通过移动机器人收集数据的自动化有望提高环境调查的功效，但要求该系统自主确定如何在避免障碍的同时采样环境。现有的方法，例如Boustrophedon分解算法，可以将环境完全覆盖到指定的分辨率上，但是在许多情况下，分布分辨率进行采样将产生长的路径，并具有不可算数的测量值。减少这些路径可能会导致可行的计划，而以分配估计精度为代价。这项工作探讨了分布精度和小路分解算法的路径长度之间的权衡。我们通过计算指标来量化算法性能，以在环境分布中计算蒙特卡洛模拟中的准确性和路径长度。我们强调的是，应将一个目标优先于另一个目标，并提出对算法的修改，以通过更均匀地采样来提高其有效性。这些结果证明了Boustrophedon算法的智能部署如何有效指导自主环境抽样。

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。

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。

这封信涉及地形重建未知障碍环境的3D报道路径规划（CPP）问题。由于感测局限性，所提出的方法称为CT-CPP，执行3D区域的分层扫描以收集地形数据，其中使用覆盖树（CT）的概念与TSP启发的树遍历遍历策略进行优化。。CT-CPP方法在高保真水下模拟器上验证，结果与CPP方法后的现有地形进行了比较。结果表明，CT-CPP在轨迹长度，能量消耗和重建误差产生显着降低。

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。

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.

This paper proposes a new 3D gas distribution mapping technique based on the local message passing of Gaussian belief propagation that is capable of resolving in real time, concentration estimates in 3D space whilst accounting for the obstacle information within the scenario, the first of its kind in the literature. The gas mapping problem is formulated as a 3D factor graph of Gaussian potentials, the connections of which are conditioned on local occupancy values. The Gaussian belief propagation framework is introduced as the solver and a new hybrid message scheduler is introduced to increase the rate of convergence. The factor graph problem is then redesigned as a dynamically expanding inference task, coupling the information of consecutive gas measurements with local spatial structure obtained by the robot. The proposed algorithm is compared to the state of the art methods in 2D and 3D simulations and is found to resolve distribution maps orders of magnitude quicker than typical direct solvers. The proposed framework is then deployed for the first time onboard a ground robot in a 3D mapping and exploration task. The system is shown to be able to resolve multiple sensor inputs and output high resolution 3D gas distribution maps in a GPS denied cluttered scenario in real time. This online inference of complicated plume structures provides a new layer of contextual information over its 2D counterparts and enables autonomous systems to take advantage of real time estimates to inform potential next best sampling locations.

我们介绍了一种考虑复杂的环境条件，在极地地区介绍了一种在极地地区长距离海上路线计划的方法。该方法允许构建优化的路线，描述了该过程的三个主要阶段：使用不均匀网格对环境条件进行离散建模，网格最佳路径的构建以及路径平滑。为了说明不同的车辆性能，我们构建了一系列数据驱动的功能，这些功能可以应用于环境网格，以确定给定容器和网格单元的速度限制和燃料要求，以图形和地理空间表示这些数量。在描述我们的结果时，我们展示了一个示例用途，用于Polar Research船RRS David Attenborough爵士（SDA）的路线规划，核算冰的性能特征，并验证韦德尔海地区的时空路线构建，南极洲。我们通过证明路线的变化取决于季节性海冰可变性，所使用的路线规划目标函数的差异以及其他环境条件（如电流）的存在来证明这种路线构建方法的多功能性。为了证明我们的方法的普遍性，我们在北极海洋和波罗的海中介绍了例子。本手稿中概述的技术是通用的，因此可以应用于具有不同特征的血管。我们的方法不仅可以拥有一个船只计划程序，而且我们概述了该工作流程如何适用于更广泛的社区，例如商业和乘客运输。

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.

