本文建立了一种新颖的通用和平台 - 无话会风险感知路径规划框架，其基于经典$ D ^ * $ Lite规划仪，路径设计专注于安全性和效率。该计划者生成一个网格图，其中占用/自由/未知空间用不同的遍历成本表示。在这种情况下，在这种情况下呈现，将遍历成本添加到接近占用的未知体素。算法实现也通过动态网格图来增强，具有在机器人操作期间更新和扩展的新颖能力，从而增加了使命的整体安全性，并且适用于勘探和搜索和救援任务。在生成的网格图中，$ d ^ * $ lite能够规划一个更安全的路径，具有最小的遍历成本。所提出的路径规划框架适用于分别生成2D和3D路径，以及在3D情况下，在3D情况下，用一个体素高度产生网格以计划2D路径，这是区分之间的主要因素2D和3D路径规划。在Quadcopter平台和波士顿动力学点腿机器人的多种仿真和实际场实验中广泛评估所提出的新型路径规划方案的功效。

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。

本文介绍了Cerberus机器人系统系统，该系统赢得了DARPA Subterranean挑战最终活动。出席机器人自主权。由于其几何复杂性，降解的感知条件以及缺乏GPS支持，严峻的导航条件和拒绝通信，地下设置使自动操作变得特别要求。为了应对这一挑战，我们开发了Cerberus系统，该系统利用了腿部和飞行机器人的协同作用，再加上可靠的控制，尤其是为了克服危险的地形，多模式和多机器人感知，以在传感器退化，以及在传感器退化的条件下进行映射以及映射通过统一的探索路径计划和本地运动计划，反映机器人特定限制的弹性自主权。 Cerberus基于其探索各种地下环境及其高级指挥和控制的能力，表现出有效的探索，对感兴趣的对象的可靠检测以及准确的映射。在本文中，我们报告了DARPA地下挑战赛的初步奔跑和最终奖项的结果，并讨论了为社区带来利益的教训所面临的亮点和挑战。

未知环境的探索和映射是自动机器人应用程序中的一项基本任务。在本文中，我们介绍了一个完整的框架，用于在未知的地下地区部署MAVS中的MAV。探索算法的主要动机是描绘机器人的下一个最佳边界，以便可以快速，安全但有效的方式覆盖新的地面。拟议的框架使用一种新颖的边界选择方法，该方法还有助于在地下洞穴，矿山和城市地区等受阻区中自动驾驶的安全导航。这项工作中提出的框架分叉了本地和全球探索中的勘探问题。拟议的勘探框架也可以根据机器人上的计算资源进行适应，这意味着可以在探索速度和地图质量之间进行权衡。这样的功能使建议的框架可以在地下探索，映射以及快速搜索和救援方案中部署。整个系统被认为是在类似隧道的环境中导航和物体定位的低复杂性和基线解决方案。在详细的仿真研究中评估了所提出的框架的性能，并与针对DARPA Sub-T挑战开发的高级探索计划框架进行了比较，这将在本文中介绍。

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。

While the capabilities of autonomous systems have been steadily improving in recent years, these systems still struggle to rapidly explore previously unknown environments without the aid of GPS-assisted navigation. The DARPA Subterranean (SubT) Challenge aimed to fast track the development of autonomous exploration systems by evaluating their performance in real-world underground search-and-rescue scenarios. Subterranean environments present a plethora of challenges for robotic systems, such as limited communications, complex topology, visually-degraded sensing, and harsh terrain. The presented solution enables long-term autonomy with minimal human supervision by combining a powerful and independent single-agent autonomy stack, with higher level mission management operating over a flexible mesh network. The autonomy suite deployed on quadruped and wheeled robots was fully independent, freeing the human supervision to loosely supervise the mission and make high-impact strategic decisions. We also discuss lessons learned from fielding our system at the SubT Final Event, relating to vehicle versatility, system adaptability, and re-configurable communications.

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.

