机器人间通信使多机器人系统能够有效地协调和执行复杂的任务。因此，维持机器人之间的通信网络的连接对于许多多机器人系统是必不可少的。在本文中，我们提出了一种用于多机器人系统的连接维护的轨迹策划局。我们首先定义加权无向图形以表示系统的连接。与以前的连接维护不同，我们明确地解释了机器人运动和传感不确定性，同时制定图形边缘权重。这些不确定性导致不确定的机器人位置，该位置直接影响系统的连接性。接下来，使用基于乘法器（ADMM）框架的分布式交替方向方法，使用轨迹规划器维持加权未向图的代数连接以上的指定的下限。在这里，我们得出了ADMM优化步骤中所需的Hessian矩阵的近似，以减少计算负荷。最后，提出了仿真结果以统计验证我们的轨迹策划者的连接维护。

对于多机器人系统的安全有效运行，通信连接是可取的。尽管最近的文献中已经探讨了用于连接性维持的分散算法，但这些作品中的大多数并没有说明机器人运动和感知不确定性。这些不确定性是实际机器人固有的，并导致机器人偏离其所需位置，这可能会导致连通性丧失。在本文中，我们提出了一种分散的连接维护算法，该算法会计机器人运动和感知不确定性（DCMU）。我们首先为多机器人系统提出了一个新颖的加权图定义，该定义说明了上述不确定性以及现实的连接性约束，例如视线连接性和避免碰撞。接下来，我们设计了一个基于分散梯度的控制器，用于连接维护，在该控制器中，我们得出了计算控件所需的加权图边缘权重的梯度。最后，我们执行多个模拟，以验证机器人运动下的DCMU算法的连接性维持性能并感知不确定性，并与以前的工作相比显示出改进。

本文考虑了安全协调一个配备传感器的机器人团队的问题，以减少有关动态过程的不确定性，而该过程将使目标消除信息增益和能源成本。优化这种权衡是可取的，但是在机器人轨迹集中导致非占主酮目标函数。因此，基于协调下降的普通多机器人计划者失去了其性能保证。此外，处理非单调性的方法在受到机器人间碰撞避免约束时会失去其性能保证。由于需要保留性能保证和安全保证，这项工作提出了一种分布式计划者的层次结构方法，该方法使用本地搜索，并根据控制屏障功能提供了基于控制屏障功能的当地搜索和分散的控制器，以确保安全并鼓励及时到达传感位置。通过大量的模拟，硬件测试和硬件实验，我们证明了所提出的方法比基于坐标下降的算法在感应和能源成本之间取得更好的权衡。

在本文中，我们为多机器人系统提供了一种分散和无通信的碰撞避免方法，该系统考虑了机器人定位和感测不确定性。该方法依赖于计算每个机器人的不确定感知安全区域，以在高斯分布的不确定性的假设下在环境中导航的其他机器人和环境中的静态障碍物。特别地，在每次步骤中，我们为每个机器人构建一个机器人约束的缓冲不确定性感知的voronoI细胞（B-UAVC）给出指定的碰撞概率阈值。通过将每个机器人的运动约束在其对应的B-UAVC内，即机器人和障碍物之间的碰撞概率仍然可以实现概率碰撞避免。所提出的方法是分散的，无通信，可扩展，具有机器人的数量和机器人本地化和感测不确定性的强大。我们将方法应用于单积分器，双积分器，差动驱动机器人和具有一般非线性动力学的机器人。对地面车辆，四轮车和异质机器人团队进行广泛的模拟和实验，以分析和验证所提出的方法。

We propose a path planning methodology for a mobile robot navigating through an obstacle-filled environment to generate a reference path that is traceable with moderate sensing efforts. The desired reference path is characterized as the shortest path in an obstacle-filled Gaussian belief manifold equipped with a novel information-geometric distance function. The distance function we introduce is shown to be an asymmetric quasi-pseudometric and can be interpreted as the minimum information gain required to steer the Gaussian belief. An RRT*-based numerical solution algorithm is presented to solve the formulated shortest-path problem. To gain insight into the asymptotic optimality of the proposed algorithm, we show that the considered path length function is continuous with respect to the topology of total variation. Simulation results demonstrate that the proposed method is effective in various robot navigation scenarios to reduce sensing costs, such as the required frequency of sensor measurements and the number of sensors that must be operated simultaneously.

