如今，自动移动机器人为人类存在多余或太危险的许多地区提供支持。他们在探险，天然气行业，矿山，仓库等中成功证明了自己。但是，即使是腿部的机器人也可能陷入困境的地形条件下，需要人类的认知能力来浏览该系统。尽管游戏手柄和键盘方便用于轮式机器人控制，但3D空间中的四足机器人可以沿所有线性坐标和欧拉角移动，需要至少12个按钮才能独立控制其DOF。因此，需要更方便的控制接口。在本文中，我们介绍了超大型：一种与四足机器人直观的人类机器人相互作用的新型手势界面。如果没有其他设备，操作员可以通过手势识别识别3D空间中的四倍机器人的完全位置和方向控制，只有5个手势和6个DOF手动运动。实验结果表明，将5个静态手势分类为高精度（96.5％），可以准确预测手在三维空间中手的6D位置的位置。所提出的方法的绝对线性偏离根均方根偏差（RMSD）为11.7毫米，比第二个测试方法低50％，所建议方法的绝对角度偏差RMSD为2.6度，几乎为27％低于第二个测试方法。此外，进行了用户研究，以探索用户通过建议的手势接口从人类机器人交互中的主观体验。参与者将其与超级方面的互动评估为直观（2.0），不会引起挫败感（2.63），并且需要较低的身体需求（2.0）。

由于其在崎rough的地形中的高机动性和遍历性，四倍的平台已成为一个积极的研究主题。但是，确定机器人是否可以通过裂缝环境以及如何准确计算其路径是高度挑战。此外，计算出的路径可能会穿过具有动态物体或环境对机器人或周围人危险的区域。因此，我们提出了一种新颖的概念方法，即通过虚拟现实（VR）中的用户指导路径计划进行教学四倍的机器人导航。我们的系统包含全球和本地路径计划者，使机器人可以通过学习的迭代来生成路径。 VR接口允许用户与环境进行交互，并在具有挑战性的情况下协助四足机器人。比较实验的结果表明，人与路径计划算法之间的合作可以使算法的计算速度平均增加35.58％，并且在测试方案中，路径长度（平均6.66％）的非急剧增加。此外，用户将VR接口描述为不需要物理需求（10中的2.3），并高度评估了其性能（10中的7.1分）。寻找不太最佳但更安全的路径的能力仍然需要在混乱和非结构化的环境中导航的任务。

如今，腿部四足机器人的设计和开发是科学研究的一个非常活跃的领域。实际上，由于与其他移动机器人相比，腿部机器人能够适应严峻的地形和各种环境条件，因此变得流行。随着对腿部机器人实验的需求较高，更多的研究和工程师需要一种负担得起，快速的运动算法开发方式。在本文中，我们提出了一个新的开源四倍的机器人超狗平台，该平台具有12个RC伺服电机，NVIDIA JETSON NANO COMPUTER和STM32F4 DISCOVERY板。 HyperDog是四倍的机器人软件开发的开源平台，该平台基于机器人操作系统2（ROS2）和Micro-Ros。此外，HyperDog是完全由3D印刷零件和碳纤维建造的四倍的机器人狗，它使机器人的重量轻和强度良好。这项工作的想法是证明机器人开发的一种负担得起且可定制的方式，并为研究和工程师提供了腿部机器人平台，在该平台中可以在模拟和真实环境中测试和验证不同的算法。具有代码的开发项目可在GitHub（https://github.com/ndhana94/hyperdog_ros2）上获得。

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。

In recent decades, several assistive technologies for visually impaired and blind (VIB) people have been developed to improve their ability to navigate independently and safely. At the same time, simultaneous localization and mapping (SLAM) techniques have become sufficiently robust and efficient to be adopted in the development of assistive technologies. In this paper, we first report the results of an anonymous survey conducted with VIB people to understand their experience and needs; we focus on digital assistive technologies that help them with indoor and outdoor navigation. Then, we present a literature review of assistive technologies based on SLAM. We discuss proposed approaches and indicate their pros and cons. We conclude by presenting future opportunities and challenges in this domain.

