尽管环境条件不利，现代农业仍在不断发展以增加产量。一种有希望的方法是“温室种植”，为耕种的植物提供了微气候，以克服不利的气候。然而，大型的温室在整个复合物中都会形成不均匀的微气候，需要高度的人类监督。我们建议部署农业机器人，以在温室中创造和维持积极的生态条件，从而降低人工成本并增加产量。该原型将包含两个主要系统，即导航系统和数据分析系统。导航系统将由Arduino控制，并且将使用ESP8266微芯片处理数据分析。用于测量温室参数的许多传感器将安装在机器人上。它将遵循预定义的路径，同时在检查点进行读数。微芯片将从传感器收集和处理数据，传输到云，并向执行器发出命令。将定期测量土壤和气候参数，例如温度，湿度，光强度，土壤水分，pH值。当参数不在指定的范围内时，农业机器人将采取纠正措施，例如打击器/加热器，开始灌溉等。如果需要外部干预，例如肥料，则将相应地指示。在大规模的温室中部署这样的农业机器人来监测和控制小气候，可以降低人工成本，同时提高生产率。尽管有初始成本，但它可以通过提供灵活性，低功耗和易于管理来提供高度投资回报，以帮助温室提高水效率，提供均匀分散和受控的阳光强度，温度和湿度。

为了简化图书馆管理的过程，已经采用了许多技术，但其中大多数专注于库存管理。在发行和返回图书馆的发行和返回图书馆的领域，几乎没有任何自动化进展。在大学和学校中，宿舍经常忘记及时将发行的书籍返回图书馆。为了解决上述问题并确保及时提交已发行的书籍，这项工作开发了一个解决这些复杂性的书籍机器人。该机器人可以从A点到B点通勤，扫描并验证QR码和条形码。该机器人将具有一定的有效载荷能力来携带书籍。 QR码和条形码扫描将由PI摄像头，OpenCV和Raspberry Pi启用，从而使书籍交换安全。机器人的探测器操作将通过Blynk应用程序手动控制。本文着重于如何减少人类干预，并在机器人的帮助下自动化图书馆管理系统的问题。

传统的渔业有几个困难：水污染，温度不稳，营养，面积，费用等在鱼类养殖中，生物环保技术转变为一种复杂的基础设施，使剩余食物能够进入细菌生物量。我们研究的目的是提出一个智能的物联网生物环保系统，提高了效率和生产。本文介绍了一个系统，该系统从传感器中收集数据，存储云中的数据，使用诸如决策回归树模型的机器学习模型来分析它来预测水条件，并通过Android应用程序提供实时监控。该系统在实验期间达到了79％的令人满意的精度。

每当一个人听到污染的时候，比不是不是，他们思想的第一个想法是空气污染。全球最介绍和讨论的污染之一是我们水体中不可生物降解的废物引起的。在印度的情况下，河流和湖泊表面有很多塑料废物。 Ganga River是10家河流之一，占90％的塑料，最终在大海中，由于这种废物，湖泊有主要的纳拉纳斯和湖泊的主要案例。这限制了清洁水源，导致水源的主要耗尽。从2001年到2012年，在海德拉巴市，3245公顷的湖泊消散了。在新德里南部的平均水平，水将九英尺抬起。因此，清洁这些本地水体和河流至关重要。我们的宗旨是开发一种水面清洁机床，该机床部署在岸上。机器人将在途中检测垃圾斑块并收集垃圾，从而使水体清洁。该解决方案采用监测机制，以便在发现任何人被发现污染水体时提醒当局。开发了一种通过使用太阳能来为系统供电的可持续系统。计算机视觉算法用于检测水面上的垃圾。该垃圾由机器人收集，并在指定位置处置。除了清洁水体外，还借助虚拟击剑算法实施了预防措施，如果有人试图污染水处理，则会提醒当局。部署Web应用程序和移动应用程序以分别检查机器人和岸上监控的运动。这种完整的解决方案涉及水护理所需的预防性和治疗措施。