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。

尽管使用多个无人机（UAV）具有快速自主探索的巨大潜力，但它的关注程度很少。在本文中，我们提出了赛车手，这是一种使用分散无人机的舰队的快速协作探索方法。为了有效派遣无人机，使用了基于在线HGRID空间分解的成对交互。它可确保仅使用异步和有限的通信同时探索不同的区域。此外，我们优化了未知空间的覆盖路径，并通过电容的车辆路由问题（CVRP）配方平衡分区到每个UAV的工作负载。鉴于任务分配，每个无人机都会不断更新覆盖路径，并逐步提取关键信息以支持探索计划。分层规划师可以找到探索路径，完善本地观点并生成序列的最小时间轨迹，以敏捷，安全地探索未知空间。对所提出的方法进行了广泛的评估，显示出较高的勘探效率，可伸缩性和对有限交流的鲁棒性。此外，我们第一次与现实世界中的多个无人机进行了完全分散的协作探索。我们将作为开源软件包发布实施。

This paper presents trajectory planning for three-dimensional autonomous multi-UAV volume coverage and visual inspection based on the Heat Equation Driven Area Coverage (HEDAC) algorithm. The method designs a potential field to achieve the target density and generate trajectories using potential gradients to direct UAVs to regions of a higher potential. Collisions are prevented by implementing a distance field and correcting the agent's directional vector if the distance threshold is reached. The method is successfully tested for volume coverage and visual inspection of complex structures such as wind turbines and a bridge. For visual inspection, the algorithm is supplemented with camera direction control. A field containing the nearest distance from any point in the domain to the structure is designed and this field's gradient provides the camera orientation throughout the trajectory. The bridge inspection test case is compared with a state-of-the-art method where the HEDAC algorithm allowed more surface area to be inspected under the same conditions. The limitations of the HEDAC method are analyzed, focusing on computational efficiency and adequacy of spatial coverage to approximate the surface coverage. The proposed methodology offers flexibility in various setup parameters and is applicable to real-world inspection tasks.

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.

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。

在自治机器人的背景下，最重要的任务之一是在导航期间防止对机器人的潜在损坏。为此目的，通常认为必须处理已知的概率障碍，然后计算与每个障碍物碰撞的概率。然而，在复杂的场景或非结构化环境中，可能难以检测这种障碍。在这些情况下，使用公制地图，其中每个位置存储占用的信息。最常见的公制地图类型是贝叶斯占用地图。然而，由于其离散性，这种类型的地图对计算持续路径的风险评估不太适合。因此，我们介绍了一种名为Lambda领域的新型地图，专门用于风险评估。我们首先提出了一种方法来计算这样的地图和对路径的通用风险的期望。然后，我们用一个用例展示了我们的通用配方的益处，该用例将风险定义为路径上的预期碰撞力。使用这种风险定义和Lambda领域，我们表明我们的框架能够在具有物理度量的同时进行经典路径规划。此外，Lambda领域为处理非结构化环境（如高草）提供了一种自然的方式。如果标准环境表示始终会产生围绕此类障碍的轨迹，我们的框架允许机器人在意识到所采取的风险时穿过草地。

对未知环境的探索是机器人技术中的一个基本问题，也是自治系统应用中的重要组成部分。探索未知环境的一个主要挑战是，机器人必须计划每个时间步骤可用的有限信息。尽管大多数当前的方法都依靠启发式方法和假设来根据这些部分观察来规划路径，但我们提出了一种新颖的方式，通过利用3D场景完成来将深度学习整合到探索中，以获取知情，安全，可解释的探索映射和计划。我们的方法，SC-explorer，使用新型的增量融合机制和新提出的分层多层映射方法结合了场景的完成，以确保机器人的安全性和效率。我们进一步提出了一种信息性的路径计划方法，利用了我们的映射方法的功能和新颖的场景完整感知信息增益。虽然我们的方法通常适用，但我们在微型航空车辆（MAV）的用例中进行了评估。我们仅使用移动硬件彻底研究了高保真仿真实验中的每个组件，并证明我们的方法可以使环境的覆盖范围增加73％，而不是基线，而MAP准确性的降低仅最少。即使最终地图中未包含场景的完成，我们也可以证明它们可以用于指导机器人选择更多信息的路径，从而加快机器人传感器的测量值35％。我们将我们的方法作为开源。

