在本文中，我们设计了一个基于信息的多机器人来源，以寻求算法，其中一组移动传感器仅使用基于局部范围的测量值就本地化并移动靠近单个源。在算法中，移动传感器执行源标识/本地化以估计源位置；同时，他们移至新位置，以最大程度地提高有关传感器测量中包含的源的Fisher信息。在这样做的过程中，它们改善了源位置估计，并更靠近源。与传统的攀登算法相比，我们的算法在收敛速度方面具有优越性，在测量模型和信息指标的选择中是灵活的，并且对测量模型误差非常强大。此外，我们提供了算法的完全分布式版本，每个传感器都决定自己的动作，并且仅通过稀疏的通信网络与邻居共享信息。我们进行密集的仿真实验，以测试带有光传感器的小型地面车辆上的大规模系统和物理实验的算法，这表明在寻求光源方面取得了成功。

本文考虑了安全协调一个配备传感器的机器人团队的问题，以减少有关动态过程的不确定性，而该过程将使目标消除信息增益和能源成本。优化这种权衡是可取的，但是在机器人轨迹集中导致非占主酮目标函数。因此，基于协调下降的普通多机器人计划者失去了其性能保证。此外，处理非单调性的方法在受到机器人间碰撞避免约束时会失去其性能保证。由于需要保留性能保证和安全保证，这项工作提出了一种分布式计划者的层次结构方法，该方法使用本地搜索，并根据控制屏障功能提供了基于控制屏障功能的当地搜索和分散的控制器，以确保安全并鼓励及时到达传感位置。通过大量的模拟，硬件测试和硬件实验，我们证明了所提出的方法比基于坐标下降的算法在感应和能源成本之间取得更好的权衡。

在本文中，我们推导了机器人来测量相对方向或到达角度（AOA）的新能力，以在非视线和未映射的环境中运行的其他机器人，而无需外部基础架构。我们通过捕获WiFi信号在从发送到接收机器人时遍历的所有路径来这样做，这是我们术语AOA简档。当机器人在3D空间中移动时，关键直觉是“在空中模拟空气中的天线阵列”，一种类似于合成孔径雷达（SAR）的方法。主要贡献包括i）一个框架，以适应任意3D轨迹的框架，以及所有机器人的持续移动性，而计算AOA配置文件和II）随附的分析，其提供了作为机器人轨迹的函数的AOA估计方差的较低限制基于Cramer Rao绑定的几何。这是一个关键的区别与先前的SAR的工作，限制机器人移动到规定的运动模式，不概括到3D空间，和/或在数据采集时段期间需要将机器人发送到静态。我们的方法导致更准确的AOA配置文件，从而更好地估计，并正式地将该观察表征为轨迹的信息性;我们推导出封闭形式的可计算量。所有理论发展都是通过广泛的模拟和硬件实验证实的。我们还表明，我们的配方可以与现成的轨迹估计传感器一起使用。最后，我们展示了我们系统对多机器人动态集合任务的表现。

We propose a path planning methodology for a mobile robot navigating through an obstacle-filled environment to generate a reference path that is traceable with moderate sensing efforts. The desired reference path is characterized as the shortest path in an obstacle-filled Gaussian belief manifold equipped with a novel information-geometric distance function. The distance function we introduce is shown to be an asymmetric quasi-pseudometric and can be interpreted as the minimum information gain required to steer the Gaussian belief. An RRT*-based numerical solution algorithm is presented to solve the formulated shortest-path problem. To gain insight into the asymptotic optimality of the proposed algorithm, we show that the considered path length function is continuous with respect to the topology of total variation. Simulation results demonstrate that the proposed method is effective in various robot navigation scenarios to reduce sensing costs, such as the required frequency of sensor measurements and the number of sensors that must be operated simultaneously.

