目前，大多数社会机器人通过传感器与周围环境和人类相互作用，这些传感器是机器人的组成部分，这限制了传感器，人机相互作用和互换性的可用性。在许多应用中需要一种适合许多机器人的可穿戴传感器衣服。本文介绍了一个经济实惠的可穿戴传感器背心，以及带有物联网（物联网）的开源软件架构，用于社会人形机器人。背心由触摸，温度，手势，距离，视觉传感器和无线通信模块组成。 IOT功能允许机器人与人类和互联网一起与人类交互。设计的体系结构适用于任何具有通用图形处理单元（GPGPU），I2C / SPI总线，Internet连接和机器人操作系统（ROS）的任何社交机器人。此架构的模块化设计使开发人员能够轻松地添加/删除/更新复杂行为。所提出的软件架构提供IOT技术，GPGPU节点，I2C和SPI总线管理器，视听交互节点（语音到文本，文本到语音和图像理解），以及行为节点和其他节点之间的隔离。所提出的IOT解决方案包括机器人中的相关节点，RESTful Web服务和用户界面。我们使用HTTP协议作为与Internet的社会机器人双向通信的手段。开发人员可以在C，C ++和Python编程语言中轻松编辑或添加节点。我们的架构可用于为社会人形机器人设计更复杂的行为。

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。

本文介绍了CAIR的设计和实施：为社会机器人和其他对话代理而设计的基于知识的自主互动的云系统。该系统对于低成本机器人和设备特别方便。为开发人员提供了一种可持续的解决方案，可以通过网络连接来管理口头和非语言互动，约有3,000个对话主题可以进行“闲聊”，并提供了一个预先煮熟的计划库，只需要将其接地到机器人的库中物理能力。该系统的结构为一组REST API端点，因此可以通过添加新的API来轻松扩展它，以提高连接到云的客户端的功能。该系统的另一个关键功能是它旨在使客户的开发变得直接：这样，可以轻松地赋予多个设备与用户自主交互的能力，了解何时执行特定的操作并利用云服务提供的所有信息。文章概述并讨论了为评估系统响应时间的性能而执行的实验结果，为研究和市场解决方案铺平了道路。提供了与ROS的客户的存储库的链接，并提供了诸如Pepper和Nao之类的流行机器人的链接。

近年来，物联网设备的数量越来越快，这导致了用于管理，存储，分析和从不同物联网设备的原始数据做出决定的具有挑战性的任务，尤其是对于延时敏感的应用程序。在车辆网络（VANET）环境中，由于常见的拓扑变化，车辆的动态性质使当前的开放研究发出更具挑战性，这可能导致车辆之间断开连接。为此，已经在5G基础设施上计算了云和雾化的背景下提出了许多研究工作。另一方面，有多种研究提案旨在延长车辆之间的连接时间。已经定义了车辆社交网络（VSN）以减少车辆之间的连接时间的负担。本调查纸首先提供了关于雾，云和相关范例，如5G和SDN的必要背景信息和定义。然后，它将读者介绍给车辆社交网络，不同的指标和VSN和在线社交网络之间的主要差异。最后，本调查调查了在展示不同架构的VANET背景下的相关工作，以解决雾计算中的不同问题。此外，它提供了不同方法的分类，并在雾和云的上下文中讨论所需的指标，并将其与车辆社交网络进行比较。与VSN和雾计算领域的新研究挑战和趋势一起讨论了相关相关工程的比较。

机器学习传感器代表了嵌入式机器学习应用程序未来的范式转移。当前的嵌入式机器学习（ML）实例化遭受了复杂的整合，缺乏模块化以及数据流动的隐私和安全问题。本文提出了一个以数据为中心的范式，用于将传感器智能嵌入边缘设备上，以应对这些挑战。我们对“传感器2.0”的愿景需要将传感器输入数据和ML处理从硬件级别隔离到更广泛的系统，并提供一个薄的界面，以模拟传统传感器的功能。这种分离导致模块化且易于使用的ML传感器设备。我们讨论了将ML处理构建到嵌入式系统上控制微处理器的软件堆栈中的标准方法所带来的挑战，以及ML传感器的模块化如何减轻这些问题。 ML传感器提高了隐私和准确性，同时使系统构建者更容易将ML集成到其产品中，以简单的组件。我们提供了预期的ML传感器和说明性数据表的例子，以表现出来，并希望这将建立对话使我们朝着传感器2.0迈进。