在本文中，我们通过概率保证解决了基于采样的运动计划和测量不确定性的问题。我们概括了基于基于树的基于树木的运动计划算法，以确定性系统并提出信念-USHAMCAL {a} $，该框架将任何基于动力学的树的计划者扩展到线性（或可线化）系统的信念空间。我们为信仰空间介绍了适当的抽样技术和距离指标，以保留基础规划师的概率完整性和渐近最佳性能。我们证明了我们在模拟方面对自动化和非全面系统有效和渐近地找到安全低成本路径的疗效。

This paper proposes Distributed Model Predictive Covariance Steering (DMPCS), a novel method for safe multi-robot control under uncertainty. The scope of our approach is to blend covariance steering theory, distributed optimization and model predictive control (MPC) into a single methodology that is safe, scalable and decentralized. Initially, we pose a problem formulation that uses the Wasserstein distance to steer the state distributions of a multi-robot team to desired targets, and probabilistic constraints to ensure safety. We then transform this problem into a finite-dimensional optimization one by utilizing a disturbance feedback policy parametrization for covariance steering and a tractable approximation of the safety constraints. To solve the latter problem, we derive a decentralized consensus-based algorithm using the Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM). This method is then extended to a receding horizon form, which yields the proposed DMPCS algorithm. Simulation experiments on large-scale problems with up to hundreds of robots successfully demonstrate the effectiveness and scalability of DMPCS. Its superior capability in achieving safety is also highlighted through a comparison against a standard stochastic MPC approach. A video with all simulation experiments is available in https://youtu.be/Hks-0BRozxA.

在本文中，我们设计了一个基于信息的多机器人来源，以寻求算法，其中一组移动传感器仅使用基于局部范围的测量值就本地化并移动靠近单个源。在算法中，移动传感器执行源标识/本地化以估计源位置；同时，他们移至新位置，以最大程度地提高有关传感器测量中包含的源的Fisher信息。在这样做的过程中，它们改善了源位置估计，并更靠近源。与传统的攀登算法相比，我们的算法在收敛速度方面具有优越性，在测量模型和信息指标的选择中是灵活的，并且对测量模型误差非常强大。此外，我们提供了算法的完全分布式版本，每个传感器都决定自己的动作，并且仅通过稀疏的通信网络与邻居共享信息。我们进行密集的仿真实验，以测试带有光传感器的小型地面车辆上的大规模系统和物理实验的算法，这表明在寻求光源方面取得了成功。

Despite recent progress on trajectory planning of multiple robots and path planning of a single tethered robot, planning of multiple tethered robots to reach their individual targets without entanglements remains a challenging problem. In this paper, we present a complete approach to address this problem. Firstly, we propose a multi-robot tether-aware representation of homotopy, using which we can efficiently evaluate the feasibility and safety of a potential path in terms of (1) the cable length required to reach a target following the path, and (2) the risk of entanglements with the cables of other robots. Then, the proposed representation is applied in a decentralized and online planning framework that includes a graph-based kinodynamic trajectory finder and an optimization-based trajectory refinement, to generate entanglement-free, collision-free and dynamically feasible trajectories. The efficiency of the proposed homotopy representation is compared against existing single and multiple tethered robot planning approaches. Simulations with up to 8 UAVs show the effectiveness of the approach in entanglement prevention and its real-time capabilities. Flight experiments using 3 tethered UAVs verify the practicality of the presented approach.

我们考虑一个设置机器人团队的任务是跟踪以下属性的多个目标：接近目标可以实现更准确的目标位置估计，同时也增加了传感器故障的风险。因此，要解决跟踪质量最大化和风险最小化之间的权衡至关重要。在我们以前的工作中，开发了一个集中式控制器来规划所有机器人的动作 - 但是，这不是可扩展的方法。在这里，我们提出了一个分散且具有风险的多目标跟踪框架，在该框架中，每个机器人都计划其运动交易的跟踪准确性最大化和厌恶风险，同时仅依靠其与邻居交流的信息和信息。我们使用控制屏障函数来保证整个跟踪过程中的网络连接。广泛的数值实验表明，我们的系统可以达到与集中式同行相似的跟踪准确性和风险意识。