本文介绍了适用于各种实用多机器人应用的分布式算法。在这种多机器人应用中，使命的用户定义目标可以作为一般优化问题投射，而无需每个不同机器人的子任务的明确指南。由于环境未知，未知的机器人动态，传感器非线性等，优化成本函数的分析形式不可用。因此，标准梯度 - 下降样算法不适用于这些问题。为了解决这个问题，我们介绍了一种新的算法，仔细设计每个机器人的子变速功能，优化可以实现整个团队目标。在该转换时，我们提出了一种基于基于认知的自适应优化（CAO）算法的分布式方法，其能够近似每个机器人成本函数的演变并充分优化其决策变量（机器人动作）。后者可以通过在线学习来实现影响特派团目标的特定特定特征。总体而言，低复杂性算法可以简单地结合任何类型的操作约束，是容错的，并且可以适当地解决时变的成本函数。这种方法的基石是它与块坐标血管下降算法相同的收敛特征。该算法在多种方案下的三个异构模拟设置中评估，针对通用和特定于问题的算法。源代码可在\ url {https://github.com/athakapo/a-distributed-plug-lobot-applications}中获得。

主动位置估计（APE）是使用一个或多个传感平台本地化一个或多个目标的任务。 APE是搜索和拯救任务，野生动物监测，源期限估计和协作移动机器人的关键任务。 APE的成功取决于传感平台的合作水平，他们的数量，他们的自由度和收集的信息的质量。 APE控制法通过满足纯粹剥削或纯粹探索性标准，可以实现主动感测。前者最大限度地减少了位置估计的不确定性;虽然后者驱动了更接近其任务完成的平台。在本文中，我们定义了系统地分类的主要元素，并批判地讨论该域中的最新状态。我们还提出了一个参考框架作为对截图相关的解决方案的形式主义。总体而言，本调查探讨了主要挑战，并设想了本地化任务的自主感知系统领域的主要研究方向。促进用于搜索和跟踪应用的强大主动感测方法的开发也有益。

本文解决了积极计划的问题，以在GNSS受限的场景中测量不确定性下实现多机器人系统（MRS）的合作定位。具体而言，我们解决了准确预测配备基于范围的测量设备的两个机器人之间未来连接的概率的问题。由于配备的传感器范围有限，由于机器人相互移动，网络连接拓扑中的边缘将被创建或破坏。因此，鉴于状态估计不完善和嘈杂的驱动，准确地预测边缘的未来存在是一项具有挑战性的任务。自适应功率序列扩展（或APSE）算法是根据当前估计和控制候选者开发的。这种算法在正态分布中应用了二次阳性形式的功率序列扩展公式。有限端近似是为了实现计算障碍。提出了进一步的分析，以表明通过自适应选择功率序列的求和度，可以从理论上将有限端近似中的截断误差降低到所需的阈值。几种足够的条件被严格得出作为选择原则。最后，相对于单个和多机器人案例，广泛的仿真结果和比较验证了正式计算的，因此将来拓扑的更准确的概率可以帮助改善在不确定性下积极计划的性能。

近年来，研究人员委托机器人和无人驾驶汽车（UAV）团队委托进行准确的在线野火覆盖范围和跟踪。迄今为止，大多数先前的工作都集中在此类多机器人系统的协调和控制上，但尚未赋予这些无人机团队对火的轨道（即位置和传播动态）进行推理的能力，以提供性能保证时间范围。在空中野火监测的问题上，我们提出了一个预测框架，该框架使多UAV团队的合作能够与概率性能保证一起进行协作现场覆盖和火灾跟踪。我们的方法使无人机能够推断出潜在的火灾传播动态，以在安全至关重要的条件下进行时间扩展的协调。我们得出了一组新颖的，分析的时间和跟踪纠纷界限，以使无人机团队根据特定于案例的估计状态分发有限的资源并覆盖整个火灾区域，并提供概率性能保证。我们的结果不仅限于空中野火监测案例研究，而且通常适用于搜索和救援，目标跟踪和边境巡逻等问题。我们在模拟中评估了我们的方法，并在物理多机器人测试台上提供了建议的框架，以说明真实的机器人动态和限制。我们的定量评估验证了我们的方法的性能，分别比基于最新的模型和强化学习基准分别累积了7.5倍和9.0倍的跟踪误差。

我们考虑一个设置机器人团队的任务是跟踪以下属性的多个目标：接近目标可以实现更准确的目标位置估计，同时也增加了传感器故障的风险。因此，要解决跟踪质量最大化和风险最小化之间的权衡至关重要。在我们以前的工作中，开发了一个集中式控制器来规划所有机器人的动作 - 但是，这不是可扩展的方法。在这里，我们提出了一个分散且具有风险的多目标跟踪框架，在该框架中，每个机器人都计划其运动交易的跟踪准确性最大化和厌恶风险，同时仅依靠其与邻居交流的信息和信息。我们使用控制屏障函数来保证整个跟踪过程中的网络连接。广泛的数值实验表明，我们的系统可以达到与集中式同行相似的跟踪准确性和风险意识。