机器人系统的远程操作用于精确而精致的物体抓握需要高保真的触觉反馈，以获取有关抓握的全面实时信息。在这种情况下，最常见的方法是使用动力学反馈。但是，单个接触点信息不足以检测软件的动态变化形状。本文提出了一个新型的远程触发系统，该系统可为用户的手提供动感和皮肤刺激，以通过灵敏地操纵可变形物体（即移液器）来实现准确的液体分配。实验结果表明，为用户提供多模式触觉反馈的建议方法大大提高了用远程移液器的剂量质量。与纯视觉反馈相比，当用户用多模式触觉界面与视觉反馈混合使用多模式触觉接口时，相对给药误差减少了66 \％，任务执行时间减少了18 \％。在CoVID-19，化学实验，有机材料和伸缩性的抗体测试期间，可以在精致的给药程序中实施该提出的技术。

由于钻孔对准的困难以及任务的固有不稳定性，在手动完成时，在弯曲的表面上钻一个孔很容易失败，可能会对工人造成伤害和疲劳。另一方面，在实际制造环境中充分自动化此类任务可能是不切实际的，因为到达装配线的零件可以具有各种复杂形状，在这些零件上不容易访问钻头位置，从而使自动化路径计划变得困难。在这项工作中，开发并部署了一个具有6个自由度的自适应入学控制器，并部署在Kuka LBR IIWA 7配件上，使操作员能够用一只手舒适地在机器人上安装在机器人上的钻头，并在弯曲的表面上开放孔，并在弯曲的表面上开放孔。通过AR界面提供的玉米饼和视觉指导的触觉指导。接收阻尼的实时适应性在自由空间中驱动机器人时，可以在确保钻孔过程中稳定时提供更高的透明度。用户将钻头足够靠近钻头目标并大致与所需的钻探角度对齐后，触觉指导模块首先对对齐进行微调，然后将用户运动仅限于钻孔轴，然后操作员仅将钻头推动钻头以最小的努力进入工件。进行了两组实验，以定量地研究触觉指导模块的潜在好处（实验I），以及根据参与者的主观意见（实验II），提出的用于实际制造环境的PHRI系统的实际价值。

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。

本文介绍了Cerberus机器人系统系统，该系统赢得了DARPA Subterranean挑战最终活动。出席机器人自主权。由于其几何复杂性，降解的感知条件以及缺乏GPS支持，严峻的导航条件和拒绝通信，地下设置使自动操作变得特别要求。为了应对这一挑战，我们开发了Cerberus系统，该系统利用了腿部和飞行机器人的协同作用，再加上可靠的控制，尤其是为了克服危险的地形，多模式和多机器人感知，以在传感器退化，以及在传感器退化的条件下进行映射以及映射通过统一的探索路径计划和本地运动计划，反映机器人特定限制的弹性自主权。 Cerberus基于其探索各种地下环境及其高级指挥和控制的能力，表现出有效的探索，对感兴趣的对象的可靠检测以及准确的映射。在本文中，我们报告了DARPA地下挑战赛的初步奔跑和最终奖项的结果，并讨论了为社区带来利益的教训所面临的亮点和挑战。

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

本文介绍了使用腿收割机进行精密收集任务的集成系统。我们的收割机在狭窄的GPS拒绝了森林环境中的自主导航和树抓取了一项挑战性的任务。提出了映射，本地化，规划和控制的策略，并集成到完全自主系统中。任务从使用定制的传感器模块开始使用人员映射感兴趣区域。随后，人类专家选择树木进行收获。然后将传感器模块安装在机器上并用于给定地图内的本地化。规划算法在单路径规划问题中搜索一个方法姿势和路径。我们设计了一个路径，后面的控制器利用腿的收割机的谈判粗糙地形的能力。在达接近姿势时，机器用通用夹具抓住一棵树。此过程重复操作员选择的所有树。我们的系统已经在与树干和自然森林中的测试领域进行了测试。据我们所知，这是第一次在现实环境中运行的全尺寸液压机上显示了这一自主权。

