该技术报告是关于在柏林大火之后有危险物质的工业大厅侦察期间获得的特派团和经验。在此操作期间，仅用于获取有关网站和建筑物的信息。首先，创建建筑物的地理参考3D模型，以便将进入大厅进入大厅。随后，uvs被用来飞入严重损坏的内部，并从大厅里面拍摄照片。安装在UAV下的360 {\ DEG}相机用于收集周围区域的图像，特别是从难以飞行的部分。由于收集的数据集包含了类似的图像以及模糊图像，因此使用视觉SLAM，束调节和模糊检测从非最佳图像清除它，从而可以计算3D模型和概述。结果表明，紧急服务无法从3D模型中提取必要的信息。因此，实现了与其他360 {\ DEG}图像的链接的交互式全景观看者，其中与其他图像的链接取决于视觉SLAM算法的半密度云和定位的相机位置，以便紧急力可以查看周围环境。

气候变化导致越来越多的极端天气事件，例如大雨和洪水。该技术报告涉及一个问题，即在使用无人驾驶汽车（无人机）（即2021年7月在中欧的洪水中，更具体地说，更具体地说是在Erftstadt / Blessem）的洪水灾害期间如何更好，更快地提供洪水灾难的当前信息。一方面，将无人机用于实时观察和定期检查洪水边缘，另一方面，用于系统数据采集，以便使用Motion和Multiview Stereo的结构来计算3D模型。嵌入GIS应用程序中的3D模型是系统探索和决策支持，以部署其他较小的无人机和救援力量的计划。通过自主曲折航班对无人机进行系统的数据采集提供了高分辨率图像，这些图像在15分钟内通过专用机器人命令车辆（ROBLW）计算为周围区域的地理参与3D模型。从连续几天从3D模型中提取的高分辨率高程轮廓的比较，水位的变化变得可见。该信息使应急管理能够计划对建筑物的进一步检查，并在现场寻找失踪人员。

Earthquakes, fire, and floods often cause structural collapses of buildings. The inspection of damaged buildings poses a high risk for emergency forces or is even impossible, though. We present three recent selected missions of the Robotics Task Force of the German Rescue Robotics Center, where both ground and aerial robots were used to explore destroyed buildings. We describe and reflect the missions as well as the lessons learned that have resulted from them. In order to make robots from research laboratories fit for real operations, realistic test environments were set up for outdoor and indoor use and tested in regular exercises by researchers and emergency forces. Based on this experience, the robots and their control software were significantly improved. Furthermore, top teams of researchers and first responders were formed, each with realistic assessments of the operational and practical suitability of robotic systems.

This work proposes a new method for real-time dense 3d reconstruction for common 360{\deg} action cams, which can be mounted on small scouting UAVs during USAR missions. The proposed method extends a feature based Visual monocular SLAM (OpenVSLAM, based on the popular ORB-SLAM) for robust long-term localization on equirectangular video input by adding an additional densification thread that computes dense correspondences for any given keyframe with respect to a local keyframe-neighboorhood using a PatchMatch-Stereo-approach. While PatchMatch-Stereo-types of algorithms are considered state of the art for large scale Mutli-View-Stereo they had not been adapted so far for real-time dense 3d reconstruction tasks. This work describes a new massively parallel variant of the PatchMatch-Stereo-algorithm that differs from current approaches in two ways: First it supports the equirectangular camera model while other solutions are limited to the pinhole camera model. Second it is optimized for low latency while keeping a high level of completeness and accuracy. To achieve this it operates only on small sequences of keyframes, but employs techniques to compensate for the potential loss of accuracy due to the limited number of frames. Results demonstrate that dense 3d reconstruction is possible on a consumer grade laptop with a recent mobile GPU and that it is possible with improved accuracy and completeness over common offline-MVS solutions with comparable quality settings.

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。

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。

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。

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。

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.

为了使机器人系统在高风险，现实世界中取得成功，必须快速部署和强大的环境变化，表现不佳的硬件以及任务子任务失败。这些机器人通常被设计为考虑一系列任务事件，复杂的算法在某些关键的约束下降低了单个子任务失败率。我们的方法在视觉和控制中利用了共同的技术，并通过结果监测和恢复策略将鲁棒性编码为任务结构。此外，我们的系统基础架构可以快速部署，并且不需要中央通信。该报告还包括快速现场机器人开发和测试的课程。我们通过现实机器人实验在美国宾夕法尼亚州匹兹堡的户外测试地点以及2020年的穆罕默德·本·扎耶德国际机器人挑战赛开发和评估了我们的系统。所有竞争试验均在没有RTK-GP的情况下以完全自主模式完成。我们的系统在挑战2中排名第四，在大挑战赛中排名第七，诸如弹出五个气球（挑战1）之类的显着成就，成功地挑选和放置了一个障碍（挑战2），并将最多的水分配到户外，带有真正的户外火，并与自治无人机（挑战3）。

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。

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

在本文中，我们提出了一种资源有效的方法，提供了一种自主无人机，并在车载感知方法中检测飞行在复杂的3D地形飞行期间的安全性危险的着陆位点。我们通过结构 - 从运动方法将从一系列单眼图像序列中获取的3D测量聚合到溢出地形的本地，机器人的多分析高度贴图中，其熔化根据其横向表面分辨率的深度测量（像素 - 基于动态细节概念的概率框架中的足迹。映射聚合仅需要深度映射和关联的姿势，该映射是从板载视觉测量算法获得的。然后，高效的着陆网站检测方法利用底层多分辨率映射的特征，以基于重建地形表面的斜坡，粗糙度和质量来检测安全着陆网站。在模拟和现实世界实验中独立和共同分析了对映射和着陆现场检测模块的性能的评估，以确定所提出的方法的功效。