Brac大学（Bracu）参与了大学罗佛挑战（URC），这是由Mars社会组织的大学级学生的机器人竞赛，以设计和建造一个将用于火星早期探险家的流动站。Bracu已经设计和开发了一个全功能的下一代火星罗孚，蒙古托伊，可以在星球火星的极端敌对状态下运行。不仅拥有自主和手动控制功能的蒙古Tori，它还能够进行科学任务，以确定火星环境中的土壤和风化的特点。

目前，大多数社会机器人通过传感器与周围环境和人类相互作用，这些传感器是机器人的组成部分，这限制了传感器，人机相互作用和互换性的可用性。在许多应用中需要一种适合许多机器人的可穿戴传感器衣服。本文介绍了一个经济实惠的可穿戴传感器背心，以及带有物联网（物联网）的开源软件架构，用于社会人形机器人。背心由触摸，温度，手势，距离，视觉传感器和无线通信模块组成。 IOT功能允许机器人与人类和互联网一起与人类交互。设计的体系结构适用于任何具有通用图形处理单元（GPGPU），I2C / SPI总线，Internet连接和机器人操作系统（ROS）的任何社交机器人。此架构的模块化设计使开发人员能够轻松地添加/删除/更新复杂行为。所提出的软件架构提供IOT技术，GPGPU节点，I2C和SPI总线管理器，视听交互节点（语音到文本，文本到语音和图像理解），以及行为节点和其他节点之间的隔离。所提出的IOT解决方案包括机器人中的相关节点，RESTful Web服务和用户界面。我们使用HTTP协议作为与Internet的社会机器人双向通信的手段。开发人员可以在C，C ++和Python编程语言中轻松编辑或添加节点。我们的架构可用于为社会人形机器人设计更复杂的行为。

本文介绍了由波浪和太阳能运行的低成本无人面车辆（USV）的原型，该车辆可用于最小化海洋数据收集的成本。目前的原型是一个紧凑的USV，长度为1.2米，可以通过两个人部署和恢复。该设计包括电动绞盘，可用于缩回和降低水下单元。设计的几个要素利用添加剂制造和廉价的材料。通过自定义开发的Web应用，可以使用射频（RF）和卫星通信来控制车辆。通过使用先前的研究工作和先进材料的推荐，在拖曳，提升，重量和价格方面进行了优化了表面和水下装置。通过测量几个参数，例如溶解的氧，盐度，温度和pH，USV可用于水状监测。

We designed and constructed an A-sized base autonomous underwater vehicle (AUV), augmented with a stack of modular and extendable hardware and software, including autonomy, navigation, control and high fidelity simulation capabilities (A-size stands for the standard sonobuoy form factor, with a maximum diameter of 124 mm). Subsequently, we extended this base vehicle with a novel tuna-inspired morphing fin payload module (referred to as the Morpheus AUV), to achieve good directional stability and exceptional maneuverability; properties that are highly desirable for rigid hull AUVs, but are presently difficult to achieve because they impose contradictory requirements. The morphing fin payload allows the base AUV to dynamically change its stability-maneuverability qualities by using morphing fins, which can be deployed, deflected and retracted, as needed. The base vehicle and Morpheus AUV were both extensively field tested in-water in the Charles river, Massachusetts, USA; by conducting hundreds of hours of operations over a period of two years. The maneuvering capability of the Morpheus AUV was evaluated with and without the use of morphing fins to quantify the performance improvement. The Morpheus AUV was able to showcase an exceptional turning rate of around 25-35 deg/s. A maximum turn rate improvement of around 35% - 50% was gained through the use of morphing fins.

脊髓损伤通常会导致四肢瘫痪的患者限制其活动能力。轮椅对于患者来说可能是一个很好的主张，但大多数人可以手动操作，也可以借助操纵杆操作的电动机。但是，这需要使用手，使其不适合四肢瘫痪的患者。另一方面，即使受到脑损伤的人，控制眼动的运动也保留了。监视眼睛中的运动可能是为轮椅生成控制信号的有用工具。本文是通过试图控制模仿轮椅的机器人来转换从眼睛转换为有意义的信号的一种方法。总体系统具有成本效益，并使用简单的图像处理和模式识别来控制机器人。开发了一种Android应用，在实际情况下，患者的援助可以使用该应用程序，以更加完善轮椅。