休眠季节葡萄树修剪需要熟练的季节性工人，这在冬季变得越来越缺乏。随着在短期季节性招聘文化和低工资的短期季节性招聘文化和低工资的时间内，随着工人更少的葡萄藤，葡萄藤往往被修剪不一致地导致葡萄化物不平衡。除此之外，目前现有的机械方法无法选择性地修剪葡萄园和手动后续操作，通常需要进一步提高生产成本。在本文中，我们展示了崎岖，全自治机器人的设计和田间评估，用于休眠季节葡萄园的端到最终修剪。该设计的设计包括新颖的相机系统，运动冗余机械手，地面机器人和在感知系统中的新颖算法。所提出的研究原型机器人系统能够在213秒/葡萄藤中完全从两侧刺激一排藤蔓，总修枝精度为87％。与机械预灌浆试验相比，商业葡萄园中自治系统的初始现场测试显示出休眠季节修剪的显着变化。在手稿中描述了设计方法，系统组件，经验教训，未来增强以及简要的经济分析。

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。

通过智能连接设备，技术正在逐步重塑国内环境，提高家庭安全和整体环境质量。然而，人口转移和流行病最近展示导致他们房屋中的老年人隔离，产生了可靠的辅助人物的需求。机器人助理是国内福利创新的新前沿。老年人监测只是一个可能的服务应用之一，智能机器人平台可以处理集体福祉。在本文中，我们展示了一个新的辅助机器人，我们通过模块化的基于层的架构开发，使灵活的机械设计与最先进的人工智能进行了灵活的人工智能，以便感知和声音控制。关于以前的机器人助手的作品，我们提出了一个设置有四个麦粉轮的全向平台，这使得自主导航与杂乱环境中的有效障碍物避免。此外，我们设计可控定位装置，以扩展传感器的视觉范围，并改善对用户界面的访问以进行远程呈现和连接。轻量级深度学习解决方案，用于视觉感知，人员姿势分类和声乐命令完全运行机器人的嵌入式硬件，避免了云服务私有数据收集产生的隐私问题。

实时机器人掌握，支持随后的精确反对操作任务，是高级高级自治系统的优先目标。然而，尚未找到这样一种可以用时间效率进行充分准确的掌握的算法。本文提出了一种新的方法，其具有2阶段方法，它使用深神经网络结合快速的2D对象识别，以及基于点对特征框架的随后的精确和快速的6D姿态估计来形成实时3D对象识别和抓握解决方案能够多对象类场景。所提出的解决方案有可能在实时应用上稳健地进行，需要效率和准确性。为了验证我们的方法，我们进行了广泛且彻底的实验，涉及我们自己的数据集的费力准备。实验结果表明，该方法在5CM5DEG度量标准中的精度97.37％，平均距离度量分数99.37％。实验结果显示了通过使用该方法的总体62％的相对改善（5cm5deg度量）和52.48％（平均距离度量）。此外，姿势估计执行也显示出运行时间的平均改善47.6％。最后，为了说明系统在实时操作中的整体效率，进行了一个拾取和放置的机器人实验，并显示了90％的准确度的令人信服的成功率。此实验视频可在https://sites.google.com/view/dl-ppf6dpose/上获得。

In this paper, we present the Diver Interest via Pointing (DIP) algorithm, a highly modular method for conveying a diver's area of interest to an autonomous underwater vehicle (AUV) using pointing gestures for underwater human-robot collaborative tasks. DIP uses a single monocular camera and exploits human body pose, even with complete dive gear, to extract underwater human pointing gesture poses and their directions. By extracting 2D scene geometry based on the human body pose and density of salient feature points along the direction of pointing, using a low-level feature detector, the DIP algorithm is able to locate objects of interest as indicated by the diver.

