根据一般静态障碍物检测的要求，本文提出了无人接地车辆局部静态环境的紧凑型矢量化表示方法。首先，通过融合LiDAR和IMU的数据，获得了高频姿势信息。然后，通过二维（2D）障碍物点的生成，提出了具有固定尺寸的网格图维护过程。最后，通过多个凸多边形描述了局部静态环境，该多边形实现了基于双阈值的边界简化和凸多边形分割。我们提出的方法已应用于公园的一个实用无人驾驶项目中，典型场景的定性实验结果验证了有效性和鲁棒性。此外，定量评估表明，与传统的基于网格地图的方法相比，使用较少的点信息（减少约60％）来代表局部静态环境。此外，运行时间（15ms）的性能表明，所提出的方法可用于实时局部静态环境感知。可以在https://github.com/ghm0819/cvr_lse上访问相应的代码。

传统的LIDAR射测（LO）系统主要利用从经过的环境获得的几何信息来注册激光扫描并估算Lidar Ego-Motion，而在动态或非结构化环境中可能不可靠。本文提出了Inten-loam，一种低饮用和健壮的激光镜和映射方法，该方法完全利用激光扫描的隐式信息（即几何，强度和时间特征）。扫描点被投影到圆柱形图像上，这些图像有助于促进各种特征的有效和适应性提取，即地面，梁，立面和反射器。我们提出了一种新型基于强度的点登记算法，并将其纳入LIDAR的探光仪，从而使LO系统能够使用几何和强度特征点共同估计LIDAR EGO-MOTION。为了消除动态对象的干扰，我们提出了一种基于时间的动态对象删除方法，以在MAP更新之前过滤它们。此外，使用与时间相关的体素网格滤波器组织并缩减了本地地图，以维持当前扫描和静态局部图之间的相似性。在模拟和实际数据集上进行了广泛的实验。结果表明，所提出的方法在正常驾驶方案中实现了类似或更高的精度W.R.T，在非结构化环境中，最先进的方法优于基于几何的LO。

自动驾驶的车辆和自动地面机器人需要一种可靠，准确的方法来分析周围环境的遍历以进行安全导航。本文提出并评估了一种基于机器学习的遍历性分析方法，该方法将基于SVM分类器的混合方法中的几何特征与基于外观的特征相结合。特别是，我们表明，整合一组新的几何和视觉特征并专注于重要的实施细节，可以显着提高性能和可靠性。已提出的方法已与最先进的深度学习方法进行了比较。在不同的复杂性方面，它的准确性为89.2％，表明其有效性和鲁棒性。该方法在CPU上完全运行，并在其他方法方面达到可比的结果，运行速度更快，并且需要更少的硬件资源。

同时定位和映射（SLAM）被认为是智能车辆和移动机器人的重要功能。但是，当前的大多数LiDAR SLAM方法都是基于静态环境的假设。因此，在具有多个移动对象的动态环境中的本地化实际上是不可靠的。本文提出了一个动态的SLAM框架RF-LIO，该框架在LIO-SAM上构建，该框架添加了自适应多分辨率范围图像，并使用紧密耦合的LIDAR惯性探测器首先删除移动对象，然后将激光镜扫描与子束相匹配。因此，即使在高动态环境中，它也可以获得准确的姿势。在自收集的数据集和Open UrbanLoco数据集上评估了提出的RF-LIO。高动态环境中的实验结果表明，与壤土和LIO-SAM相比，所提出的RF-LIO的绝对轨迹精度分别可以提高90％和70％。 RF-LIO是高动态环境中最先进的大满贯系统之一。

视觉同时定位和映射（VSLAM）在计算机视觉和机器人社区中取得了巨大进展，并已成功用于许多领域，例如自主机器人导航和AR/VR。但是，VSLAM无法在动态和复杂的环境中实现良好的定位。许多出版物报告说，通过与VSLAM结合语义信息，语义VSLAM系统具有近年来解决上述问题的能力。然而，尚无关于语义VSLAM的全面调查。为了填补空白，本文首先回顾了语义VSLAM的发展，并明确着眼于其优势和差异。其次，我们探讨了语义VSLAM的三个主要问题：语义信息的提取和关联，语义信息的应用以及语义VSLAM的优势。然后，我们收集和分析已广泛用于语义VSLAM系统的当前最新SLAM数据集。最后，我们讨论未来的方向，该方向将为语义VSLAM的未来发展提供蓝图。

在过去几年中，自动驾驶一直是最受欢迎，最具挑战性的主题之一。在实现完全自治的道路上，研究人员使用了各种传感器，例如LIDAR，相机，惯性测量单元（IMU）和GPS，并开发了用于自动驾驶应用程序的智能算法，例如对象检测，对象段，障碍，避免障碍物，避免障碍物和障碍物，以及路径计划。近年来，高清（HD）地图引起了很多关注。由于本地化中高清图的精度和信息水平很高，因此它立即成为自动驾驶的关键组成部分之一。从Baidu Apollo，Nvidia和TomTom等大型组织到个别研究人员，研究人员创建了用于自主驾驶的不同场景和用途的高清地图。有必要查看高清图生成的最新方法。本文回顾了最新的高清图生成技术，这些技术利用了2D和3D地图生成。这篇评论介绍了高清图的概念及其在自主驾驶中的有用性，并详细概述了高清地图生成技术。我们还将讨论当前高清图生成技术的局限性，以激发未来的研究。

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.

