Visual Teach and Repeat 3 (VT&R3), a generalization of stereo VT&R, achieves long-term autonomous path-following using topometric mapping and localization from a single rich sensor stream. In this paper, we improve the capabilities of a LiDAR implementation of VT&R3 to reliably detect and avoid obstacles in changing environments. Our architecture simplifies the obstacle-perception problem to that of place-dependent change detection. We then extend the behaviour of generic sample-based motion planners to better suit the teach-and-repeat problem structure by introducing a new edge-cost metric paired with a curvilinear planning space. The resulting planner generates naturally smooth paths that avoid local obstacles while minimizing lateral path deviation to best exploit prior terrain knowledge. While we use the method with VT&R, it can be generalized to suit arbitrary path-following applications. Experimental results from online run-time analysis, unit testing, and qualitative experiments on a differential drive robot show the promise of the technique for reliable long-term autonomous operation in complex unstructured environments.

室内运动计划的重点是解决通过混乱环境导航代理的问题。迄今为止，在该领域已经完成了很多工作，但是这些方法通常无法找到计算廉价的在线路径计划和路径最佳之间的最佳平衡。除此之外，这些作品通常证明是单一启动单目标世界的最佳性。为了应对这些挑战，我们为在未知室内环境中进行导航的多个路径路径计划者和控制器堆栈，在该环境中，路点将目标与机器人必须在达到目标之前必须穿越的中介点一起。我们的方法利用全球规划师（在任何瞬间找到下一个最佳航路点），本地规划师（计划通往特定航路点的路径）以及自适应模型预测性控制策略（用于强大的系统控制和更快的操作） 。我们在一组随机生成的障碍图，中间航路点和起始目标对上评估了算法，结果表明计算成本显着降低，具有高度准确性和可靠的控制。

在机器人研究中，在不平坦的地形中安全导航是一个重要的问题。在本文中，我们提出了一个2.5D导航系统，该系统包括高程图构建，路径规划和本地路径，随后避免了障碍。对于本地路径，我们使用模型预测路径积分（MPPI）控制方法。我们为MPPI提出了新的成本功能，以使其适应高程图和通过不平衡运动。我们在多个合成测试和具有不同类型的障碍物和粗糙表面的模拟环境中评估系统。

工业机器人操纵器（例如柯机）的应用可能需要在具有静态和非静态障碍物组合的环境中有效的在线运动计划。当可用的计算时间受到限制或无法完全产生解决方案时，现有的通用计划方法通常会产生较差的质量解决方案。我们提出了一个新的运动计划框架，旨在在用户定义的任务空间中运行，而不是机器人的工作空间，该框架有意将工作空间一般性交易，以计划和执行时间效率。我们的框架自动构建在线查询的轨迹库，类似于利用离线计算的以前方法。重要的是，我们的方法还提供了轨迹长度上有限的次级优势保证。关键的想法是建立称为$ \ epsilon $ -Gromov-Hausdorff近似值的近似异构体，以便在任务空间附近的点也很接近配置空间。这些边界关系进一步意味着可以平稳地串联轨迹，这使我们的框架能够解决批次查询方案，目的是找到最小长度的轨迹顺序，这些轨迹访问一组无序的目标。我们通过几种运动型配置评估了模拟框架，包括安装在移动基础上的操纵器。结果表明，我们的方法可实现可行的实时应用，并为扩展其功能提供了有趣的机会。

森林中自主冬季导航所固有的挑战包括缺乏可靠的全球导航卫星系统（GNSS）信号，低特征对比度，高照明变化和变化环境。这种类型的越野环境是一个极端的情况，自治车可能会在北部地区遇到。因此，了解对自动导航系统对这种恶劣环境的影响非常重要。为此，我们介绍了一个现场报告分析亚曲率区域中的教导和重复导航，同时受到气象条件的大变化。首先，我们描述了系统，它依赖于点云注册来通过北方林地定位移动机器人，同时构建地图。我们通过在教学和重复模式下在自动导航中进行了在实验中评估了该系统。我们展示了密集的植被扰乱了GNSS信号，使其不适合在森林径中导航。此外，我们突出了在森林走廊中使用点云登记的定位相关的不确定性。我们证明它不是雪降水，而是影响我们系统在环境中定位的能力的积雪。最后，我们从我们的实地运动中揭示了一些经验教训和挑战，以支持在冬季条件下更好的实验工作。