Robotic teleoperation is a key technology for a wide variety of applications. It allows sending robots instead of humans in remote, possibly dangerous locations while still using the human brain with its enormous knowledge and creativity, especially for solving unexpected problems. A main challenge in teleoperation consists of providing enough feedback to the human operator for situation awareness and thus create full immersion, as well as offering the operator suitable control interfaces to achieve efficient and robust task fulfillment. We present a bimanual telemanipulation system consisting of an anthropomorphic avatar robot and an operator station providing force and haptic feedback to the human operator. The avatar arms are controlled in Cartesian space with a direct mapping of the operator movements. The measured forces and torques on the avatar side are haptically displayed to the operator. We developed a predictive avatar model for limit avoidance which runs on the operator side, ensuring low latency. The system was successfully evaluated during the ANA Avatar XPRIZE competition semifinals. In addition, we performed in lab experiments and carried out a small user study with mostly untrained operators.

在各种地形上进行运动的能力对于腿部机器人至关重要。但是，机器人必须更好地了解其在不同地形上进行强大运动的表面。动物和人类能够在脚上的触觉感觉的帮助下识别表面。虽然，腿部机器人的脚触觉感觉并没有得到太多探索。本文介绍了针对触觉脚（TSF）的新型四足机器人Dogtouch的研究。 TSF允许使用触觉传感器和卷积神经网络（CNN）识别不同的表面纹理。实验结果表明，我们训练有素的基于CNN的模型的足够验证精度为74.37 \％，对线模式的90 \％\％的识别最高。将来，我们计划通过呈现各种模式深度的表面样本并应用高级深度学习和浅层学习模型来改善预测模型。此外，我们提出了一种新颖的方法，用于导航四倍和腿部机器人。我们可以安排触觉铺路纹理表面（类似于盲人或视障人士）。因此，只需识别将指示直路，左或右转弯，行人穿越，道路等的特定触觉图案，就可以在未知环境中进行运动，无论光线如何，都可以允许强大的导航。配备了视觉和触觉感知系统的未来四足机器人将能够在非结构化的室内和室外环境中安全，智能地导航和交互。

外骨骼和矫形器是可穿戴移动系统，为用户提供机械益处。尽管在过去几十年中有重大改进，但该技术不会完全成熟，以便采用剧烈和非编程任务。为了适应这种功能不全，需要分析和改进该技术的不同方面。许多研究一直在努力解决外骨骼的某些方面，例如，机构设计，意向预测和控制方案。但是，大多数作品都专注于设计或应用的特定元素，而无需提供全面的审查框架。本研究旨在分析和调查为改进和广泛采用这项技术的贡献方面。为了解决此问题，在引入辅助设备和外骨骼后，将从物理人员 - 机器人接口（HRI）的角度来研究主要的设计标准。通过概述不同类别的已知辅助设备的几个例子，将进一步开发该研究。为了建立智能HRI策略并为用户提供直观的控制，将研究认知HRI。将审查这种策略的各种方法，并提出了意图预测的模型。该模型用于从单个电拍摄（EMG）通道输入的栅极相位。建模结果显示出低功耗辅助设备中单通道输入的潜在使用。此外，所提出的模型可以在具有复杂控制策略的设备中提供冗余。

目前，移动机器人正在迅速发展，并在工业中寻找许多应用。然而，仍然存在与其实际使用相关的一些问题，例如对昂贵的硬件及其高功耗水平的需要。在本研究中，我们提出了一种导航系统，该导航系统可在具有RGB-D相机的低端计算机上操作，以及用于操作集成自动驱动系统的移动机器人平台。建议的系统不需要Lidars或GPU。我们的原始深度图像接地分割方法提取用于低体移动机器人的安全驾驶的遍历图。它旨在保证具有集成的SLAM，全局路径规划和运动规划的低成本现成单板计算机上的实时性能。我们使用Traversability Map应用基于规则的基于学习的导航策略。同时运行传感器数据处理和其他自主驾驶功能，我们的导航策略以18Hz的刷新率为控制命令而迅速执行，而其他系统则具有较慢的刷新率。我们的方法在有限的计算资源中优于当前最先进的导航方法，如3D模拟测试所示。此外，我们通过在室内环境中成功的自动驾驶来展示移动机器人系统的适用性。我们的整个作品包括硬件和软件在开源许可（https://github.com/shinkansan/2019-ugrp-doom）下发布。我们的详细视频是https://youtu.be/mf3iufuhppm提供的。