我们向连续状态马尔可夫决策过程（MDP）提出了一种扩散近似方法，该方法可用于解决非结构化的越野环境中的自主导航和控制。与呈现完全已知的状态转换模型的大多数决策定理计划框架相比，我们设计了一种方法，该方法消除了这种强烈假设，这些假设通常非常难以在现实中工程师。我们首先采用价值函数的二阶泰勒扩展。然后通过部分微分方程近似贝尔曼的最优性方程，其仅依赖于转换模型的第一和第二矩。通过组合价值函数的内核表示，然后设计一种有效的策略迭代算法，其策略评估步骤可以表示为特征的方程式的线性系统，其特征是由有限组支持状态。我们首先通过大量的仿真以2D美元的$ 2D $避让和2.5d $地形导航问题进行验证。结果表明，拟议的方法在几个基线上导致了卓越的性能。然后，我们开发一个系统，该系统将我们的决策框架整合，与船上感知，并在杂乱的室内和非结构化的户外环境中进行现实世界的实验。物理系统的结果进一步展示了我们在挑战现实世界环境中的方法的适用性。

覆盖路径计划（CPP）旨在找到覆盖整个给定空间的最佳路径。由于NP坚硬的性质，CPP仍然是一个具有挑战性的问题。生物启发的算法（例如蚂蚁菌落优化（ACO））已被利用以解决该问题，因为它们可以利用启发式信息来缓解路径计划的复杂性。本文提出了快速跨度的蚂蚁菌落优化（Fasaco），蚂蚁可以在其中以各种速度探索环境。通过这样做，速度较高的蚂蚁可以更快地找到目的地或障碍物，并通过通过路径上的信息素步道传达此类信息来保持较低的速度蚂蚁。该机制可确保在减少总体路径计划时间时发现（子）〜最佳路径。实验结果表明，在CPU时间方面，Fasaco的效率比ACO高19.3-32.3 \％$，重新包含$ 6.9-12.5 \％$ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $。这使得Fasaco在实时和能源有限的应用中吸引人。

区域覆盖范围问题是使用安装在机器人（例如无人驾驶汽车（UAV）（UAV）和无人接地车辆（UGV）等机器人上的传感器有效维修给定的二维表面的任务。我们提出了一种新颖的配方，用于生成多个容量受限机器人的覆盖路线，可以根据电池寿命或飞行时间指定容量。遍历环境对具有容量限制的机器人资源产生了需求。我们方法的主要方面是将区域覆盖问题转换为线覆盖范围问题（即线性特征的覆盖范围），然后生成途径，以最大程度地减少旅行的总成本，同时尊重容量约束。我们定义了两种旅行模式：（1）维修和（2）无人机，这与机器人是否执行特定于任务的操作相对应。我们的配方允许对两种模式的单独和不对称的旅行成本和需求。此外，从细胞分解计算出来的细胞，旨在最小化转弯的数量，不需要单调多边形。我们为细胞分解和生成服务轨道开发了新的程序，这些过程可以处理有或没有孔的非符号酮多边形。我们在具有25个室内环境的地面机器人数据集和一个具有300个室外环境的空中机器人数据集上建立了算法的功效。该算法生成的解决方案的成本比最新方法平均低10％。我们还证明了我们在无人机实验中的算法。

这项工作提出了一个非参数时空模型，用于在长期背景下通过移动自主机器人绘制人类活动。基于变异性高斯过程回归，该模型结合了先前的空间和时间周期性依赖性信息，以创建人类事件的连续表示。由机器人运动产生的不均匀数据分布通过异源性可能性函数包括在模型中，可以作为预测性不确定性。使用稀疏的公式，可以在数周内进行数据集，并且可以将数百平方米用于模型创建。基于多周数据集的实验评估表明，所提出的方法在预测质量和随后的路径计划方面都超过了艺术的表现。

该论文提出了一种新颖的基于学习的抽样策略，可确保在偏见和大约统一条件下对自由空间的无排斥采样，从而利用多元核密度。利用给定自治系统的过去状态的历史数据可以估算该域的非参数概率描述，这反过来又描述了可​​能找到运动计划问题的可行解决方案的自由空间。然后使用内核密度估计器，带宽和内核的调整参数来改变自由空间的描述，以使得没有采样状态可以落在最初定义的空间之外。在两个现实生活中的案例研究中证明了该方法：自主表面容器（2D）和一个自主无人机（3D）。解决了两个计划问题，表明所提出的近似统一抽样方案能够保证对所考虑工作空间的无排斥采样。此外，使用Monte Carlo模拟在统计上验证了所提出的方法的计划效率。