庞大的石油和天然气传输管道需要定期监测维护和危险检查，以避免设备故障和潜在事故。严重的Covid-19大流行情况迫使公司缩小了他们的团队的规模。面对现场的一种风险由不受控制的油气和天然气的不受控制的释放来表示。在许多检测方法中，无人驾驶飞行器系统含有柔韧性和稳定性。无人驾驶飞行器可以实时转移数据，而他们正在进行监控任务。本文专注于配备光学传感和人工智能的无人机车辆，尤其是具有深入学习技术的图像识别，用于管道监测。无人驾驶飞行器可用于定期巡逻职责，以识别和捕获感兴趣领域的图像和视频。难以达到的地方将进入更快，更便宜，风险较少。目前的论文基于捕获基于无人机的检验视频和图像的想法，这可能在危险之前发现几个潜在的危险问题。由于外管绝缘材料的包层弱化，损坏可以出现。当通过外部腐蚀的管道厚度可能发生时，也可能存在这种情况。本文介绍了石油和天然气行业专家完成的调查，用于寻找所提出的系统的功能和非功能性要求。

本文通过讨论参加了为期三年的SubT竞赛的六支球队的不同大满贯策略和成果，报道了地下大满贯的现状。特别是，本文有四个主要目标。首先，我们审查团队采用的算法，架构和系统；特别重点是以激光雷达以激光雷达为中心的SLAM解决方案（几乎所有竞争中所有团队的首选方法），异质的多机器人操作（包括空中机器人和地面机器人）和现实世界的地下操作（从存在需要处理严格的计算约束的晦涩之处）。我们不会回避讨论不同SubT SLAM系统背后的肮脏细节，这些系统通常会从技术论文中省略。其次，我们通过强调当前的SLAM系统的可能性以及我们认为与一些良好的系统工程有关的范围来讨论该领域的成熟度。第三，我们概述了我们认为是基本的开放问题，这些问题可能需要进一步的研究才能突破。最后，我们提供了在SubT挑战和相关工作期间生产的开源SLAM实现和数据集的列表，并构成了研究人员和从业人员的有用资源。

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。

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。

在迅速增长的海上风电场市场中出现了增加风力涡轮机尺寸和距离的全球趋势。在英国，海上风电业于2019年生产了英国最多的电力，前一年增加了19.6％。目前，英国将进一步增加产量，旨在增加安装的涡轮机容量74.7％，如最近的冠村租赁轮次反映。通过如此巨大的增长，该部门现在正在寻求机器人和人工智能（RAI），以解决生命周期服务障碍，以支持可持续和有利可图的海上风能生产。如今，RAI应用主要用于支持运营和维护的短期目标。然而，前进，RAI在海上风基础设施的全部生命周期中有可能发挥关键作用，从测量，规划，设计，物流，运营支持，培训和退役。本文介绍了离岸可再生能源部门的RAI的第一个系统评论之一。在当前和未来的要求方面，在行业和学术界的离岸能源需求分析了rai的最先进的。我们的评论还包括对支持RAI的投资，监管和技能开发的详细评估。通过专利和学术出版数据库进行详细分析确定的关键趋势，提供了对安全合规性和可靠性的自主平台认证等障碍的见解，这是自主车队中可扩展性的数字架构，适应性居民运营和优化的适应性规划人机互动对人与自治助理的信赖伙伴关系。

The rapid development of technology has brought unmanned aerial vehicles (UAVs) to become widely known in the current era. The market of UAVs is also predicted to continue growing with related technologies in the future. UAVs have been used in various sectors, including livestock, forestry, and agriculture. In agricultural applications, UAVs are highly capable of increasing the productivity of the farm and reducing farmers' workload. This paper discusses the application of UAVs in agriculture, particularly in spraying and crop monitoring. This study examines the urgency of UAV implementation in the agriculture sector. A short history of UAVs is provided in this paper to portray the development of UAVs from time to time. The classification of UAVs is also discussed to differentiate various types of UAVs. The application of UAVs in spraying and crop monitoring is based on the previous studies that have been done by many scientific groups and researchers who are working closely to propose solutions for agriculture-related issues. Furthermore, the limitations of UAV applications are also identified. The challenges in implementing agricultural UAVs in Indonesia are also presented.

无人机已成为广泛使用的遥感平台之一，并在智能城市的建设中发挥了关键作用。但是，由于城市场景中的复杂环境，安全，准确的数据获取为3D建模和场景更新带来了巨大挑战。无人机的最佳轨迹计划和机载摄像机的准确数据收集是城市建模中的非平凡问题。这项研究介绍了优化观点的摄影测量原理，并在大规模3D建模中验证其精度和潜力。与倾斜的摄影测量法不同，优化的视图摄影测量法使用粗糙模型来生成和优化无人机轨迹，这是通过考虑模型点可重构性和视图点冗余性来实现的。基于优化视图的原理摄影测量法，本研究首先通过使用优化视图的无人机图像对3D模型进行精确分析潜在的。通过使用GCP进行图像方向精确分析和TLS（陆地激光扫描）点云进行模型质量分析，实验结果表明，优化的视图摄影测量法可以构建稳定的图像连接网络，并可以达到可比的图像方向准确性。从准确的图像采集策略中受益，网格模型的质量显着提高，尤其是对于严重阻塞的城市地区，在这种城市地区实现了3至5倍的精度。此外，青岛城的案例研究验证了优化视图摄影测量法可能是在复杂的城市场景中大规模3D建模的可靠和强大解决方案。