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。

该项目旨在开发和展示一个具有智力的地面机器人，该机器人能够为不同的低高度蔬菜农作物（称为农业应用程序机器人（AAR））进行半自治的农业运营。AAR是一种轻巧的太阳电动机器人，使用智能感知来进行植物及其特征进行检测和分类。该系统还具有用于自动杂草切割过程的机器人臂。机器人可以向诸如农作物，杂草和其他害虫等靶标的肥料喷涂，杀虫剂，除草剂和其他液体。此外，它为未来对高级任务（例如收益率，农作物和土壤健康监测）的研究提供了信息。我们介绍了机器人的设计和相关的实验，这些实验显示了现实世界环境中有希望的结果。

The Modular Automated Crop Array Online System (MACARONS) is an extensible, scalable, open hardware system for plant transport in automated horticulture systems such as vertical farms. It is specified to move trays of plants up to 1060mm x 630mm and 12.5kg at a rate of 100mm/s along the guide rails and 41.7mm/s up the lifts, such as between stations for monitoring and actuating plants. The cost for the construction of one grow unit of MACARONS is 144.96USD which equates to 128.85USD/m2 of grow area. The designs are released and meets the requirements of CERN-OSH-W, which includes step-by-step graphical build instructions and can be built by a typical technical person in one day at a cost of 1535.50USD. Integrated tests are included in the build instructions are used to validate against the specifications, and we report on a successful build. Through a simple analysis, we demonstrate that MACARONS can operate at a rate sufficient to automate tray loading/unloading, to reduce labour costs in a vertical farm.

Connected Autonomous Vehicles (CAVs) are key components of the Intelligent Transportation System (ITS), and all-terrain Autonomous Ground Vehicles (AGVs) are indispensable tools for a wide range of applications such as disaster response, automated mining, agriculture, military operations, search and rescue missions, and planetary exploration. Experimental validation is a requisite for CAV and AGV research, but requires a large, safe experimental environment when using full-size vehicles which is time-consuming and expensive. To address these challenges, we developed XTENTH-CAR (eXperimental one-TENTH scaled vehicle platform for Connected autonomy and All-terrain Research), an open-source, cost-effective proportionally one-tenth scaled experimental vehicle platform governed by the same physics as a full-size on-road vehicle. XTENTH-CAR is equipped with the best-in-class NVIDIA Jetson AGX Orin System on Module (SOM), stereo camera, 2D LiDAR and open-source Electronic Speed Controller (ESC) with drivers written in the new Robot Operating System (ROS 2) to facilitate experimental CAV and AGV perception, motion planning and control research, that incorporate state-of-the-art computationally expensive algorithms such as Deep Reinforcement Learning (DRL). XTENTH-CAR is designed for compact experimental environments, and aims to increase the accessibility of experimental CAV and AGV research with low upfront costs, and complete Autonomous Vehicle (AV) hardware and software architectures similar to the full-sized X-CAR experimental vehicle platform, enabling efficient cross-platform development between small-scale and full-scale vehicles.

Filming sport videos from an aerial view has always been a hard and an expensive task to achieve, especially in sports that require a wide open area for its normal development or the ones that put in danger human safety. Recently, a new solution arose for aerial filming based on the use of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), which is substantially cheaper than traditional aerial filming solutions that require conventional aircrafts like helicopters or complex structures for wide mobility. In this paper, we describe the design process followed for building a customized UAV suitable for sports aerial filming. The process includes the requirements definition, technical sizing and selection of mechanical, hardware and software technologies, as well as the whole integration and operation settings. One of the goals is to develop technologies allowing to build low cost UAVs and to manage them for a wide range of usage scenarios while achieving high levels of flexibility and automation. This work also shows some technical issues found during the development of the UAV as well as the solutions implemented.