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。

本文主要研究范围传感机器人在置信度富的地图（CRM）中的定位和映射，这是一种持续信仰的密集环境表示，然后扩展到信息理论探索以减少姿势不确定性。大多数关于主动同时定位和映射（SLAM）和探索的作品始终假设已知的机器人姿势或利用不准确的信息指标来近似姿势不确定性，从而导致不知名的环境中的勘探性能和效率不平衡。这激发了我们以可测量的姿势不确定性扩展富含信心的互信息（CRMI）。具体而言，我们为CRMS提出了一种基于Rao-Blackwellized粒子过滤器的定位和映射方案（RBPF-CLAM），然后我们开发了一种新的封闭形式的加权方法来提高本地化精度而不扫描匹配。我们通过更准确的近似值进一步计算了使用加权颗粒的不确定的CRMI（UCRMI）。仿真和实验评估显示了在非结构化和密闭场景中提出的方法的定位准确性和探索性能。

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.

用于放牧牛的土地占据了美国土地的三分之一。这些区域可以非常坚固。然而，他们需要维持，以防止杂草接管营养草地。这可能是一种艰巨的任务，特别是在有机养殖的情况下，因为不能使用除草剂。在本文中，我们展示了Cowbot的设计，是一种牧场的自主杂草割草机。牛仔是一架电动割草机，旨在在牛牧场上的崎岖环境中运行，并为有机农场提供杂草控制的成本效益。由于牧场的杂草分布未知，牛仔队的路径规划是挑战性的。鉴于有限的视野，在线路径规划是必要的，以检测杂草和计划割草的路径。我们研究了具有曲率和视野约束的自主割草机的一般在线路径规划问题。我们开发两个在线路径规划算法，能够利用有关杂草的新信息来优化路径长度并确保覆盖范围。我们部署了在电流的电流和执行现场实验，以验证我们的实时路径规划方法的适用性。与基线Boustrophedon和基于随机搜索的覆盖路径相比，我们还执行广泛的仿真实验，表明我们的算法导致路径长度降低高达60％。

本文报告了对使用一辆或多种无人地面车辆（USV）快速识别通道的快速识别通道问题的研究。一种称为基于建议的自适应通道搜索（PBAC）的新算法作为一种潜在的解决方案，可改善当前方法。将PBAC的经验性能与割草机测量和马尔可夫决策过程（MDP）计划进行了比较，该计划具有两个最先进的奖励功能：上限置信度（UCB）和最大价值信息（MVI）。通过比较使用一个，两个，三个或四个USV识别连续通道的时间来评估每种方法的性能。在十个模拟的测深场景和一个野外区域中比较每种方法的性能，每种方法都有不同的频道布局。模拟和现场试验的结果表明，平均多车辆PBAC优于基于割草机，UCB和基于MVI的方法，尤其是在使用至少三辆车辆时。

在本文中，我们关注将基于能量的模型（EBM）作为运动优化的指导先验的问题。 EBM是一组神经网络，可以用合适的能量函数参数为参数的GIBBS分布来表示表达概率密度分布。由于其隐含性，它们可以轻松地作为优化因素或运动优化问题中的初始采样分布整合在一起，从而使它们成为良好的候选者，以将数据驱动的先验集成在运动优化问题中。在这项工作中，我们提出了一组所需的建模和算法选择，以使EBMS适应运动优化。我们调查了将其他正规化器在学习EBM中的好处，以将它们与基于梯度的优化器一起使用，并提供一组EBM架构，以学习用于操纵任务的可通用分布。我们提出了多种情况，可以将EBM集成以进行运动优化，并评估学到的EBM的性能，以指导模拟和真实机器人实验的指导先验。