移动机器人的精确位置信息对于导航和任务处理至关重要，尤其是对于多机器人系统（MRS），可以从该领域进行协作和收集有价值的数据。但是，在无法访问GPS信号（例如在环境控制，室内或地下环境中）的机器人发现很难单独使用其传感器找到。结果，机器人共享其本地信息以改善其本地化估计，使整个MRS团队受益。已经尝试使用无线电信号强度指标（RSSI）作为计算轴承信息的来源进行了几次尝试模拟基于多机器人的定位。我们还利用了通过系统中多个机器人的通信生成的无线网络，并旨在在动态环境中具有很高准确性和效率的定位代理，以共享信息融合以完善本地化估计。该估计器结构减少了一个测量相关性的来源，同时适当地纳入了其他相关性。本文提出了一个分散的多机器人协同定位系统（MRSL），以实现密集和动态的环境。每当从邻居那里收到新信息时，机器人都会更新其位置估计。当系统感觉到该地区其他机器人的存在时，它会交换位置估计并将接收到的数据合并以提高其本地化精度。我们的方法使用基于贝叶斯规则的集成，该集成已证明在计算上是有效的，适用于异步机器人通信。我们已经使用数量不同的机器人进行了广泛的仿真实验，以分析算法。 MRSL与RSSI的本地化准确性优于文献中的其他算法，对未来发展有很大的希望。

机器人间通信使多机器人系统能够有效地协调和执行复杂的任务。因此，维持机器人之间的通信网络的连接对于许多多机器人系统是必不可少的。在本文中，我们提出了一种用于多机器人系统的连接维护的轨迹策划局。我们首先定义加权无向图形以表示系统的连接。与以前的连接维护不同，我们明确地解释了机器人运动和传感不确定性，同时制定图形边缘权重。这些不确定性导致不确定的机器人位置，该位置直接影响系统的连接性。接下来，使用基于乘法器（ADMM）框架的分布式交替方向方法，使用轨迹规划器维持加权未向图的代数连接以上的指定的下限。在这里，我们得出了ADMM优化步骤中所需的Hessian矩阵的近似，以减少计算负荷。最后，提出了仿真结果以统计验证我们的轨迹策划者的连接维护。

量子哈密顿学习和量子吉布斯采样的双重任务与物理和化学中的许多重要问题有关。在低温方案中，这些任务的算法通常会遭受施状能力，例如因样本或时间复杂性差而遭受。为了解决此类韧性，我们将量子自然梯度下降的概括引入了参数化的混合状态，并提供了稳健的一阶近似算法，即量子 - 固定镜下降。我们使用信息几何学和量子计量学的工具证明了双重任务的数据样本效率，因此首次将经典Fisher效率的开创性结果推广到变异量子算法。我们的方法扩展了以前样品有效的技术，以允许模型选择的灵活性，包括基于量子汉密尔顿的量子模型，包括基于量子的模型，这些模型可能会规避棘手的时间复杂性。我们的一阶算法是使用经典镜下降二元性的新型量子概括得出的。两种结果都需要特殊的度量选择，即Bogoliubov-Kubo-Mori度量。为了从数值上测试我们提出的算法，我们将它们的性能与现有基准进行了关于横向场ISING模型的量子Gibbs采样任务的现有基准。最后，我们提出了一种初始化策略，利用几何局部性来建模状态的序列（例如量子 - 故事过程）的序列。我们从经验上证明了它在实际和想象的时间演化的经验上，同时定义了更广泛的潜在应用。

This work studies networked agents cooperating to track a dynamical state of nature under partial information. The proposed algorithm is a distributed Bayesian filtering algorithm for finite-state hidden Markov models (HMMs). It can be used for sequential state estimation tasks, as well as for modeling opinion formation over social networks under dynamic environments. We show that the disagreement with the optimal centralized solution is asymptotically bounded for the class of geometrically ergodic state transition models, which includes rapidly changing models. We also derive recursions for calculating the probability of error and establish convergence under Gaussian observation models. Simulations are provided to illustrate the theory and to compare against alternative approaches.

