机器人技术方面都重要，但仍然是一个重大挑战，因为它需要将最终效应轨迹的无缝整合与导航技能以及对长匹马的推理。现有方法难以控制大型配置空间，并导航动态和未知环境。在先前的工作中，我们建议将移动操纵任务分解为任务空间中最终效果的简化运动生成器，并将移动设备分解为训练有素的强化学习代理，以说明移动基础的运动基础，以说明运动的运动可行性。在这项工作中，我们引入了移动操作的神经导航（n $^2 $ m $^2 $），该导航将这种分解扩展到复杂的障碍环境，并使其能够解决现实世界中的广泛任务。最终的方法可以在未探索的环境中执行看不见的长马任务，同时立即对动态障碍和环境变化做出反应。同时，它提供了一种定义新的移动操作任务的简单方法。我们证明了我们提出的方法在多个运动学上多样化的移动操纵器上进行的广泛模拟和现实实验的能力。代码和视频可在http://mobile-rl.cs.uni-freiburg.de上公开获得。

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。