基金标记为无人机提供了一种计算廉价的方式，以确定其在降落垫方面的位置并执行精确着陆。但是，该领域中的大多数现有工作都使用固定的，向下的朝向摄像头，该相机无法利用许多无人机上发现的常见的kimbal安装相机设置。这种刚性系统无法轻易跟踪检测到的标记，并且可能在非理想条件下（例如风阵）忽略了标记。本文评估了April Tag和WhyCode Futchial Systems，用于使用带有饰品的单眼相机登陆无人机着陆，具有无人机系统可以随着时间的推移跟踪标记的优势。但是，由于相机的方向发生了变化，因此我们必须知道标记的方向，这在单眼基准系统中是不可靠的。此外，系统必须快速。我们提出了2种方法来缓解怀尔科德的方向歧义，以及提高四月标签的运行时检测率的1种方法。我们根据标记方向歧义和检测率对2个默认系统评估了3个系统。我们在RASPBERRY PI 4上的ROS框架中测试了标记检测速率，并在其性能方面对系统进行排名。我们的第一个WHYCODE变体可显着降低方向歧义，而检测率无关紧要。我们的第二个WHYCODE变体与默认的WhyCode系统没有明显不同的方向歧义，但确实提供了多标记WhyCode Bundle Bunddle Bunsebless的其他功能。我们的4月标签变体不会显示Raspberry Pi 4的性能改进。

精确着陆是自动无人机飞行中的剩余挑战，没有广泛的解决方案。基金标记为无人机定位降落垫并自主执行精确着陆提供了一种计算廉价的方式。但是，该领域的大多数工作都取决于固定的向下置于朝下的摄像机，这限制了无人机检测标记的能力。我们提出了一种自动着陆方法，该方法使用带有饰品的摄像机来快速搜索着陆垫，通过简单地旋转到位，同时将相机上下倾斜，并在进近和着陆期间将相机不断地瞄准降落垫。该方法证明了5个未经干预的物理无人机上的5个测试基金系统中的4个，证明了成功的搜索，跟踪和着陆。每个基准制度，我们介绍了成功和不成功的着陆点的数量，以及每次成功着陆后从无人机到降落垫中心的距离的分布，并在系统之间进行了统计比较。我们还展示了飞行轨迹，标记跟踪性能以及登陆过程中每个通道的控制输出的代表性示例。最后，我们讨论了每个系统性能的基础的定性优势和缺点。

Landing is a challenging part of autonomous drone flight and a great research opportunity. This PhD proposes to improve on fiducial autonomous landing algorithms by making them more flexible. Further, it leverages its location, Iceland, to develop a method for landing on lava flows in cooperation with analog Mars exploration missions taking place in Iceland now - and potentially for future Mars landings.

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。

Many aerial robotic applications require the ability to land on moving platforms, such as delivery trucks and marine research boats. We present a method to autonomously land an Unmanned Aerial Vehicle on a moving vehicle. A visual servoing controller approaches the ground vehicle using velocity commands calculated directly in image space. The control laws generate velocity commands in all three dimensions, eliminating the need for a separate height controller. The method has shown the ability to approach and land on the moving deck in simulation, indoor and outdoor environments, and compared to the other available methods, it has provided the fastest landing approach. Unlike many existing methods for landing on fast-moving platforms, this method does not rely on additional external setups, such as RTK, motion capture system, ground station, offboard processing, or communication with the vehicle, and it requires only the minimal set of hardware and localization sensors. The videos and source codes are also provided.

在这项工作中，我们呈现了DCC（更深层兼容的压缩），用于实时无人机的辅助边缘辅助视频分析的一个启用技术，内置于现有编解码器之上。DCC解决了一个重要的技术问题，以将流动的视频从无人机压缩到边缘，而不会严格地在边缘执行的视频分析任务的准确性和及时性。DCC通过流式视频中的每一位对视频分析同样有价值，这是对视频分析的同样有价值，这在传统的分析透视技术编解码器技术上打开了新的压缩室。我们利用特定的无人机的上下文和中级提示，从物体检测中追求保留分析质量所需的自适应保真度。我们在一个展示车辆检测应用中有原型DCC，并验证了其代表方案的效率。DCC通过基线方法减少9.5倍，在最先进的检测精度上，19-683％的速度减少了9.5倍。