本文解决了积极计划的问题，以在GNSS受限的场景中测量不确定性下实现多机器人系统（MRS）的合作定位。具体而言，我们解决了准确预测配备基于范围的测量设备的两个机器人之间未来连接的概率的问题。由于配备的传感器范围有限，由于机器人相互移动，网络连接拓扑中的边缘将被创建或破坏。因此，鉴于状态估计不完善和嘈杂的驱动，准确地预测边缘的未来存在是一项具有挑战性的任务。自适应功率序列扩展（或APSE）算法是根据当前估计和控制候选者开发的。这种算法在正态分布中应用了二次阳性形式的功率序列扩展公式。有限端近似是为了实现计算障碍。提出了进一步的分析，以表明通过自适应选择功率序列的求和度，可以从理论上将有限端近似中的截断误差降低到所需的阈值。几种足够的条件被严格得出作为选择原则。最后，相对于单个和多机器人案例，广泛的仿真结果和比较验证了正式计算的，因此将来拓扑的更准确的概率可以帮助改善在不确定性下积极计划的性能。

近年来，研究人员委托机器人和无人驾驶汽车（UAV）团队委托进行准确的在线野火覆盖范围和跟踪。迄今为止，大多数先前的工作都集中在此类多机器人系统的协调和控制上，但尚未赋予这些无人机团队对火的轨道（即位置和传播动态）进行推理的能力，以提供性能保证时间范围。在空中野火监测的问题上，我们提出了一个预测框架，该框架使多UAV团队的合作能够与概率性能保证一起进行协作现场覆盖和火灾跟踪。我们的方法使无人机能够推断出潜在的火灾传播动态，以在安全至关重要的条件下进行时间扩展的协调。我们得出了一组新颖的，分析的时间和跟踪纠纷界限，以使无人机团队根据特定于案例的估计状态分发有限的资源并覆盖整个火灾区域，并提供概率性能保证。我们的结果不仅限于空中野火监测案例研究，而且通常适用于搜索和救援，目标跟踪和边境巡逻等问题。我们在模拟中评估了我们的方法，并在物理多机器人测试台上提供了建议的框架，以说明真实的机器人动态和限制。我们的定量评估验证了我们的方法的性能，分别比基于最新的模型和强化学习基准分别累积了7.5倍和9.0倍的跟踪误差。

我们研究了由测量和过程噪声引起的不确定性的动态系统的规划问题。测量噪声导致系统状态可观察性有限，并且过程噪声在给定控制的结果中导致不确定性。问题是找到一个控制器，保证系统在有限时间内达到所需的目标状态，同时避免障碍物，至少需要一些所需的概率。由于噪音，此问题不承认一般的精确算法或闭合性解决方案。我们的主要贡献是一种新颖的规划方案，采用卡尔曼滤波作为状态估计器，以获得动态系统的有限状态抽象，我们将作为马尔可夫决策过程（MDP）正式化。通过延长概率间隔的MDP，我们可以增强模型对近似过渡概率的数值不精确的鲁棒性。对于这种所谓的间隔MDP（IMDP），我们采用最先进的验证技术来有效地计算最大化目标状态概率的计划。我们展示了抽象的正确性，并提供了几种优化，旨在平衡计划的质量和方法的可扩展性。我们展示我们的方法能够处理具有6维状态的系统，该系统导致具有数万个状态和数百万个过渡的IMDP。

形成控制问题是群体智能领域中最关心的主题之一，通常通过常规数学方法来解决。然而，在本文中，我们提出了一种元疗法方法，该方法利用了一种自然的共同进化策略来解决一群导弹的形成控制问题。导弹群是由具有异质参考目标的二阶系统建模的，并将指数误差函数作为目标函数，以使群体融合到满足某些形成要求的最佳平衡状态。为了关注本地最佳和不稳定进化的问题，我们纳入了一种新颖的基于模型的政策约束和人口适应策略，从而大大减轻了绩效退化。通过在网络通信领域中应用Molloy reed标准，我们开发了一种自适应拓扑方法，该方法可以通过理论和实验验证节点失败及其有效性下的连通性及其有效性。实验结果有助于提议的形成控制方法的有效性。更重要的是，我们表明将通用形成控制问题视为马尔可夫决策过程（MDP）并通过迭代学习解决它是可行的。