Designing a local planner to control tractor-trailer vehicles in forward and backward maneuvering is a challenging control problem in the research community of autonomous driving systems. Considering a critical situation in the stability of tractor-trailer systems, a practical and novel approach is presented to design a non-linear MPC(NMPC) local planner for tractor-trailer autonomous vehicles in both forward and backward maneuvering. The tractor velocity and steering angle are considered to be control variables. The proposed NMPC local planner is designed to handle jackknife situations, avoiding multiple static obstacles, and path following in both forward and backward maneuvering. The challenges mentioned above are converted into a constrained problem that can be handled simultaneously by the proposed NMPC local planner. The direct multiple shooting approach is used to convert the optimal control problem(OCP) into a non-linear programming problem(NLP) that IPOPT solvers can solve in CasADi. The controller performance is evaluated through different backup and forward maneuvering scenarios in the Gazebo simulation environment in real-time. It achieves asymptotic stability in avoiding static obstacles and accurate tracking performance while respecting path constraints. Finally, the proposed NMPC local planner is integrated with an open-source autonomous driving software stack called AutowareAi.

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。

本文提出了一种有效且安全的方法，可以避免基于LiDAR的静态和动态障碍。首先，点云用于生成实时的本地网格映射以进行障碍物检测。然后，障碍物由DBSCAN算法聚集，并用最小边界椭圆（MBE）包围。此外，进行数据关联是为了使每个MBE与当前帧中的障碍匹配。考虑到MBE作为观察，Kalman滤波器（KF）用于估计和预测障碍物的运动状态。通过这种方式，可以将远期时间域中每个障碍物的轨迹作为一组椭圆化。由于MBE的不确定性，参数化椭圆形的半肢和半尺寸轴被扩展以确保安全性。我们扩展了传统的控制屏障功能（CBF），并提出动态控制屏障功能（D-CBF）。我们将D-CBF与模型预测控制（MPC）结合起来，以实施安全至关重要的动态障碍。进行了模拟和实际场景中的实验，以验证我们算法的有效性。源代码发布以供社区参考。

我们提出并通过实验证明了双层机器人的反应性规划系统，在未开发，具有挑战性的地形上。该系统由低频规划线（5Hz）组成，用于找到渐近最佳路径和高频无功螺纹（300Hz）以适应机器人偏差。规划线程包括：多层本地地图，以计算地形上机器人的拖拉性;任何时间的全向控制Lyapunov函数（CLF），用于快速探索随机树星（RRT *），它会生成一个矢量字段，用于指定节点之间的运动;当最终目标位于当前地图之外时，子目标查找器;和一个有限状态的机器来处理高级任务决策。该系统还包括反应线，以避免在执行路径后用传统的RRT *算法出现的非平滑运动。具有机器人偏差的反应线应对，同时通过矢量字段（由闭环反馈策略定义）消除非平滑运动，其为机器人的步态控制器提供实时控制命令作为瞬时机器人姿势的函数。该系统在Cassie Blue的模拟和实验中进行了各种具有挑战性的户外地形和杂乱的室内场景，这是一个具有20个自由度的双模型机器人。所有实现在C ++中编码了机器人操作系统（ROS），可在https://github.com/umich-bipedlab/clf_reactive_planning_system中获得。

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。

在本文中，我们提出了一种反应性约束导航方案，并避免了无人驾驶汽车（UAV）的嵌入式障碍物，以便在障碍物密集的环境中实现导航。拟议的导航体系结构基于非线性模型预测控制（NMPC），并利用板载2D激光雷达来检测障碍物并在线转换环境的关键几何信息为NMPC的参数约束，以限制可用位置空间的可用位置空间无人机。本文还重点介绍了所提出的反应导航方案的现实实施和实验验证，并将其应用于多个具有挑战性的实验室实验中，我们还与相关的反应性障碍物避免方法进行了比较。提出的方法中使用的求解器是优化引擎（开放）和近端平均牛顿进行最佳控制（PANOC）算法，其中采用了惩罚方法来正确考虑导航任务期间的障碍和输入约束。拟议的新颖方案允许快速解决方案，同时使用有限的车载计算能力，这是无人机的整体闭环性能的必需功能，并在多个实时场景中应用。内置障碍物避免和实时适用性的结合使所提出的反应性约束导航方案成为无人机的优雅框架，能够执行快速的非线性控制，本地路径计划和避免障碍物，所有框架都嵌入了控制层中。