了解场景是自主导航车辆的关键，以及在线将周围环境分段为移动和非移动物体的能力是这项任务的中央成分。通常，基于深度学习的方法用于执行移动对象分段（MOS）。然而，这些网络的性能强烈取决于标记培训数据的多样性和数量，可以获得昂贵的信息。在本文中，我们提出了一种自动数据标记管道，用于3D LIDAR数据，以节省广泛的手动标记工作，并通过自动生成标记的训练数据来提高现有的基于学习的MOS系统的性能。我们所提出的方法通过批量处理数据来实现数据。首先利用基于占用的动态对象拆除以粗略地检测可能的动态物体。其次，它提取了提案中的段，并使用卡尔曼滤波器跟踪它们。基于跟踪的轨迹，它标记了实际移动的物体，如驾驶汽车和行人。相反，非移动物体，例如，停放的汽车，灯，道路或建筑物被标记为静态。我们表明，这种方法允许我们高效地标记LIDAR数据，并将我们的结果与其他标签生成方法的结果进行比较。我们还使用自动生成的标签培训深度神经网络，并与在同一数据上的手动标签上接受过的手动标签的培训相比，实现了类似的性能，以及使用我们方法生成的标签的其他数据集时更好的性能。此外，我们使用不同的传感器评估我们在多个数据集上的方法，我们的实验表明我们的方法可以在各种环境中生成标签。

准确可靠的传感器校准对于在自主驾驶中融合激光雷达和惯性测量至关重要。本文提出了一种新型的3D-LIDAR和姿势传感器的新型三阶段外部校准方法，用于自主驾驶。第一阶段可以通过点云表面特征快速校准传感器之间的外部参数，以便可以将外部参数从大的初始误差范围缩小到很小的时间范围。第二阶段可以基于激光映射空间占用率进一步校准外部参数，同时消除运动失真。在最后阶段，校正了由自动驾驶汽车的平面运动引起的Z轴误差，并最终获得了精确的外部参数。具体而言，该方法利用了道路场景的自然特征，使其独立且易于在大规模条件下应用。现实世界数据集的实验结果证明了我们方法的可靠性和准确性。这些代码是在GitHub网站上开源的。据我们所知，这是第一个专门为自动驾驶设计的开源代码，用于校准激光雷达和姿势传感器外部参数。代码链接是https://github.com/opencalib/lidar2ins。

在本文中，我们为非结构化的户外环境提供了一个完整的自主导航管道。这项工作的主要贡献位于路径规划模块上，我们分为两个主要类别：全局路径规划（GPP）和本地路径规划（LPP）。对于环境表示，而不是复杂和重型网格图，GPP层使用直接从OpenStreetMaps（OSM）获得的道路网络信息。在LPP层中，我们使用新颖的天真谷路（NVP）方法来生成局部路径，避免实时障碍物。这种方法使用LIDAR传感器使用本地环境的天真表示。此外，它使用了一个天真的优化，用于利用成本图中的“谷”区域的概念。我们在研究平台蓝色实验上实验展示了该系统的稳健性，在阿利坎特大学科学园区自主驾驶超过20公里，在12.33公顷地区。

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，我们考虑了视觉同时定位和映射（SLAM）的实际应用中的问题。随着技术在广泛范围中的普及和应用，SLAM系统的可实用性已成为一个在准确性和鲁棒性之后，例如，如何保持系统的稳定性并实现低文本和低文本和中的准确姿势估计动态环境以及如何在真实场景中改善系统的普遍性和实时性能。动态对象在高度动态的环境中的影响。我们还提出了一种新型的全局灰色相似性（GGS）算法，以实现合理的钥匙扣选择和有效的环闭合检测（LCD）。受益于GGS，PLD-SLAM可以在大多数真实场景中实现实时准确的姿势估计，而无需预先训练和加载巨大的功能词典模型。为了验证拟议系统的性能，我们将其与公共数据集Kitti，Euroc MAV和我们提供的室内立体声数据集的现有最新方法（SOTA）方法进行了比较。实验表明，实验表明PLD-SLAM在大多数情况下确保稳定性和准确性，具有更好的实时性能。此外，通过分析GGS的实验结果，我们可以发现它在关键帧选择和LCD中具有出色的性能。

