在本文中，我们提出了一种新颖的观察者来解决视觉同时定位和映射（SLAM）的问题，仅使用来自单眼摄像机和惯性测量单元（IMU）的信息。系统状态在歧管$ se（3）\ times \ mathbb {r} ^ {3n} $上演变，我们在其中仔细设计动态扩展，以便产生不变的叶片，使得问题重新加入在线\ EMPH{常量参数}识别。然后，遵循最近引入的基于参数估计的观察者（PEBO）和动态回归扩展和混合（DREM）过程，我们提供了一个新的简单解决方案。值得注意的优点是，拟议的观察者保证了几乎全局渐近稳定性，既不需要激发的持久性也不是完全可观察性，然而，在大多数现有的工作中广泛采用了保证稳定性。

来自视觉信息的特征点的全局收敛位置观察者的设计是一个具有挑战性的问题，特别是对于仅具有惯性测量的情况，并且没有均匀可观察性的假设，这仍然长时间保持开放。我们在本文中提供了解决问题的解决方案，假设只有特征点的轴承，以及机器人的偏置线性加速度和机器人的旋转速度 - 都可以使用。此外，与现有相关结果相反，我们不需要重力常数的值。所提出的方法在最近开发的基于参数估计的观察者（Ortega等人，Syst。控制。Lett。，Vol.85,2015）及其在我们以前的工作中的矩阵群体的延伸。给出了观察者收敛的机器人轨迹的条件，这些条件比激发和均匀完全可观察性条件的标准持久性严格弱。最后，我们将建议的设计应用于视觉惯性导航问题。还提出了仿真结果以说明我们的观察者设计。

Visual Inertial Odometry (VIO) is the problem of estimating a robot's trajectory by combining information from an inertial measurement unit (IMU) and a camera, and is of great interest to the robotics community. This paper develops a novel Lie group symmetry for the VIO problem and applies the recently proposed equivariant filter. The symmetry is shown to be compatible with the invariance of the VIO reference frame, lead to exact linearisation of bias-free IMU dynamics, and provide equivariance of the visual measurement function. As a result, the equivariant filter (EqF) based on this Lie group is a consistent estimator for VIO with lower linearisation error in the propagation of state dynamics and a higher order equivariant output approximation than standard formulations. Experimental results on the popular EuRoC and UZH FPV datasets demonstrate that the proposed system outperforms other state-of-the-art VIO algorithms in terms of both speed and accuracy.

本文为自动驾驶车辆提供了基于激光雷达的同时定位和映射（SLAM）。研究了来自地标传感器的数据和自适应卡尔曼滤波器（KF）中的带状惯性测量单元（IMU）加上系统的可观察性。除了车辆的状态和具有里程碑意义的位置外，自我调整过滤器还估计IMU校准参数以及测量噪声的协方差。流程噪声，状态过渡矩阵和观察灵敏度矩阵的离散时间协方差矩阵以封闭形式得出，使其适合实时实现。检查3D SLAM系统的可观察性得出的结论是，该系统在地标对准的几何条件下仍然可以观察到。

姿势估计对于机器人感知，路径计划等很重要。机器人姿势可以在基质谎言组上建模，并且通常通过基于滤波器的方法进行估算。在本文中，我们在存在随机噪声的情况下建立了不变扩展Kalman滤波器（IEKF）的误差公式，并将其应用于视觉辅助惯性导航。我们通过OpenVINS平台上的数值模拟和实验评估我们的算法。在Euroc公共MAV数据集上执行的仿真和实验都表明，我们的算法优于某些基于最先进的滤波器方法，例如基于Quaternion的EKF，首先估计Jacobian EKF等。

虽然已经提出了用于国家估计的利用现有LIE组结构的许多作品，但特别是不变的扩展卡尔曼滤波器（IEKF），少数论文解决了允许给定系统进入IEKF框架的组结构的构造，即制造动态群体染色和观察不变。在本文中，我们介绍了大量系统，包括涉及在实践中遇到的导航车辆的大多数问题。对于那些系统，我们介绍一种新的方法，系统地为状态空间提供组结构，包括诸如偏差的车身框架的载体。我们使用它来派生与线性观察者或过滤器那些类似的观察者。建议的统一和多功能框架包括IHKF已经成功的所有系统，改善了用于传感器偏差的惯性导航的最新的“不完美”IEKF，并且允许寻址新颖的示例，如GNSS天线杆臂估计。

