This study proposes an approach for establishing an optimal multihop ad-hoc network using multiple unmanned aerial vehicles (UAVs) to provide emergency communication in disaster areas. The approach includes two stages, one uses particle swarm optimization (PSO) to find optimal positions to deploy UAVs, and the other uses a behavior-based controller to navigate the UAVs to their assigned positions without colliding with obstacles in an unknown environment. Several constraints related to the UAVs' sensing and communication ranges have been imposed to ensure the applicability of the proposed approach in real-world scenarios. A number of simulation experiments with data loaded from real environments have been conducted. The results show that our proposed approach is not only successful in establishing multihop ad-hoc routes but also meets the requirements for real-time deployment of UAVs.

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。

近年来，无人驾驶汽车（UAV）用于众多检查和视频捕获任务。但是，在障碍附近手动控制无人机是具有挑战性的，并且构成了高风险。即使对于自动飞行，全球导航计划也可能太慢，无法应对新感知的障碍。诸如风之类的干扰可能会导致与计划中的轨迹偏离。在这项工作中，我们提出了一种快速的预测障碍方法，该方法不取决于更高级别的本地化或映射，并保持无人机的动态飞行功能。它直接在LIDAR范围内实时运行，并通过计算范围图像内的角电位字段来调整当前飞行方向。随后根据轨迹预测和接触时间估计来确定速度幅度。使用硬件式模拟评估我们的方法。它可以使无人机保持安全距离，同时允许比以前直接在传感器数据上运行的反应性障碍物方法更高的飞行速度。

热方程驱动区域覆盖范围（HEDAC）是由潜在场的梯度引导的最先进的多机颈运动控制。特此实施有限元方法以获得Helmholtz部分微分方程的解决方案，该方程对测量运动控制的潜在字段进行了建模。这使我们能够调查任意形状的领域，并以优雅而健壮的方式包括Hedac的基本想法。对于简单的运动运动运动，通过将试剂运动用电位的梯度引导，可以成功处理障碍和边界避免限制。但是，包括其他约束，例如固定障碍物和移动障碍物的最小间隙距离以及最小的路径曲率半径，都需要控制算法的进一步交替。我们通过基于无碰撞逃生路线操纵的直接优化问题制定了一种相对简单但可靠的方法来处理这些约束的方法。这种方法提供了保证的避免碰撞机制，同时由于优化问题分配而在计算上是便宜的。在三个现实的测量场景模拟中评估了所提出的运动控制，显示了测量的有效性和控制算法的鲁棒性。此外，突出了由于定义不当的测量场景而引起的潜在操纵困难，我们提供了有关如何超越它们的指南。结果是有希望的，并表明了对自主测量和潜在的其他HEDAC利用的拟议受限的多代理运动控制的现实适用性。

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。

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.

Unmanned aerial vehicles (UAVs) with on-board cameras are widely used for remote surveillance and video capturing applications. In remote virtual reality (VR) applications, multiple UAVs can be used to capture different partially overlapping angles of the ground target, which can be stitched together to provide 360{\deg} views. This requires coordinated formation of UAVs that is adaptive to movements of the ground target. In this paper, we propose a joint UAV formation and tracking framework to capture 360{\deg} angles of the target. The proposed framework uses a zero touch approach for automated and adaptive reconfiguration of multiple UAVs in a coordinated manner without the need for human intervention. This is suited to both military and civilian applications. Simulation results demonstrate the convergence and configuration of the UAVs with arbitrary initial locations and orientations. The performance has been tested for various number of UAVs and different mobility patterns of the ground target.

导航动态环境要求机器人生成无碰撞的轨迹，并积极避免移动障碍。大多数以前的作品都基于一个单个地图表示形式（例如几何，占用率或ESDF地图）设计路径计划算法。尽管他们在静态环境中表现出成功，但由于地图表示的限制，这些方法无法同时可靠地处理静态和动态障碍。为了解决该问题，本文提出了一种利用机器人在板载视觉的基于梯度的B-Spline轨迹优化算法。深度视觉使机器人能够基于体素图以几何形式跟踪和表示动态对象。拟议的优化首先采用基于圆的指南算法，以近似避免静态障碍的成本和梯度。然后，使用视觉检测的移动对象，我们的后水平距离场同时用于防止动态碰撞。最后，采用迭代重新指导策略来生成无碰撞轨迹。仿真和物理实验证明，我们的方法可以实时运行以安全地导航动态环境。

无人机（无人驾驶飞机）动态包围是一个具有巨大潜力的新兴领域。研究人员通常会从生物系统中获得灵感，要么是从宏观世界（如鱼类学校或鸟类羊群）或类似基因调节网络等微世界的灵感。但是，大多数群体控制算法都取决于集中控制，全球信息获取或相邻代理之间的通信。在这项工作中，我们提出了一种纯粹基于视觉的分布式群体控制方法，而没有任何直接通信，例如，群体的代理无人机可以生成一个陷入的模式，以完全基于其安装的全向视觉传感器包围无人机的逃脱目标。还设计了描述每种无人机行为模型的有限状态机器，以便一群无人机可以集体地搜索和捕获目标。我们在各种模拟和现实实验中验证了所提出方法的有效性和效率。