为了实现成功的实地自主权，移动机器人需要自由适应环境的变化。视觉导航系统（如视觉教学和重复（VT＆R）通常会假设参考轨迹周围的空间是自由的，但如果环境受阻，则路径跟踪可能会失败，或者机器人可以与先前看不见的障碍物碰撞。在这项工作中，我们为VT＆R系统提供了一个局部反应控制器，允许机器人尽管对环境进行物理变化，但是尽管环境变化。我们的控制器使用本地高程映射来计算矢量表示，并输出10 Hz导航的Twist命令。它们组合在Riemannian运动策略（RMP）控制器中，该控制器需要<2 ms以在CPU上运行。我们将我们的控制器与VT＆R系统集成在内的ANYMAL COMOT，并在室内杂乱的空间和大规模地下矿井中进行了测试。我们表明，当发生诸如靠近墙壁，交叉门口或穿越狭窄的走廊时，当发生视觉跟踪时，我们的本地反应控制器保持机器人安全。视频：https://youtu.be/g_awnec5awu.

地面机器人的自主导航已被广泛用于室内结构化的2D环境中，但是在室外3D非结构化环境中，仍然存在许多挑战，尤其是在粗糙的，不均匀的地形中。本文提出了一个基于飞机拟合的不平衡地形导航框架（PUTN）来解决此问题。 PUTN的实施分为三个步骤。首先，基于迅速探索的随机树（RRT），提出了一种改进的基于样本的算法，称为平面拟合RRT*（PF-RRT*）以获得稀疏的轨迹。每个采样点对应于点云上的自定义遍历索引和拟合平面。这些平面串联连接以形成可穿越的条带。其次，高斯过程回归用于生成从稀疏轨迹插值的密集轨迹的遍历，并将采样树用作训练集。最后，使用非线性模型预测控制（NMPC）进行本地计划。通过将遍历性索引和不确定性添加到成本函数中，并将实时点云产生的障碍物添加到约束功能中，可以使用平稳的速度和强大的稳健性的安全运动计划算法。在实际情况下进行实验以验证该方法的有效性。源代码发布以供社区参考。

本文介绍了3D越野地形环境的安全，高效和敏捷的地面车导航算法。越野导航受到3D地形拓扑顶部不同地形条件引起的不确定的车辆 - 透水相互作用。现有的作品仅限于采用过度简化的车辆模型。拟议的算法从驱动数据中学习了地形引起的不确定性，并将学习的不确定性分布编码到路径评估的遍历成本中。然后，设计导航路径以优化不确定性吸引的横穿性成本，从而导致安全而敏捷的车辆操纵。确保实时执行，该算法将在图形处理单元（GPU）上运行的并行计算体系结构中进一步实现。

By utilizing only depth information, the paper introduces a novel but efficient local planning approach that enhances not only computational efficiency but also planning performances for memoryless local planners. The sampling is first proposed to be based on the depth data which can identify and eliminate a specific type of in-collision trajectories in the sampled motion primitive library. More specifically, all the obscured primitives' endpoints are found through querying the depth values and excluded from the sampled set, which can significantly reduce the computational workload required in collision checking. On the other hand, we furthermore propose a steering mechanism also based on the depth information to effectively prevent an autonomous vehicle from getting stuck when facing a large convex obstacle, providing a higher level of autonomy for a planning system. Our steering technique is theoretically proved to be complete in scenarios of convex obstacles. To evaluate effectiveness of the proposed DEpth based both Sampling and Steering (DESS) methods, we implemented them in the synthetic environments where a quadrotor was simulated flying through a cluttered region with multiple size-different obstacles. The obtained results demonstrate that the proposed approach can considerably decrease computing time in local planners, where more trajectories can be evaluated while the best path with much lower cost can be found. More importantly, the success rates calculated by the fact that the robot successfully navigated to the destinations in different testing scenarios are always higher than 99.6% on average.