We propose AstroSLAM, a standalone vision-based solution for autonomous online navigation around an unknown target small celestial body. AstroSLAM is predicated on the formulation of the SLAM problem as an incrementally growing factor graph, facilitated by the use of the GTSAM library and the iSAM2 engine. By combining sensor fusion with orbital motion priors, we achieve improved performance over a baseline SLAM solution. We incorporate orbital motion constraints into the factor graph by devising a novel relative dynamics factor, which links the relative pose of the spacecraft to the problem of predicting trajectories stemming from the motion of the spacecraft in the vicinity of the small body. We demonstrate the excellent performance of AstroSLAM using both real legacy mission imagery and trajectory data courtesy of NASA's Planetary Data System, as well as real in-lab imagery data generated on a 3 degree-of-freedom spacecraft simulator test-bed.

This paper proposes a novel observer-based controller for Vertical Take-Off and Landing (VTOL) Unmanned Aerial Vehicle (UAV) designed to directly receive measurements from a Vision-Aided Inertial Navigation System (VA-INS) and produce the required thrust and rotational torque inputs. The VA-INS is composed of a vision unit (monocular or stereo camera) and a typical low-cost 6-axis Inertial Measurement Unit (IMU) equipped with an accelerometer and a gyroscope. A major benefit of this approach is its applicability for environments where the Global Positioning System (GPS) is inaccessible. The proposed VTOL-UAV observer utilizes IMU and feature measurements to accurately estimate attitude (orientation), gyroscope bias, position, and linear velocity. Ability to use VA-INS measurements directly makes the proposed observer design more computationally efficient as it obviates the need for attitude and position reconstruction. Once the motion components are estimated, the observer-based controller is used to control the VTOL-UAV attitude, angular velocity, position, and linear velocity guiding the vehicle along the desired trajectory in six degrees of freedom (6 DoF). The closed-loop estimation and the control errors of the observer-based controller are proven to be exponentially stable starting from almost any initial condition. To achieve global and unique VTOL-UAV representation in 6 DoF, the proposed approach is posed on the Lie Group and the design in unit-quaternion is presented. Although the proposed approach is described in a continuous form, the discrete version is provided and tested. Keywords: Vision-aided inertial navigation system, unmanned aerial vehicle, vertical take-off and landing, stochastic, noise, Robotics, control systems, air mobility, observer-based controller algorithm, landmark measurement, exponential stability.

高性能跟踪四级车辆的控制是空中机器人技术的重要挑战。对称是物理系统的基本属性，并提供了为设计高性能控制算法提供工具的潜力。我们提出了一种采用任何给定对称性的设计方法，在一组坐标中将相关误差线性化，并使用LQR设计获得高性能控制；一种方法，我们将术语的调节器设计。我们表明，四极管车辆承认了几种不同的对称性：直接产物对称性，扩展姿势对称性和姿势和速度对称性，并表明每个对称性都可以用来定义全局误差。我们通过模拟比较线性化系统，发现扩展的姿势和姿势和速度对称性在存在大干扰的情况下优于直接产物对称性。这表明对称性对称性和组仿射对称性的选择有改善的线性化误差。

在本文中，我们对系统和输入矩阵的线性时变（LTV）系统的自适应状态观察问题感兴趣，这取决于未知的时变参数。假设这些参数满足一些已知的LTV动态，但初始条件未知。此外，状态等式由具有不确定恒定参数的外部系统产生的添加信号扰乱。我们的主要贡献是提出全局收敛状态观察者，该州只需要在系统上疲软的激励假设。