我们引入了一种新型技术和相关的高分辨率数据集，旨在精确评估基于无线信号的室内定位算法。该技术实现了基于增强的现实（AR）定位系统，该系统用于注释具有高精度位置数据的无线信号参数数据样本。我们在装饰有AR标记的区域中跟踪实用且低成本的可导航相机设置和蓝牙低能（BLE）信标的位置。我们通过使用冗余数字标记来最大程度地提高基于AR的本地化的性能。相机捕获的视频流经过一系列标记识别，子集选择和过滤操作，以产生高度精确的姿势估计。我们的结果表明，我们可以将AR定位系统的位置误差降低到0.05米以下的速率。然后，将位置数据用于注释BLE数据，这些数据由驻扎在环境中的传感器同时捕获，因此，构建具有接地真相的无线信号数据集，该数据集允许准确评估基于无线信号的本地化系统。

基于视觉的感知任务在机器人技术中扮演着重要角色，促进解决许多具有挑战性的情景的解决方案，例如自动无人驾驶汽车（UAV）的杂技演习以及机器人辅助的高精度手术。大多数以控制为导向的和以自负的感知问题通常是通过利用机器人状态估计作为辅助输入来解决的，尤其是当人工智能进入图片时。在这项工作中，我们建议第一次采用类似的方法（据我们所知），将目标变量引用于外部主题。我们证明了我们的一般和直观方法论如何改善深层卷积神经网络（CNN）的回归性能，并具有模棱两可的问题，例如同类3D姿势估计。通过分析三个高度差异的用例，从用机器人臂抓住到具有袖珍尺寸无人机的人类受试者，我们的结果始终将R2度量提高到+0.514，而不是其无状态基准。最后，我们验证了人类姿势估计任务中闭环自动袋大小的无人机的现场性能。我们的结果表明，在我们的状态CNN的平均绝对误差上，平均降低了24％。

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

本文介绍了设计，开发，并通过IISC-TCS团队为穆罕默德·本·扎耶德国际机器人挑战赛2020年挑战1的目标的挑战1硬件 - 软件系统的测试是抓住从移动和机动悬挂球UAV和POP气球锚定到地面，使用合适的操纵器。解决这一挑战的重要任务包括具有高效抓取和突破机制的硬件系统的设计和开发，考虑到体积和有效载荷的限制，使用适用于室外环境的可视信息的准确目标拦截算法和开发动态多功能机空中系统的软件架构，执行复杂的动态任务。在本文中，设计了具有末端执行器的单个自由度机械手设计用于抓取和突发，并且开发了鲁棒算法以拦截在不确定的环境中的目标。基于追求参与和人工潜在功能的概念提出了基于视觉的指导和跟踪法。本工作中提供的软件架构提出了一种操作管理系统（OMS）架构，其在多个无人机之间协同分配静态和动态任务，以执行任何给定的任务。这项工作的一个重要方面是所有开发的系统都设计用于完全自主模式。在这项工作中还包括对凉亭环境和现场实验结果中完全挑战的模拟的详细描述。所提出的硬件软件系统对反UAV系统特别有用，也可以修改以满足其他几种应用。

可靠地定量自然和人为气体释放（例如，从海底进入海洋的自然和人为气体释放（例如，Co $ _2 $，甲烷），最终是大气，是一个具有挑战性的任务。虽然船舶的回声探测器允许在水中检测水中的自由气，但是即使从较大的距离中，精确量化需要诸如未获得的升高速度和气泡尺寸分布的参数。光学方法的意义上是互补的，即它们可以提供从近距离的单个气泡或气泡流的高时和空间分辨率。在这一贡献中，我们介绍了一种完整的仪器和评估方法，用于光学气泡流特征。专用仪器采用高速深海立体声摄像机系统，可在部署在渗透网站以进行以后的自动分析时录制泡泡图像的Tbleabytes。对于几分钟的短序列可以获得泡特性，然后将仪器迁移到其他位置，或者以自主间隔模式迁移到几天内，以捕获由于电流和压力变化和潮汐循环引起的变化。除了报告泡沫特征的步骤旁边，我们仔细评估了可达准确性并提出了一种新颖的校准程序，因为由于缺乏点对应，仅使用气泡的剪影。该系统已成功运营，在太平洋高达1000万水深，以评估甲烷通量。除了样品结果外，我们还会报告在开发期间汲取的故障案例和经验教训。