这项研究提出了一种分布式算法，该算法通过自动决策，平滑的羊群和分布良好的捕获来使代理的自适应分组捕获多个目标。代理商根据环境信息做出自己的决定。提出了一种改进的人工潜在方法，以使代理能够平稳自然地改变形成以适应环境。拟议的策略确保了群体的协调发展在群体上陷入多个目标的现象。我们使用仿真实验和设计指标来验证提出方法的性能，以分析这些模拟和物理实验。

在移动机器人学中，区域勘探和覆盖率是关键能力。在大多数可用研究中，共同的假设是全球性，远程通信和集中合作。本文提出了一种新的基于群的覆盖控制算法，可以放松这些假设。该算法组合了两个元素：Swarm规则和前沿搜索算法。受到大量简单代理（例如，教育鱼，植绒鸟类，蜂拥昆虫）的自然系统的启发，第一元素使用三个简单的规则来以分布式方式维持群体形成。第二元素提供了选择有希望区域以使用涉及代理的相对位置的成本函数的最小化来探索（和覆盖）的装置。我们在不同环境中测试了我们的方法对异质和同质移动机器人的性能。我们衡量覆盖性能和允许本集团维持沟通的覆盖性能和群体形成统计数据。通过一系列比较实验，我们展示了拟议的策略在最近提出的地图覆盖方法和传统的人工潜在领域基于细胞覆盖，转变和安全路径的百分比，同时保持允许短程的形成沟通。

This paper proposes a novel controller framework that provides trajectory tracking for an Aerial Manipulator (AM) while ensuring the safe operation of the system under unknown bounded disturbances. The AM considered here is a 2-DOF (degrees-of-freedom) manipulator rigidly attached to a UAV. Our proposed controller structure follows the conventional inner loop PID control for attitude dynamics and an outer loop controller for tracking a reference trajectory. The outer loop control is based on the Model Predictive Control (MPC) with constraints derived using the Barrier Lyapunov Function (BLF) for the safe operation of the AM. BLF-based constraints are proposed for two objectives, viz. 1) To avoid the AM from colliding with static obstacles like a rectangular wall, and 2) To maintain the end effector of the manipulator within the desired workspace. The proposed BLF ensures that the above-mentioned objectives are satisfied even in the presence of unknown bounded disturbances. The capabilities of the proposed controller are demonstrated through high-fidelity non-linear simulations with parameters derived from a real laboratory scale AM. We compare the performance of our controller with other state-of-the-art MPC controllers for AM.

本文在移动平台上介绍了四摩托车的自动起飞和着陆系统。设计的系统解决了三个具有挑战性的问题：快速姿势估计，受限的外部定位和有效避免障碍物。具体而言，首先，我们基于Aruco标记设计了着陆识别和定位系统，以帮助四极管快速计算相对姿势。其次，我们利用基于梯度的本地运动计划者快速生成无冲突的参考轨迹；第三，我们构建了一台自主状态机器，使四极管能够完全自治完成其起飞，跟踪和着陆任务；最后，我们在模拟，现实世界和室外环境中进行实验，以验证系统的有效性并证明其潜力。

我们提出了一个新型混合动力系统（硬件和软件），该系统载有微型无人接地车辆（MiniUGV），以执行复杂的搜索和操纵任务。该系统利用异质机器人来完成使用单个机器人系统无法完成的任务。它使无人机能够探索一个隐藏的空间，并具有狭窄的开口，Miniugv可以轻松进入并逃脱。假定隐藏的空间可用于MiniUGV。 MiniUGV使用红外（IR）传感器和单眼相机在隐藏空间中搜索对象。所提出的系统利用摄像机的更广阔的视野（FOV）以及对象检测算法的随机性引导隐藏空间中的MiniUGV以找到对象。找到对象后，MiniUGV使用视觉伺服抓住它，然后返回其起点，从无人机将其缩回并将物体运送到安全的地方。如果在隐藏空间中没有发现对象，则无人机继续进行空中搜索。束缚的MiniUGV使无人机具有超出其影响力并执行搜索和操纵任务的能力，而该任务对于任何机器人都无法单独进行。该系统具有广泛的应用，我们通过重复实验证明了其可行性。