本文介绍了在外部应用力和时刻的6自由度刚体动态系统的二阶非线性模型的自适应识别（AID）的质量识别（AID）可观察性的长期开放问题。虽然已经报道了这种系统的植物参数的稳定方法，但据报道，稳定模型的直接自适应轨迹跟踪控制的稳定模型的直接自适应轨迹跟踪控制，这些研究已经无法分析自适应参数估计收敛到真正的工厂参数值。本文向这类系统稳定的自适应标识符报告了6-DOF植物惯性参数的均匀完全可观察性（UCO）的必要和充分条件。当满足UCO条件时，Adaptive参数估计被显示为True工厂参数值会聚。据我们所知，这是第一个据报道的植物参数UCO系统和适应性参数估算到真正参数值的融合。 We also report a numerical simulation study of this AID approach which shows that (a) the UCO condition can be met for fully-actuated plants as well as underactuated plants with the proper choice of control input and (b) convergence of adaptive parameter estimates to真正的参数值。我们猜想这种方法可以扩展到包括出现刚体植物模型的其他参数，包括用于阻力，浮力，增加质量，偏置和执行器的参数。

与传统的刚体机器人相比，软机器人不仅表现出前所未有的适应性和灵活性，而且由于其无限的自由度而在模型和控制中提出了新颖的挑战。大多数现有方法主要依赖于近似模型，因此可以利用发达的有限维控制理论。但是，这可能会导致建模不确定性和性能降解。因此，我们建议对软机器人系统利用无限维度分析。我们的控制设计基于越来越多的Cosserat Rod模型，该模型使用非线性偏微分方程（PDE）描述了软机器人臂的运动学和动力学。我们为Cosserat PDE模型设计了无限维状态反馈控制定律，以实现轨迹跟踪（由位置，旋转，线性和角速度组成）并证明其均匀的跟踪收敛性。我们还仅使用位置测量值来估算所有状态变量（包括位置，旋转，应变，曲率，线性和角速度）的所有状态变量（包括位置，旋转，应变，曲率，线性和角速度）。使用模拟评估所提出的算法。

Estimation algorithms, such as the sliding window filter, produce an estimate and uncertainty of desired states. This task becomes challenging when the problem involves unobservable states. In these situations, it is critical for the algorithm to ``know what it doesn't know'', meaning that it must maintain the unobservable states as unobservable during algorithm deployment. This letter presents general requirements for maintaining consistency in sliding window filters involving unobservable states. The value of these requirements when designing a navigation solution is experimentally shown within the context of visual-inertial SLAM making use of IMU preintegration.

本文考虑了非独立多机器人系统的同时位置和方向计划。与仅关注最终位置限制的常见研究不同，我们将非语言移动机器人建模为刚性机构，并引入机器人最终状态的方向和位置约束。换句话说，机器人不仅应达到指定的位置，而且还应同时指出所需的方向。这个问题的挑战在于全州运动计划的不足，因为只需要通过两个控制输入来计划三个州。为此，我们根据刚体建模提出了动态矢量场（DVF）。具体而言，机器人方向的动力学被带入矢量场，这意味着向量场不再是2-D平面上的静态，而是一个动态的，而动态场却随态度角度而变化。因此，每个机器人可以沿DVF的积分曲线移动以达到所需位置，与此同时，姿态角可以在方向动力学之后收敛到指定值。随后，通过在DVF的框架下设计一个圆形向量场，我们进一步研究了运动计划中的避免障碍物和相互企业的避免。最后，提供了数值仿真示例，以验证提出的方法的有效性。

非线性自适应控制理论中的一个关键假设是系统的不确定性可以在一组已知基本函数的线性跨度中表示。虽然该假设导致有效的算法，但它将应用限制为非常特定的系统类别。我们介绍一种新的非参数自适应算法，其在参数上学习无限尺寸密度，以取消再现内核希尔伯特空间中的未知干扰。令人惊讶的是，所产生的控制输入承认，尽管其底层无限尺寸结构，但是尽管它的潜在无限尺寸结构实现了其实施的分析表达。虽然这种自适应输入具有丰富和富有敏感性的 - 例如，传统的线性参数化 - 其计算复杂性随时间线性增长，使其比其参数对应力相对较高。利用随机傅里叶特征的理论，我们提供了一种有效的随机实现，该实现恢复了经典参数方法的复杂性，同时可透明地保留非参数输入的表征性。特别地，我们的显式范围仅取决于系统的基础参数，允许我们所提出的算法有效地缩放到高维系统。作为该方法的说明，我们展示了随机近似算法学习由牛顿重力交互的十点批量组成的60维系统的预测模型的能力。

