结构建筑物的坍塌通常被认为是潜在的错失，已经证明了建筑物的损害，导致事故。必须连续监测人类访问受到限制的故障的任何建筑物。通过在计算机视野领域出现的无人机（无人驾驶飞行器），监测任何建筑物并检测这些故障都被视为一种可能性。本文提出了一种新的方法，其中自动无人机遍历目标建筑物，检测建筑物中的任何潜在故障，并定位故障。通过所提供的建筑物的尺寸，产生了建筑物周围的路径。由UAV的板载摄像机捕获的图像通过神经网络系统来确认存在故障。一旦检测到故障，UAV就会向检测到裂缝的相应位置时操纵。使用ROS（机器人操作系统）使用初始化ROS包装器的AIRSIM环境进行仿真，并提供ROS和AIRSIM的集成接口，与UAV一起模拟。
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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。
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Many aerial robotic applications require the ability to land on moving platforms, such as delivery trucks and marine research boats. We present a method to autonomously land an Unmanned Aerial Vehicle on a moving vehicle. A visual servoing controller approaches the ground vehicle using velocity commands calculated directly in image space. The control laws generate velocity commands in all three dimensions, eliminating the need for a separate height controller. The method has shown the ability to approach and land on the moving deck in simulation, indoor and outdoor environments, and compared to the other available methods, it has provided the fastest landing approach. Unlike many existing methods for landing on fast-moving platforms, this method does not rely on additional external setups, such as RTK, motion capture system, ground station, offboard processing, or communication with the vehicle, and it requires only the minimal set of hardware and localization sensors. The videos and source codes are also provided.
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本文在移动平台上介绍了四摩托车的自动起飞和着陆系统。设计的系统解决了三个具有挑战性的问题：快速姿势估计，受限的外部定位和有效避免障碍物。具体而言，首先，我们基于Aruco标记设计了着陆识别和定位系统，以帮助四极管快速计算相对姿势。其次，我们利用基于梯度的本地运动计划者快速生成无冲突的参考轨迹；第三，我们构建了一台自主状态机器，使四极管能够完全自治完成其起飞，跟踪和着陆任务；最后，我们在模拟，现实世界和室外环境中进行实验，以验证系统的有效性并证明其潜力。
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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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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。
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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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该论文讨论了一种基于智能视觉的控制解决方案，用于自主跟踪和降落垂直起飞和降落（VTOL）在船上具有无人驾驶飞机（UAV）的无人使用，而无需使用GPS信号。中心想法涉及自动化海军直升机船着陆程序，该程序将飞行员利用该船作为远程跟踪的视觉参考；但是，是指大多数称为“地平线棒”的海军船上安装的标准化视觉提示，以进行最终进近和着陆阶段。该想法是使用与机器视觉集成的独特设计的非线性控制器实现的。视觉系统利用基于机器学习的对象检测来进行远程船舶跟踪和经典的计算机视觉，以在最终进近和着陆阶段使用地平线估算飞机相对位置和方向。非线性控制器根据视觉系统估计的信息运行，即使在存在不确定性的情况下，也证明了强大的跟踪性能。开发的自动船舶着陆系统是在配备了板载摄像头的四轮摩托车无人机上实施的，在移动的甲板上成功证明了进近和着陆，该甲板模仿了现实的船甲板运动。进行了广泛的模拟和飞行测试，以证明垂直着陆安全性，跟踪能力和着陆精度。
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We propose a multisensor fusion framework for onboard real-time navigation of a quadrotor in an indoor environment, by integrating sensor readings from an Inertial Measurement Unit (IMU), a camera-based object detection algorithm, and an Ultra-WideBand (UWB) localization system. The sensor readings from the camera-based object detection algorithm and the UWB localization system arrive intermittently, since the measurements are not readily available. We design a Kalman filter that manages intermittent observations in order to handle and fuse the readings and estimate the pose of the quadrotor for tracking a predefined trajectory. The system is implemented via a Hardware-in-the-loop (HIL) simulation technique, in which the dynamic model of the quadrotor is simulated in an open-source 3D robotics simulator tool, and the whole navigation system is implemented on Artificial Intelligence (AI) enabled edge GPU. The simulation results show that our proposed framework offers low positioning and trajectory errors, while handling intermittent sensor measurements.