随着无人机技术的改进，从监视到航空摄影再到包装交付的这些多功能自动驾驶汽车，已经发现了越来越多的用途，并且这些应用都带来了独特的挑战。本文实施了一个这样一个挑战的解决方案：降落在移动目标上。此问题以前已经通过不同程度的成功解决了，但是大多数实施都集中在室内应用程序上。室外以风和照明等变量的形式提出了更大的挑战，室外无人机更重，更容易受到惯性效应的影响。我们的方法纯粹是基于视觉的，使用单眼摄像机和基准标记来定位无人机和PID控制，以跟随和降落在平台上。

使用增强现实（AR）用于导航目的，这表明在手术手术过程中协助医生有益。这些应用通常需要知道外科手术工具和患者的姿势，以提供外科医生在任务执行过程中可以使用的视觉信息。现有的医学级跟踪系统使用放置在手术室内的红外摄像头（OR）来识别感兴趣的对象附加并计算其姿势的复古反射标记。一些市售的AR头式显示器（HMD）使用类似的摄像头进行自定位，手动跟踪和估算对象的深度。这项工作提出了一个使用AR HMD的内置摄像机来准确跟踪复古反射标记的框架，例如在手术过程中使用的标记，而无需集成任何其他组件。该框架还能够同时跟踪多个工具。我们的结果表明，横向翻译的准确度为0.09 +-0.06毫米，可以实现标记的跟踪和检测，纵向翻译的0.42 +-0.32 mm，绕垂直轴旋转的0.80 +-0.39 ver。此外，为了展示所提出的框架的相关性，我们在手术程序的背景下评估了系统的性能。该用例旨在在骨科过程中复制K-Wire插入的场景。为了进行评估，为两名外科医生和一名生物医学研究人员提供了视觉导航，每次都进行了21次注射。该用例的结果提供了与基于AR的导航程序报告的相当精度。

在本文中，我们使用单个摄像头和惯性测量单元（IMU）以及相应的感知共识问题（即，所有观察者的独特性和相同的ID）来解决基于视觉的检测和跟踪多个航空车的问题。我们设计了几种基于视觉的分散贝叶斯多跟踪滤波策略，以解决视觉探测器算法获得的传入的未分类测量与跟踪剂之间的关联。我们根据团队中代理的数量在不同的操作条件以及可扩展性中比较它们的准确性。该分析提供了有关给定任务最合适的设计选择的有用见解。我们进一步表明，提出的感知和推理管道包括深度神经网络（DNN），因为视觉目标检测器是轻量级的，并且能够同时运行控制和计划，并在船上进行大小，重量和功率（交换）约束机器人。实验结果表明，在各种具有挑战性的情况（例如重闭）中，有效跟踪了多个无人机。

安装在微空中车辆（MAV）上的地面穿透雷达是有助于协助人道主义陆地间隙的工具。然而，合成孔径雷达图像的质量取决于雷达天线的准确和精确运动估计以及与MAV产生信息性的观点。本文介绍了一个完整的自动空气缩进的合成孔径雷达（GPSAR）系统。该系统由空间校准和时间上同步的工业级传感器套件组成，使得在地面上方，雷达成像和光学成像。自定义任务规划框架允许在地上控制地上的Stripmap和圆形（GPSAR）轨迹的生成和自动执行，以及空中成像调查飞行。基于因子图基于Dual接收机实时运动（RTK）全局导航卫星系统（GNSS）和惯性测量单元（IMU）的测量值，以获得精确，高速平台位置和方向。地面真理实验表明，传感器时机为0.8美元，正如0.1美元的那样，定位率为1 kHz。与具有不确定标题初始化的单个位置因子相比，双位置因子配方可提高高达40％，批量定位精度高达59％。我们的现场试验验证了本地化准确性和精度，使得能够相干雷达测量和检测在沙子中埋入的雷达目标。这验证了作为鸟瞰着地图检测系统的潜力。