在科学和气象观点来看，具有潜在的健康和安全危害，如火山地区，难以访问或挑战区域的覆盖范围。该地区内容包含的地区通常提供不同重视的有价值信息。我们提出了一种算法，可以用无人驾驶飞行器（UAV）在Hawai`i中最佳地覆盖火山区域。目标区域被分配，具有不均匀的覆盖范围分配。对于UAV的指定电池容量，优化问题会寻求最大化总覆盖范围和累计重要评分的路径，同时惩罚同一区域的重新审视。基于可用的电源和覆盖信息图，轨迹是为无人机而离线生成的。最佳轨迹最小化未注册的电池电量，同时执行UAV返回其起始位置。通过使用顺序二次编程来解决这种多目标优化问题。讨论了竞争优化问题的细节以及分析和仿真结果，以证明所提出的算法的适用性。

随着迷你无人机在平民工作领域变得越来越有用，他们需要在混乱的环境中安全操作的方法的需求正在增长，尤其是对于固定翼无人机而言，由于它们无法遵循停止执行的执行方法。本文提出了初步研究，以设计一种基于人工电位场算法中使用的排斥力的改善的定义，以设计一种反应性碰撞算法，以允许在杂乱无章的动态环境中可行且安全的固定翼无人机导航。我们在多种情况下提出了改进定义的模拟结果，我们还讨论了未来的研究以改善这些结果。

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。

草原修复是保护草原生态退化的关键手段。为了减轻广泛的人类劳动并提高了恢复效率，无人机的全自动能力很有希望，但仍在等待被利用。本文通过在计划草地修复时明确考虑了无人机和草地退化的现实限制来推动这项新兴技术。为此，在有限的无人机电池能量，草种子的重量，恢复区域的数量以及相应的尺寸下，在数学上以数学建模为数学建模。然后，我们分析了这些原始问题通过考虑这些限制，即最短的飞行路径和最佳区域分配出现了两个冲突目标。结果，恢复区域的最大化是轨迹设计问题和高度耦合区域分配问题的综合。从优化的角度来看，这需要解决旅行推销员问题（TSP）和多维背包问题（MKP）的两个NP硬问题。为了解决这个复杂的问题，我们提出了一种称为Chapbilm的合作优化算法，以通过利用它们之间的相互依赖性来交入解决这两个问题。多个模拟验证轨迹设计与区域分配之间的冲突。合作优化算法的有效性也得到了与传统优化方法的比较，这些方法不利用两个问题之间的相互依赖性。结果，提出的算法以近乎理想的方式成功地解决了多个仿真实例。

在这项工作中，我们提出了一个框架，用于部署的无人驾驶汽车（UAV）的便携式接入点（PAP），以服务于一组接地节点（GNS）。除PAP和GNS外，该系统还由安装在人造结构上的一组智能反射表面（IRS）组成，以增加每焦耳的能源消耗的钻头数量，这些能量消耗被测量为全球能源效率（GEE）。 PAP的GEE轨迹是通过考虑UAV推进能量消耗和PAP电池的PEUKERT效应来设计的，PAP电池代表了精确的电池放电曲线作为无人机功耗概况的非线性功能。 GEE轨迹设计问题分为两个阶段：在第一个阶段，使用多层圆形填料方法找到了PAP的路径和可行位置，并使用替代方案计算所需的IRS相移值优化方法考虑了IRS元素的幅度和相位响应之间的相互依赖性；在第二阶段，使用新型的多轨迹设计算法计算PAP飞行速度和用户调度。数值评估表明：忽略Peukert效应高估了PAP的可用飞行时间；一定的阈值后，增加电池尺寸会减少PAP的可用飞行时间；与其他基线场景相比，IRS模块的存在改善了系统的GEE。与使用顺序凸编程和Dinkelbach算法的组合开发的单圈轨迹相比，多圈轨迹可节省更多的能量。

In this paper, the Multi-Swarm Cooperative Information-driven search and Divide and Conquer mitigation control (MSCIDC) approach is proposed for faster detection and mitigation of forest fire by reducing the loss of biodiversity, nutrients, soil moisture, and other intangible benefits. A swarm is a cooperative group of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) that fly together to search and quench the fire effectively. The multi-swarm cooperative information-driven search uses a multi-level search comprising cooperative information-driven exploration and exploitation for quick/accurate detection of fire location. The search level is selected based on the thermal sensor information about the potential fire area. The dynamicity of swarms, aided by global regulative repulsion and merging between swarms, reduces the detection and mitigation time compared to the existing methods. The local attraction among the members of the swarm helps the non-detector members to reach the fire location faster, and divide-and-conquer mitigation control ensures a non-overlapping fire sector allocation for all members quenching the fire. The performance of MSCIDC has been compared with different multi-UAV methods using a simulated environment of pine forest. The performance clearly shows that MSCIDC mitigates fire much faster than the multi-UAV methods. The Monte-Carlo simulation results indicate that the proposed method reduces the average forest area burnt by $65\%$ and mission time by $60\%$ compared to the best result case of the multi-UAV approaches, guaranteeing a faster and successful mission.