Experiments using large numbers of miniature swarm robots are desirable to teach, study, and test multi-robot and swarm intelligence algorithms and their applications. To realize the full potential of a swarm robot, it should be capable of not only motion but also sensing, computing, communication, and power management modules with multiple options. Current swarm robot platforms developed for commercial and academic research purposes lack several of these critical attributes by focusing only on a few of these aspects. Therefore, in this paper, we propose the HeRoSwarm, a fully-capable swarm robot platform with open-source hardware and software support. The proposed robot hardware is a low-cost design with commercial off-the-shelf components that uniquely integrates multiple sensing, communication, and computing modalities with various power management capabilities into a tiny footprint. Moreover, our swarm robot with odometry capability with Robot Operating Systems (ROS) support is unique in its kind. This simple yet powerful swarm robot design has been extensively verified with different prototyping variants and multi-robot experimental demonstrations.

机器人模拟在开发智能地面车辆（IGV）期间提供了许多优势，例如在不同的情况下测试软件组件而无需完整的物理机器人。本文讨论了使用快速应用程序开发和Unity游戏引擎创建的3D仿真环境，以在移动机器人竞争中启用测试。我们的经验表明，模拟环境为竞争的软件开发做出了巨大贡献。模拟器还为机器人的硬件开发做出了贡献。

数字化和自动化方面的快速进步导致医疗保健的加速增长，从而产生了新型模型，这些模型正在创造新的渠道，以降低成本。 Metaverse是一项在数字空间中的新兴技术，在医疗保健方面具有巨大的潜力，为患者和医生带来了现实的经验。荟萃分析是多种促成技术的汇合，例如人工智能，虚拟现实，增强现实，医疗设备，机器人技术，量子计算等。通过哪些方向可以探索提供优质医疗保健治疗和服务的新方向。这些技术的合并确保了身临其境，亲密和个性化的患者护理。它还提供自适应智能解决方案，以消除医疗保健提供者和接收器之间的障碍。本文对医疗保健的荟萃分析提供了全面的综述，强调了最新技术的状态，即采用医疗保健元元的能力技术，潜在的应用程序和相关项目。还确定了用于医疗保健应用的元元改编的问题，并强调了合理的解决方案作为未来研究方向的一部分。

机器学习传感器代表了嵌入式机器学习应用程序未来的范式转移。当前的嵌入式机器学习（ML）实例化遭受了复杂的整合，缺乏模块化以及数据流动的隐私和安全问题。本文提出了一个以数据为中心的范式，用于将传感器智能嵌入边缘设备上，以应对这些挑战。我们对“传感器2.0”的愿景需要将传感器输入数据和ML处理从硬件级别隔离到更广泛的系统，并提供一个薄的界面，以模拟传统传感器的功能。这种分离导致模块化且易于使用的ML传感器设备。我们讨论了将ML处理构建到嵌入式系统上控制微处理器的软件堆栈中的标准方法所带来的挑战，以及ML传感器的模块化如何减轻这些问题。 ML传感器提高了隐私和准确性，同时使系统构建者更容易将ML集成到其产品中，以简单的组件。我们提供了预期的ML传感器和说明性数据表的例子，以表现出来，并希望这将建立对话使我们朝着传感器2.0迈进。

阿拉伯联合酋长国阿布扎比技术创新研究所最近完成了一辆新的无人面车辆的生产和测试，称为Nukhada，专门用于自主调查，检查和对水下行动的支持。此稿件描述了Nukhada USV的主要特征，以及在开发期间进行的一些试验。

人类的生活是无价的。当需要完成危险或威胁生命的任务时，机器人平台可能是更换人类运营商的理想选择。我们在这项工作中重点关注的任务是爆炸性的手段。鉴于移动机器人在多种环境中运行时表现出强大的功能，机器人触觉有可能提供安全解决方案。但是，与人类的运作相比，在此阶段，自主权可能具有挑战性和风险。远程运行可能是完整的机器人自主权和人类存在之间的折衷方案。在本文中，我们提出了一种相对便宜的解决方案，可用于远程敏感和机器人远程操作，以使用腿部操纵器（即，腿部四足机器人的机器人和RGB-D传感）来协助爆炸的军械处置。我们提出了一种新型的系统集成，以解决四足动物全身控制的非平凡问题。我们的系统基于可穿戴的基于IMU的运动捕获系统，该系统用于远程操作和视觉触发性的VR耳机。我们在实验中验证了现实世界中的方法，用于需要全身机器人控制和视觉触发的机车操作任务。