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使用ROS C ++的新型控制和软件架构通过UAV引入了具有安装深度相机的对象拦截，没有外部辅助。轨迹预测中的现有工作侧重于使用像运动捕捉房间的外壳工具，以拦截抛出物体。本研究设计了UAV架构，以完全在板上能够使用深度摄像机和点云处理来实现对象拦截。该架构使用迭代轨迹预测算法，以适用于乒乓球的非推进物体。讨论了对象拦截的各种路径规划方法及其相应的场景，在凉亭中进行评估和模拟。成功的模拟举例说明了使用所提出的架构为拦截互通对象的车载自主权的潜力。
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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。
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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。
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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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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。
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我们生活的世界充满了技术，而每天都有无人机的进步和使用有效地增加。由于许多应用程序方案，在某些任务中，无人机容易受到外部干扰的影响，例如地面站的连通性丧失，安全任务，安全问题和与交货相关的任务。因此，根据情况，这可能会影响运营并导致无人机的安全着陆。因此，本文提出了一种在动态环境中安全着陆的启发式方法。这种方法的目的是检测安全的潜在降落区 - PLZ，并找出最适合降落的区域。最初，PLZ是通过通过Canny Edge算法处理图像来检测的，然后应用了直径估计值对于每个边缘最小的区域。比车辆间隙更高的斑点被标记为安全PLZ。在该方法的第二阶段中，计算了向PLZ移动的动态障碍的速度，并考虑到达到区域的时间。计算无人机的ETA并在无人机的下降期间，执行动态障碍物。在现实世界环境中测试的方法显示了现有工作的更好结果。
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我们提供了机器人智能系统和控制（RISC）LAB MULTIAGEGGENT测试，用于在室外环境中的可靠搜索和救援和空中运输。该系统包括三个多陆无人机（无人机）的团队，能够在室外场中自主搜索，拾取和运输随机分布的物体。该方法涉及基于视觉的物体检测和定位，具有我们的新颖设计，基于GPS的UAV导航和下降区的物体的安全释放。我们的合作策略可确保无人机之间安全的空间分离，我们可以使用已启用的通信共识，防止下落区域的冲突。所有计算都在每个UAV上执行。我们描述了系统的完整软件和硬件架构，并使用全面的户外实验展示其可靠的性能，并通过将我们的结果与最近的一些类似的作品进行比较。
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本文介绍了在异质SOC FPGA计算平台上实施的无人机（UAV）控制算法的硬件（HIL）模拟系统。使用了在PC上运行的Airsim模拟器和带有来自AMD Xilinx的Zynq Soc芯片的Arty Z7开发板。通信是通过串行USB链接进行的。选择了在特殊标记的着陆条上自动着陆的申请作为案例研究。在Zynq SoC平台上实施了着陆点检测算法。这样可以实时处理1280 x 720 @ 60 fps视频流。执行的测试表明，该系统正常工作，并且没有可能对控制的稳定性产生负面影响。所提出的概念的特征是相对简单和实施成本较低。同时，它可以应用于在嵌入式平台上实现的无人机测试各种类型的高级感知和控制算法。我们提供在GitHub上开发的代码，该代码包括在PC上运行的Python脚本和在Arty Z7上运行的C代码。
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我们提出了通过现实的模拟和现实世界实验来支持可复制研究的多运动无人机控制（UAV）和估计系统。我们提出了一个独特的多帧本地化范式，用于同时使用多个传感器同时估算各种参考框架中的无人机状态。该系统可以在GNSS和GNSS贬低的环境中进行复杂的任务，包括室外室内过渡和执行冗余估计器，以备份不可靠的本地化源。提出了两种反馈控制设计：一个用于精确和激进的操作，另一个用于稳定和平稳的飞行，并进行嘈杂的状态估计。拟议的控制和估计管道是在3D中使用Euler/Tait-Bryan角度表示的，而无需使用Euler/Tait-Bryan角度表示。取而代之的是，我们依靠旋转矩阵和一个新颖的基于标题的惯例来代表标准多电流直升机3D中的一个自由旋转自由度。我们提供了积极维护且有据可查的开源实现，包括对无人机，传感器和本地化系统的现实模拟。拟议的系统是多年应用系统，空中群，空中操纵，运动计划和遥感的多年研究产物。我们所有的结果都得到了现实世界中的部署的支持，该系统部署将系统塑造成此处介绍的表单。此外，该系统是在我们团队从布拉格的CTU参与期间使用的，该系统在享有声望的MBZIRC 2017和2020 Robotics竞赛中，还参加了DARPA SubT挑战赛。每次，我们的团队都能在世界各地最好的竞争对手中获得最高位置。在每种情况下，挑战都促使团队改善系统，并在紧迫的期限内获得大量高质量的体验。
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This book provides a solution to the control and motion planning design for an octocopter system. It includes a particular choice of control and motion planning algorithms which is based on the authors' previous research work, so it can be used as a reference design guidance for students, researchers as well as autonomous vehicles hobbyists. The control is constructed based on a fault tolerant approach aiming to increase the chances of the system to detect and isolate a potential failure in order to produce feasible control signals to the remaining active motors. The used motion planning algorithm is risk-aware by means that it takes into account the constraints related to the fault-dependant and mission-related maneuverability analysis of the octocopter system during the planning stage. Such a planner generates only those reference trajectories along which the octocopter system would be safe and capable of good tracking in case of a single motor fault and of majority of double motor fault scenarios. The control and motion planning algorithms presented in the book aim to increase the overall reliability of the system for completing the mission.
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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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