本文研究了从深度摄像机读数中构建平面区域的多重代表的问题。这个问题对于复杂环境中的地形映射非常重要，并且在腿部运动应用中具有巨大的潜力。为了解决多重平面区域的表征问题，我们提出了一个两阶段的解决方案方案。在第一阶段，嵌入深度图像序列中的平面区域首先单独提取，然后合并以建立一个仅包含所选框架中平面区域的地形图。为了简化适用于腿部机器人立足计划的平面区域的表示，我们在第二阶段通过低维度的多面体进一步近似提取的平面区域。借助多重代表，所提出的方法在准确性和简单性之间取得了巨大的平衡。对RGB-D相机进行了实验验证，以证明所提出的方案的性能。所提出的方案成功地通过多面体以可接受的精度来表征平面区域。更重要的是，在整个测试中，整体感知方案的运行时间小于10ms（即> 100Hz），这强烈说明了本文中我们发展的方法的优势。

我们在本文中介绍Raillomer，实现实时准确和鲁棒的内径测量和轨道车辆的测绘。 Raillomer从两个Lidars，IMU，火车车程和全球导航卫星系统（GNSS）接收器接收测量。作为前端，来自IMU / Royomer缩放组的估计动作De-Skews DeSoised Point云并为框架到框架激光轨道测量产生初始猜测。作为后端，配制了基于滑动窗口的因子图以共同优化多模态信息。另外，我们利用来自提取的轨道轨道和结构外观描述符的平面约束，以进一步改善对重复结构的系统鲁棒性。为了确保全局常见和更少的模糊映射结果，我们开发了一种两级映射方法，首先以本地刻度执行扫描到地图，然后利用GNSS信息来注册模块。该方法在聚集的数据集上广泛评估了多次范围内的数据集，并且表明Raillomer即使在大或退化的环境中也能提供排入量级定位精度。我们还将Raillomer集成到互动列车状态和铁路监控系统原型设计中，已经部署到实验货量交通铁路。

当机器人在城市环境中导航时，大量动态物体的出现将使空间结构多样化。因此，在线删除动态对象至关重要。在本文中，我们为高度动态的城市环境介绍了一个新颖的在线拆除框架。该框架由扫描到图的前端和地图对后端模块组成。前端和后端都深入整合了基于可见性的方法和基于地图的方法。该实验在高度动态的模拟方案和现实世界数据集中验证了框架。

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。

Maps play a key role in rapidly developing area of autonomous driving. We survey the literature for different map representations and find that while the world is three-dimensional, it is common to rely on 2D map representations in order to meet real-time constraints. We believe that high levels of situation awareness require a 3D representation as well as the inclusion of semantic information. We demonstrate that our recently presented hierarchical 3D grid mapping framework UFOMap meets the real-time constraints. Furthermore, we show how it can be used to efficiently support more complex functions such as calculating the occluded parts of space and accumulating the output from a semantic segmentation network.

Visual perception plays an important role in autonomous driving. One of the primary tasks is object detection and identification. Since the vision sensor is rich in color and texture information, it can quickly and accurately identify various road information. The commonly used technique is based on extracting and calculating various features of the image. The recent development of deep learning-based method has better reliability and processing speed and has a greater advantage in recognizing complex elements. For depth estimation, vision sensor is also used for ranging due to their small size and low cost. Monocular camera uses image data from a single viewpoint as input to estimate object depth. In contrast, stereo vision is based on parallax and matching feature points of different views, and the application of deep learning also further improves the accuracy. In addition, Simultaneous Location and Mapping (SLAM) can establish a model of the road environment, thus helping the vehicle perceive the surrounding environment and complete the tasks. In this paper, we introduce and compare various methods of object detection and identification, then explain the development of depth estimation and compare various methods based on monocular, stereo, and RDBG sensors, next review and compare various methods of SLAM, and finally summarize the current problems and present the future development trends of vision technologies.

当视野中有许多移动对象时，基于静态场景假设的SLAM系统会引入重大估计错误。跟踪和维护语义对象有益于场景理解，并为计划和控制模块提供丰富的决策信息。本文介绍了MLO，这是一种多对象的激光雷达探光仪，该镜像仅使用激光雷达传感器跟踪自我运动和语义对象。为了实现对多个对象的准确和强大的跟踪，我们提出了一个最小二乘估计器，该估计器融合了3D边界框和几何点云，用于对象状态更新。通过分析跟踪列表中的对象运动状态，映射模块使用静态对象和环境特征来消除累积错误。同时，它在MAP坐标中提供了连续的对象轨迹。我们的方法在公共Kitti数据集的不同情况下进行了定性和定量评估。实验结果表明，在高度动态，非结构化和未知的语义场景中，MLO的自我定位精度比最先进的系统更好。同时，与基于滤波的方法相比，具有语义几何融合的多目标跟踪方法在跟踪准确性和一致性方面也具有明显的优势。

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。