本文着重于影响弹性的移动机器人的碰撞运动计划和控制的新兴范式转移，并开发了一个统一的层次结构框架，用于在未知和部分观察的杂物空间中导航。在较低级别上，我们开发了一种变形恢复控制和轨迹重新启动策略，该策略处理可能在本地运行时发生的碰撞。低级系统会积极检测碰撞（通过内部内置的移动机器人上的嵌入式霍尔效应传感器），使机器人能够从其内部恢复，并在本地调整后影响后的轨迹。然后，在高层，我们提出了一种基于搜索的计划算法，以确定如何最好地利用潜在的碰撞来改善某些指标，例如控制能量和计算时间。我们的方法建立在A*带有跳跃点的基础上。我们生成了一种新颖的启发式功能，并进行了碰撞检查和调整技术，从而使A*算法通过利用和利用可能的碰撞来更快地收敛到达目标。通过将全局A*算法和局部变形恢复和重新融合策略以及该框架的各个组件相结合而生成的整体分层框架在模拟和实验中都经过了广泛的测试。一项消融研究借鉴了与基于搜索的最先进的避免碰撞计划者（用于整体框架）的链接，以及基于搜索的避免碰撞和基于采样的碰撞 - 碰撞 - 全球规划师（对于更高的较高的碰撞 - 等级）。结果证明了我们的方法在未知环境中具有碰撞的运动计划和控制的功效，在2D中运行的一类撞击弹性机器人具有孤立的障碍物。

本文通过底层云的表面表示，在不平坦的环境中引入了一种新的机器人运动计划和导航的方法。所提出的方法通过将机器人的运动学和物理约束与标准运动计划算法（例如，来自开放运动计划库的机器人）纳入了最先进的导航方法的缺点，从而实现了有效的基于采样的计划者在原始点云图上挑战不平衡的地形导航。与基于数字高程图（DEMS）的技术不同，我们的新型基于表面的状态空间公式和实现是基于原始点云图，从而允许建模重叠的表面，例如桥梁，码头和隧道。实验结果证明了在真实和模拟的非结构化环境中提出的机器人导航方法的鲁棒性。拟议的方法还通过将基于我们基于Surfel的方法的机器人约束抽样策略提高其成功率的成功率，从而优化了计划者的表现。最后，我们提供了拟议方法的开源实施，以使机器人社区受益。

为了安全操作，机器人必须能够避免在不确定的环境中发生碰撞。现有的不确定性运动计划方法通常会对高斯和障碍几何形状做出保守的假设。尽管视觉感知可以对环境提供更准确的表示，但其用于安全运动计划的使用受到神经网络的固有错误校准的限制以及获得足够数据集的挑战。为了解决这些模仿，我们建议采用经过系统增强数据集训练的深层语义分割网络的合奏，以确保可靠的概率占用信息。为了避免在运动计划中进行保守主义，我们通过基于场景的路径计划方法直接采用了概率感知。速度调度方案被应用于路径上，以确保跟踪不准确的情况。我们证明了系统数据增强与深层合奏结合的有效性以及与最新方法相比的基于方案的计划方法，并在涉及人手的实验中验证了我们的框架。

我们向连续状态马尔可夫决策过程（MDP）提出了一种扩散近似方法，该方法可用于解决非结构化的越野环境中的自主导航和控制。与呈现完全已知的状态转换模型的大多数决策定理计划框架相比，我们设计了一种方法，该方法消除了这种强烈假设，这些假设通常非常难以在现实中工程师。我们首先采用价值函数的二阶泰勒扩展。然后通过部分微分方程近似贝尔曼的最优性方程，其仅依赖于转换模型的第一和第二矩。通过组合价值函数的内核表示，然后设计一种有效的策略迭代算法，其策略评估步骤可以表示为特征的方程式的线性系统，其特征是由有限组支持状态。我们首先通过大量的仿真以2D美元的$ 2D $避让和2.5d $地形导航问题进行验证。结果表明，拟议的方法在几个基线上导致了卓越的性能。然后，我们开发一个系统，该系统将我们的决策框架整合，与船上感知，并在杂乱的室内和非结构化的户外环境中进行现实世界的实验。物理系统的结果进一步展示了我们在挑战现实世界环境中的方法的适用性。