嘈杂的传感，不完美的控制和环境变化是许多现实世界机器人任务的定义特征。部分可观察到的马尔可夫决策过程（POMDP）提供了一个原则上的数学框架，用于建模和解决不确定性下的机器人决策和控制任务。在过去的十年中，它看到了许多成功的应用程序，涵盖了本地化和导航，搜索和跟踪，自动驾驶，多机器人系统，操纵和人类机器人交互。这项调查旨在弥合POMDP模型的开发与算法之间的差距，以及针对另一端的不同机器人决策任务的应用。它分析了这些任务的特征，并将它们与POMDP框架的数学和算法属性联系起来，以进行有效的建模和解决方案。对于从业者来说，调查提供了一些关键任务特征，以决定何时以及如何成功地将POMDP应用于机器人任务。对于POMDP算法设计师，该调查为将POMDP应用于机器人系统的独特挑战提供了新的见解，并指出了有希望的新方向进行进一步研究。

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。

在这项工作中，研究了使用板载探测仪和机器人间距离测量值的4个自由度（3D位置和标题）机器人对机器人相对框架转换估计的问题。首先，我们对问题进行了理论分析，即CRAMER-RAO下限（CRLB），Fisher Information Matrix（FIM）及其决定因素的推导和解释。其次，我们提出了基于优化的方法来解决该问题，包括二次约束二次编程（QCQP）和相应的半决赛编程（SDP）放松。此外，我们解决了以前的工作中忽略的实际问题，例如对超宽带（UWB）和轨道仪传感器之间的空间偏移的核算，拒绝UWB异常值并在开始操作之前检查单数配置。最后，对空中机器人进行的广泛的模拟和现实生活实验表明，所提出的QCQP和SDP方法的表现优于最先进的方法，尤其是在几何差或大的测量噪声条件下。通常，QCQP方法以计算时间为代价提供了最佳结果，而SDP方法运行得更快，并且在大多数情况下非常准确。

In this work, we propose a collision-free source seeking control framework for unicycle robots traversing an unknown cluttered environment. In this framework, the obstacle avoidance is guided by the control barrier functions (CBF) embedded in quadratic programming and the source seeking control relies solely on the use of on-board sensors that measure signal strength of the source. To tackle the mixed relative degree of the CBF, we proposed three different CBF, namely the zeroing control barrier functions (ZCBF), exponential control barrier functions (ECBF), and reciprocal control barrier functions (RCBF) that can directly be integrated with our recent gradient-ascent source-seeking control law. We provide rigorous analysis of the three different methods and show the efficacy of the approaches in simulations using Matlab, as well as, using a realistic dynamic environment with moving obstacles in Gazebo/ROS.

本文提出了一种新方法，该方法融合了混响场中的声学测量和低临界性惯性测量单元（IMU）运动报告，以同时定位和映射（SLAM）。与仅使用声学数据进行到达方向（DOA）估计的现有研究不同，源与传感器的距离是通过直接到依次的能量比（DRR）计算的，并用作新约束以消除非线性噪声从运动报告。应用粒子过滤器估计临界距离，这是将源距离与DRR关联的关键。使用密钥帧方法来消除源位置估计向机器人的偏差。拟议的DOA-DRR声学大满贯（D-D大满贯）设计用于三维运动，适合大多数机器人。该方法是第一个在现实世界中仅包含声学数据和IMU测量值的现实世界室内场景数据集上验证的声学大满贯算法。与以前的方法相比，D-D SLAM在定位机器人和从现实世界室内数据集中构建源地图方面具有可接受的性能。平均位置精度为0.48 m，而源位置误差在2.8 s内收敛到小于0.25 m。这些结果证明了D-D SLAM在现实世界室内场景中的有效性，这可能在环境有雾（即不适合光或激光辐照的环境）之后特别有用。

主动同时定位和映射（SLAM）是规划和控制机器人运动以构建周围环境中最准确，最完整的模型的问题。自从三十多年前出现了积极感知的第一项基础工作以来，该领域在不同科学社区中受到了越来越多的关注。这带来了许多不同的方法和表述，并回顾了当前趋势，对于新的和经验丰富的研究人员来说都是非常有价值的。在这项工作中，我们在主动大满贯中调查了最先进的工作，并深入研究了仍然需要注意的公开挑战以满足现代应用程序的需求。为了实现现实世界的部署。在提供了历史观点之后，我们提出了一个统一的问题制定并审查经典解决方案方案，该方案将问题分解为三个阶段，以识别，选择和执行潜在的导航措施。然后，我们分析替代方法，包括基于深入强化学习的信念空间规划和现代技术，以及审查有关多机器人协调的相关工作。该手稿以讨论新的研究方向的讨论，解决可再现的研究，主动的空间感知和实际应用，以及其他主题。