Autonomous Micro Aerial Vehicles are deployed for a variety tasks including surveillance and monitoring. Perching and staring allow the vehicle to monitor targets without flying, saving battery power and increasing the overall mission time without the need to frequently replace batteries. This paper addresses the Active Visual Perching (AVP) control problem to autonomously perch on inclined surfaces up to $90^\circ$. Our approach generates dynamically feasible trajectories to navigate and perch on a desired target location, while taking into account actuator and Field of View (FoV) constraints. By replanning in mid-flight, we take advantage of more accurate target localization increasing the perching maneuver's robustness to target localization or control errors. We leverage the Karush-Kuhn-Tucker (KKT) conditions to identify the compatibility between planning objectives and the visual sensing constraint during the planned maneuver. Furthermore, we experimentally identify the corresponding boundary conditions that maximizes the spatio-temporal target visibility during the perching maneuver. The proposed approach works on-board in real-time with significant computational constraints relying exclusively on cameras and an Inertial Measurement Unit (IMU). Experimental results validate the proposed approach and shows the higher success rate as well as increased target interception precision and accuracy with respect to a one-shot planning approach, while still retaining aggressive capabilities with flight envelopes that include large excursions from the hover position on inclined surfaces up to 90$^\circ$, angular speeds up to 750~deg/s, and accelerations up to 10~m/s$^2$.

纳米大小的无人机具有探索未知和复杂环境的巨大潜力。它们的尺寸很小，使它们敏捷且安全地靠近人类，并使他们能够穿过狭窄的空间。但是，它们的尺寸很小和有效载荷限制了板载计算和传感的可能性，从而使完全自主的飞行极具挑战性。迈向完全自主权的第一步是可靠的避免障碍，这在通用的室内环境中被证明在技术上具有挑战性。当前的方法利用基于视觉或一维传感器来支持纳米无人机感知算法。这项工作为基于新颖的毫米尺寸64像素多区域飞行时间（TOF）传感器和通用的无模型控制策略提供了轻巧的避免障碍系统。报告的现场测试基于Crazyflie 2.1，该测试由定制的多区TOF甲板扩展，总质量为35克。该算法仅使用0.3％的车载处理能力（210US执行时间），帧速率为15fps，为许多未来应用提供了绝佳的基础。运行提出的感知系统（包括抬起和操作传感器）所需的总无人机功率不到10％。在通用且以前未开发的室内环境中，提出的自动纳米大小无人机以0.5m/s的速度达到100％可靠性。所提出的系统释放出具有广泛数据集的开源，包括TOF和灰度摄像头数据，并与运动捕获中的无人机位置地面真相结合在一起。

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.

Lidar-based SLAM systems perform well in a wide range of circumstances by relying on the geometry of the environment. However, even mature and reliable approaches struggle when the environment contains structureless areas such as long hallways. To allow the use of lidar-based SLAM in such environments, we propose to add reflector markers in specific locations that would otherwise be difficult. We present an algorithm to reliably detect these markers and two approaches to fuse the detected markers with geometry-based scan matching. The performance of the proposed methods is demonstrated on real-world datasets from several industrial environments.

本文介绍了我们拦截更快的入侵者无人机的方法，这是受MBZIRC 2020挑战1.的启发1.通过利用对入侵者轨迹的形状的先验知识，我们可以计算拦截点。目标跟踪基于Yolov3微型卷积神经网络的图像处理，并结合使用饰品安装的ZED ZED迷你立体声摄像机的深度计算。我们使用摄像头的RGB和深度数据，设计降噪的直方图过滤器来提取目标的3D位置。获得目标位置的3D测量值用于计算图八形轨迹的位置，方向和大小，我们使用Bernoulli Lemniscate近似。一旦近似被认为是足够精确的，可以通过观察值和估计之间的距离来测量，我们将计算一个拦截点，以将拦截器无人机直接放在入侵者的路径上。根据MBZIRC竞争期间收集的经验，我们的方法已在模拟和现场实验中得到了验证。我们的结果证实，我们已经开发了一个有效的视觉感知模块，该模块可以提取以足以支持拦截计划的精确性来描述入侵者无人机运动的信息。在大多数模拟遭遇中，我们可以跟踪和拦截比拦截器快30％的目标。在非结构化环境中的相应测试产生了12个成功结果中的9个。