稳定性和安全性是成功部署自动控制系统的关键特性。作为一个激励示例，请考虑在复杂的环境中自动移动机器人导航。概括到不同操作条件的控制设计需要系统动力学模型，鲁棒性建模错误以及对安全\ newzl {约束}的满意度，例如避免碰撞。本文开发了一个神经普通微分方程网络，以从轨迹数据中学习哈密顿系统的动态。学识渊博的哈密顿模型用于合成基于能量的被动性控制器，并分析其\ emph {鲁棒性}，以在学习模型及其\ emph {Safety}中对环境施加的约束。考虑到系统的所需参考路径，我们使用虚拟参考调查员扩展了设计，以实现跟踪控制。州长国家是一个调节点，沿参考路径移动，平衡系统能级，模型不确定性界限以及违反安全性的距离，以确保稳健性和安全性。我们的哈密顿动力学学习和跟踪控制技术在\修订后的{模拟的己谐和四型机器人}在混乱的3D环境中导航。

拟议的控制方法使用基于自适应的馈电控制器来为CDPR建立一个被动输入输出映射，该映射与线性不变的严格阳性真实反馈控制器一起使用，以确保稳健的闭环输入输出稳定性和渐进式姿势轨迹通过消极定理跟踪。所提出的控制器的新颖性是其配方用于一系列有效载荷态度参数化，包括任何无约束的态度参数化，四元组或方向余弦矩阵（DCM）。通过用刚性和柔性电缆的CDPR进行数值模拟，证明了所提出的控制器的性能和鲁棒性。结果证明了仔细定义CDPR的姿势误差的重要性，CDPR的姿势误差是在使用Quaternion和dcm时以乘法方式执行的，并且在使用不受约束的态度参数时（例如Euler-andle-angle序列）时以特定的添加剂方式执行。

用于在线状态估计的随机过滤器是自治系统的核心技术。此类过滤器的性能是系统能力的关键限制因素之一。此类过滤器的渐近行为（例如，用于常规操作）和瞬态响应（例如，对于快速初始化和重置）对于保证自主系统的稳健操作至关重要。本文使用n个方向测量值（包括车身框架和参考框架方向类型测量值）引入了陀螺仪辅助姿态估计器的新通用公式。该方法基于一种集成状态公式，该公式结合了导航，所有方向传感器的外部校准以及在单个模棱两可的几何结构中的陀螺式偏置状态。这种新提出的对称性允许模块化的不同方向测量及其外部校准，同时保持在同一对称性中包括偏置态的能力。随后使用此对称性的基于滤波器的估计量明显改善了瞬态响应，与最新方法相比，渐近偏置和外部校准估计。估计器在统计代表性的模拟中得到了验证，并在现实世界实验中进行了测试。

理想情况下，机器人应该以最大化关于其内部系统和外部操作环境的状态所获得的知识的方式移动。轨迹设计是一个具有挑战性的问题，从各种角度来看，从信息理论分析到基于倾斜的方法。最近，已经提出了基于可观察性的指标来找到能够快速准确的状态和参数估计的轨迹。这些方法的活力和功效尚未在文献中众所周知。在本文中，我们比较了两个最先进的方法，以便可观察性感知轨迹优化，并寻求增加重要的理论澄清和对其整体效力的宝贵讨论。为了评估，我们使用逼真的物理模拟器检查传感器到传感器外部自校准的代表性任务。我们还研究了这些算法的灵敏度，以改变易欣欣传感器测量的信息内容。

机器人动态的准确模型对于新颖的操作条件安全和稳定控制和概括至关重要。然而，即使在仔细参数调谐后，手工设计的模型也可能是不够准确的。这激励了使用机器学习技术在训练集的状态控制轨迹上近似机器人动力学。根据其SE（3）姿势和广义速度，并满足能量原理的保护，描述了许多机器人的动态，包括地面，天线和水下车辆。本文提出了在神经常规差分方程（ODE）网络结构的SE（3）歧管上的HamiltonIAN制剂，以近似刚体的动态。与黑匣子颂网络相比，我们的配方通过施工保证了总节能。我们为学习的学习，潜在的SE（3）Hamiltonian动力学开发能量整形和阻尼注射控制，以实现具有各种平台的稳定和轨迹跟踪的统一方法，包括摆锤，刚体和四极其系统。