本文在具有部分未知语义的环境中解决了多机器人规划问题。假设环境具有已知的几何结构（例如，墙壁），并且由具有不确定位置和类的静态标记的地标占用。这种建模方法引发了语义SLAM算法生成的不确定语义地图。我们的目标是为配备有嘈杂感知系统的机器人设计控制策略，以便他们可以完成全局时间逻辑规范捕获的协同任务。为了指定考虑环境和感知不确定性的任务，我们采用了线性时间逻辑（LTL）的片段，称为CO-Safe LTL，定义了基于感知的原子谓性建模概率满意度要求。基于感知的LTL规划问题产生了通过新型采样的算法解决的最佳控制问题，它产生了在线更新的开环控制策略，以适应连续学习的语义地图。我们提供广泛的实验，以证明拟议的规划架构的效率。

我们提出协调指导矢量字段，以与机器人团队同时完成两个任务：首先，多个机器人的指导和导航到可能嵌入2D或3D中的可能不同的路径或表面；其次，他们的运动协调在跟踪他们的规定路径或表面时。运动配位是由路径或表面上的机器人之间所需的参数位移定义的。通过控制对应于指导矢量场之间的路径或表面参数的虚拟坐标来实现这种所需的位移。由动力学系统理论和Lyapunov理论支撑的严格数学保证，用于从所有初始位置上有效的分布式运动协调和机器人在路径或表面上导航。作为实用机器人应用的一个例子，我们从所提出的具有驱动饱和度的Dubins-car样模型的指导向量场中得出了一种对照算法。我们提出的算法分布并可扩展到任意数量的机器人。此外，广泛的说明性模拟和固定翼飞机户外实验验证了我们算法的有效性和鲁棒性。

嘈杂的传感，不完美的控制和环境变化是许多现实世界机器人任务的定义特征。部分可观察到的马尔可夫决策过程（POMDP）提供了一个原则上的数学框架，用于建模和解决不确定性下的机器人决策和控制任务。在过去的十年中，它看到了许多成功的应用程序，涵盖了本地化和导航，搜索和跟踪，自动驾驶，多机器人系统，操纵和人类机器人交互。这项调查旨在弥合POMDP模型的开发与算法之间的差距，以及针对另一端的不同机器人决策任务的应用。它分析了这些任务的特征，并将它们与POMDP框架的数学和算法属性联系起来，以进行有效的建模和解决方案。对于从业者来说，调查提供了一些关键任务特征，以决定何时以及如何成功地将POMDP应用于机器人任务。对于POMDP算法设计师，该调查为将POMDP应用于机器人系统的独特挑战提供了新的见解，并指出了有希望的新方向进行进一步研究。

本研究提出了一种具有动态障碍物和不均匀地形的部分可观察环境中的BipeDal运动的安全任务和运动计划（夯实）的分层综合框架。高级任务规划师采用线性时间逻辑（LTL），用于机器人及其环境之间的反应游戏合成，并为导航安全和任务完成提供正式保证。为了解决环境部分可观察性，在高级导航计划者采用信仰抽象，以估计动态障碍的位置。因此，合成的动作规划器向中级运动规划器发送一组运动动作，同时基于运动过程的阶数模型（ROM）结合从安全定理提取的安全机置规范。运动计划程序采用ROM设计安全标准和采样算法，以生成准确跟踪高级动作的非周期性运动计划。为了解决外部扰动，本研究还调查了关键帧运动状态的安全顺序组成，通过可达性分析实现了对外部扰动的强大转变。最终插值一组基于ROM的超参数，以设计由轨迹优化生成的全身运动机器，并验证基于ROM的可行部署，以敏捷机器人设计的20多个自由的Cassie机器人。

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。

研究界，工业和社会中地面移动机器人（MRS）和无人机（UAV）的重要性正在迅速发展。如今，这些代理中的许多代理都配备了通信系统，在某些情况下，对于成功完成某些任务至关重要。在这种情况下，我们已经开始见证在机器人技术和通信的交集中开发一个新的跨学科研究领域。该研究领域的意图是将无人机集成到5G和6G通信网络中。这项研究无疑将在不久的将来导致许多重要的应用。然而，该研究领域发展的主要障碍之一是，大多数研究人员通过过度简化机器人技术或通信方面来解决这些问题。这阻碍了达到这个新的跨学科研究领域的全部潜力的能力。在本教程中，我们介绍了一些建模工具，从跨学科的角度来解决涉及机器人技术和通信的问题所需的一些建模工具。作为此类问题的说明性示例，我们将重点放在本教程上，讨论通信感知轨迹计划的问题。