数字化和自动化方面的快速进步导致医疗保健的加速增长，从而产生了新型模型，这些模型正在创造新的渠道，以降低成本。 Metaverse是一项在数字空间中的新兴技术，在医疗保健方面具有巨大的潜力，为患者和医生带来了现实的经验。荟萃分析是多种促成技术的汇合，例如人工智能，虚拟现实，增强现实，医疗设备，机器人技术，量子计算等。通过哪些方向可以探索提供优质医疗保健治疗和服务的新方向。这些技术的合并确保了身临其境，亲密和个性化的患者护理。它还提供自适应智能解决方案，以消除医疗保健提供者和接收器之间的障碍。本文对医疗保健的荟萃分析提供了全面的综述，强调了最新技术的状态，即采用医疗保健元元的能力技术，潜在的应用程序和相关项目。还确定了用于医疗保健应用的元元改编的问题，并强调了合理的解决方案作为未来研究方向的一部分。

机器人模拟一直是机器人领域研发的组成部分。模拟消除了通过启用机器人的应用测试来快速，负担得起的，而无需遭受机械或电子误差而进行机器人应用测试，从而消除了对传感器，电动机和实际机器人物理结构的可能性。通过虚拟现实（VR）模拟，通过提供更好的环境可视化提示，为与模拟机器人互动提供了更具吸引力的替代方法，从而提供了更严肃的体验。这种沉浸至关重要，尤其是在讨论社交机器人时，人类机器人相互作用（HRI）领域的子区域。在日常生活中，机器人的广泛使用取决于HRI。将来，机器人将能够与人们有效互动，以在人类文明中执行各种任务。在个人工作空间开始扩散时，为机器人开发简单且易于理解的接口至关重要。因此，在这项研究中，我们实施了一个使用现成的工具和包装的VR机器人框架，以增强社交HRI的研究和应用开发。由于整个VR接口是一个开源项目，因此可以在身临其境的环境中进行测试，而无需物理机器人。

Video, as a key driver in the global explosion of digital information, can create tremendous benefits for human society. Governments and enterprises are deploying innumerable cameras for a variety of applications, e.g., law enforcement, emergency management, traffic control, and security surveillance, all facilitated by video analytics (VA). This trend is spurred by the rapid advancement of deep learning (DL), which enables more precise models for object classification, detection, and tracking. Meanwhile, with the proliferation of Internet-connected devices, massive amounts of data are generated daily, overwhelming the cloud. Edge computing, an emerging paradigm that moves workloads and services from the network core to the network edge, has been widely recognized as a promising solution. The resulting new intersection, edge video analytics (EVA), begins to attract widespread attention. Nevertheless, only a few loosely-related surveys exist on this topic. A dedicated venue for collecting and summarizing the latest advances of EVA is highly desired by the community. Besides, the basic concepts of EVA (e.g., definition, architectures, etc.) are ambiguous and neglected by these surveys due to the rapid development of this domain. A thorough clarification is needed to facilitate a consensus on these concepts. To fill in these gaps, we conduct a comprehensive survey of the recent efforts on EVA. In this paper, we first review the fundamentals of edge computing, followed by an overview of VA. The EVA system and its enabling techniques are discussed next. In addition, we introduce prevalent frameworks and datasets to aid future researchers in the development of EVA systems. Finally, we discuss existing challenges and foresee future research directions. We believe this survey will help readers comprehend the relationship between VA and edge computing, and spark new ideas on EVA.

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.

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。

机器人操作系统（ROS）提供软件框架，知识和社区生态系统提供资源，以便快速开发和原型智能机器人应用。通过标准化软件模块的通信，配置和调用，ROS便于重用设备驱动程序和算法实现。使用现有的功能实现允许用户从测试和已知的功能中组装其机器人应用程序。尽管ROS-Industrial Consortium和Rosin这样的项目努力将ROS带到工业应用和整合工业硬件，但我们观察缺乏在普遍整合基本物理IO的选择。在这项工作中，我们通过为ROS实现通用Modbus / TCP设备驱动程序来安置并提供解决此问题。

软件体系结构定义了大型计算系统的蓝图，因此是设计和开发工作的关键部分。在移动机器人的背景下，对此任务进行了广泛的探索，从而导致了大量参考设计和实现。由于软件体系结构定义了实现所有组件的框架，因此自然是移动机器人系统的一个非常重要的方面。在本章中，我们概述了特定问题域（移动机器人系统）对软件框架强加的要求。我们讨论了一些当前的设计解决方案，提供了有关共同框架的历史观点，并概述了未来发展的方向。

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。

研究过程自动化 - 对科学仪器，计算机，数据存储和其他资源的可靠，高效和可重复执行的可靠，高效和可重复执行，这是现代科学的基本要素。我们在此处报告Globus研究数据管理平台内的新服务，该服务可以将各种研究过程的规范作为可重复使用的动作集，流量以及在异质研究环境中执行此类流动的集合。为了以广泛的空间范围（例如，从科学仪器到远程数据中心）和时间范围（从几秒钟到几周），这些Globus自动化服务功能：1）云托管以可靠地执行长期持久的流量，尽管零星的失败，但这些Globus自动化服务功能：1） ; 2）声明性符号和可扩展的异步行动提供商API，用于定义和执行涉及任意资源的各种行动和流动规范； 3）授权授权机制，用于安全调用动作。这些服务允许研究人员将广泛的研究任务的管理外包和自动化为可靠，可扩展和安全的云平台。我们向Globus自动化服务提供用例