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。

本文通过开发一种层次碰撞避免方法来改善基于安全的多旋转器的近电视，该方法根据环境复杂性和感知约束来调节最大速度。在表现出不同混乱的环境中，安全速度调制具有挑战性。现有方法固定了最大速度和地图分辨率，该方法可防止车辆进入狭窄的空间，并将认知负荷置于操作员上的速度。我们通过提出一种高速公路（10 Hz）的远程操作方法来解决这些差距，该方法通过分层碰撞检查调节最大车辆速度。分层碰撞检查器同时适应当地地图的体素尺寸和最大车辆速度，以确保运动计划安全。在模拟和现实世界实验中评估了所提出的方法，并将其与基于非自适应运动原语的远程操作方法进行了比较。结果证明了所提出的详细方法方法的优势以及完成任务的能力，而无需用户指定最大车辆速度。

自主无人驾驶飞行器（无人机）的重要能力是自动降落，同时避免在该过程中碰撞障碍。这种能力需要实时局部轨迹规划。虽然已经引入了轨迹规划方法，但在紧急登陆等案件中，它们尚未在现实生活场景中进行评估，其中只能感测和检测到障碍物表面。我们使用预先计划的全局路径和着陆区域的优先级地图提出了一种新颖的优化框架。在包括3D城市环境，基于LIDAR的障碍 - 表面感应和UAV指导和动态的模拟器中实施和评估了多个轨迹规划算法。我们表明，使用我们所提出的优化标准可以成功提高着陆关联成功概率，同时避免实时与障碍物的碰撞。

尽管腿部机器人运动取得了进展，但在未知环境中的自主导航仍然是一个空旷的问题。理想情况下，导航系统在不确定性下在安全限制内运行时，利用机器人的运动功能的全部潜力。机器人必须感知和分析周围地形的遍历性，这取决于硬件，运动控制和地形特性。它可能包含有关穿越地形所需的风险，能量或时间消耗的信息。为了避免手工制作的遍历成本功能，我们建议通过使用物理模拟器在随机生成的地形上模拟遍历的遍历策略，以收集有关机器人和运动策略的遍历性信息。在现实中使用的相同的运动策略并行控制了数千个机器人，以获得57年的现实运动体验。对于在Real机器人上的部署，培训了一个稀疏的卷积网络，以预测模拟的遍历性成本，该成本是根据已部署的运动策略量身定制的，它是从环境的完全几何表示，以3D素体占用图的形式。该表示避免了对常用的高程图的需求，在存在悬垂障碍物以及多层或低天花板方案的情况下，这些图形图很容易出错。在各种室内和自然环境中，为腿部机器人Anymal的路径计划证明了拟议的遍历性预测网络的有效性。

在本文中，我们为全向机器人提供了一种积极的视觉血液。目标是生成允许这样的机器人同时定向机器人的控制命令并将未知环境映射到最大化的信息量和消耗尽可能低的信息。利用机器人的独立翻译和旋转控制，我们引入了一种用于活动V-SLAM的多层方法。顶层决定提供信息丰富的目标位置，并为它们产生高度信息的路径。第二个和第三层积极地重新计划并执行路径，利用连续更新的地图和本地特征信息。此外，我们介绍了两个实用程序配方，以解释视野和机器人位置的障碍物。通过严格的模拟，真正的机器人实验和与最先进的方法的比较，我们证明我们的方法通过较小的整体地图熵实现了类似的覆盖结果。这是可以获得的，同时保持横向距离比其他方法短至39％，而不增加车轮的总旋转量。代码和实现详细信息作为开源提供。

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