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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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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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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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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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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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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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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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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信号处理是几乎任何传感器系统的基本组件,具有不同科学学科的广泛应用。时间序列数据,图像和视频序列包括可以增强和分析信息提取和量化的代表性形式的信号。人工智能和机器学习的最近进步正在转向智能,数据驱动,信号处理的研究。该路线图呈现了最先进的方法和应用程序的关键概述,旨在突出未来的挑战和对下一代测量系统的研究机会。它涵盖了广泛的主题,从基础到工业研究,以简明的主题部分组织,反映了每个研究领域的当前和未来发展的趋势和影响。此外,它为研究人员和资助机构提供了识别新前景的指导。
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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。
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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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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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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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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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水下操纵是机器人中最卓越的正在进行的研究科目之一。\ acp {i-i-auv}不仅要应对与传统操纵任务相关的技术挑战,而且电流和波浪扰乱车辆的稳定性,以及低光,浑浊的水条件妨碍感知周围环境。当然,动态性质和对海洋环境的有限理解阻碍了水下机器人操纵的自主性能。该手稿讨论了以前的研究和限制因素,施加了对自治水下操纵的长期展示前景,最后突出了有可能提高I-AUV的自治能力的研究方向。
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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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增加制药实验室和生产设施的自动化水平起着至关重要的作用。然而,这一领域的特殊要求使其挑战适应其他行业中存在的尖端技术。本文概述了相关方法以及如何在制药行业中使用,特别是在发展实验室中。最近的进步包括能够处理能够处理复杂任务的灵活移动机械手。然而,由于接口的多样性,将来自许多不同供应商的设备集成到端到端的自动化系统中是复杂的。因此,在本文中考虑了各种标准化方法,提出了一种概念来进一步服用一步。该概念使具有视觉系统的移动操纵器能够“学习”每个设备的姿势,并利用来自通用云数据库的条形码 - 获取接口信息。该信息包括控制和通信协议定义以及操作设备所需的机器人操作的表示。为了定义与设备相关的动作,设备必须具有 - 除了条形码 - 作为标准的基准标记。在随访论文中的适当研究活动之后,将详细阐述该概念。
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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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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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