边缘计算是一个将数据处理服务转移到生成数据的网络边缘的范式。尽管这样的架构提供了更快的处理和响应，但除其他好处外，它还提出了必须解决的关键安全问题和挑战。本文讨论了从硬件层到系统层的边缘网络体系结构出现的安全威胁和漏洞。我们进一步讨论了此类网络中的隐私和法规合规性挑战。最后，我们认为需要一种整体方法来分析边缘网络安全姿势，该姿势必须考虑每一层的知识。

人类机器人相互作用（HRI）对于在日常生活中广泛使用机器人至关重要。机器人最终将能够通过有效的社会互动来履行人类文明的各种职责。创建直接且易于理解的界面，以与机器人开始在个人工作区中扩散时与机器人互动至关重要。通常，与模拟机器人的交互显示在屏幕上。虚拟现实（VR）是一个更具吸引力的替代方法，它为视觉提示提供了更像现实世界中看到的线索。在这项研究中，我们介绍了Jubileo，这是一种机器人的动画面孔，并使用人类机器人社会互动领域的各种研究和应用开发工具。Jubileo Project不仅提供功能齐全的开源物理机器人。它还提供了一个全面的框架，可以通过VR接口进行操作，从而为HRI应用程序测试带来沉浸式环境，并明显更好地部署速度。

由于照顾不断增长的老年人口的医疗和财务需求，对跌倒的及时可靠发现是一个大型且快速增长的研究领域。在过去的20年中，高质量硬件（高质量传感器和AI微芯片）和软件（机器学习算法）技术的可用性通过为开发人员提供开发此类系统的功能，从而成为这项研究的催化剂。这项研究开发了多个应用组件，以研究秋季检测系统的发展挑战和选择，并为未来的研究提供材料。使用此方法开发的智能应用程序通过秋季检测模型实验和模型移动部署的结果验证。总体上表现最好的模型是标准化的RESNET152，并带有2S窗口尺寸的调整数据集，可实现92.8％的AUC，7.28％的灵敏度和98.33％的特异性。鉴于这些结果很明显，加速度计和心电图传感器对秋季检测有益，并允许跌倒和其他活动之间的歧视。由于所得数据集中确定的弱点，这项研究为改进的空间留下了很大的改进空间。这些改进包括在跌落的临界阶段使用标签协议，增加数据集样品的数量，改善测试主题表示形式，并通过频域预处理进行实验。

Explainable Artificial Intelligence (XAI) is transforming the field of Artificial Intelligence (AI) by enhancing the trust of end-users in machines. As the number of connected devices keeps on growing, the Internet of Things (IoT) market needs to be trustworthy for the end-users. However, existing literature still lacks a systematic and comprehensive survey work on the use of XAI for IoT. To bridge this lacking, in this paper, we address the XAI frameworks with a focus on their characteristics and support for IoT. We illustrate the widely-used XAI services for IoT applications, such as security enhancement, Internet of Medical Things (IoMT), Industrial IoT (IIoT), and Internet of City Things (IoCT). We also suggest the implementation choice of XAI models over IoT systems in these applications with appropriate examples and summarize the key inferences for future works. Moreover, we present the cutting-edge development in edge XAI structures and the support of sixth-generation (6G) communication services for IoT applications, along with key inferences. In a nutshell, this paper constitutes the first holistic compilation on the development of XAI-based frameworks tailored for the demands of future IoT use cases.

MetaVerse，巨大的虚拟物理网络空间，为艺术家带来了前所未有的机会，将我们的身体环境的每个角落与数字创造力混合。本文对计算艺术进行了全面的调查，其中七个关键主题与成权相关，描述了混合虚拟物理现实中的新颖艺术品。主题首先涵盖了MetaVerse的建筑元素，例如虚拟场景和字符，听觉，文本元素。接下来，已经反映了诸如沉浸式艺术，机器人艺术和其他用户以其他用户的方法提供了沉浸式艺术，机器人艺术和其他用户中心的若干非凡类型的新颖创作。最后，我们提出了几项研究议程：民主化的计算艺术，数字隐私和搬迁艺术家的安全性，为数字艺术品，技术挑战等等的所有权认可。该调查还担任艺术家和搬迁技术人员的介绍材料，以开始在超现实主义网络空间领域创造。

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。