通过使用低成本，远程，无维护的无线传感器进行增强，数十亿个日常对象可能会成为物联网（IoT）的一部分。射频识别（RFID）是一种低成本的无线技术，可以实现这一愿景，但是它受到短暂的通信范围和缺乏足够的能量来限制辅助电子和传感器。在这里，我们探讨了柔性钙钛矿光伏电池的使用，以提供半邮用RFID标签的外部功率，以增加外部电子设备（例如微控制器和数字传感器）的范围和能量可用性。钙钛矿是有趣的材料，具有开发高性能，低成本，可调节性（吸收不同的光谱）和柔性轻能量收割机的可能性。在标准测试条件下，我们的塑料底物上的原型钙钛矿光伏细胞的效率为13％，电压为0.88 V。我们构建了由这些柔性光伏电池供电的RFID传感器的原型原型，以展示现实世界的应用。我们对原型的评估表明：i）柔性PV细胞耐用至5 mm的弯曲半径，相对效率仅下降20％； ii）RFID通信范围增加了5倍，并满足能源需求（10-350 microwatt）以实现自动无线传感器； iii）钙钛矿动力无线传感器启用许多无电池传感应用程序（例如，易腐烂的良好监控，仓库自动化）

彼此接触的任何两个物体都会仅仅是由于重力或机械接触而引起的力，例如机器人手臂抓住一个物体，甚至是我们膝关节处的两个骨头之间的接触。自然测量和监视这些接触力的能力允许从仓库管理（基于重量检测错误包装）到机器人技术（使机器人臂的抓地力与人类皮肤一样敏感）和医疗保健（膝关节植入物）的大量应用。设计一个无处不在的力传感器是充满挑战的，该传感器可自然地用于所有这些应用。首先，传感器应足够小，以适合狭窄的空间。接下来，我们不想铺设笨重的电缆来读取传感器的力值。最后，我们需要进行无电池设计以满足体内应用程序。我们开发了WiforCesticker，这是一种无线，无电池，类似贴纸的力传感器，可以在任何表面上都可以无处不在，例如所有仓库包装，机器人手臂和膝关节。 WiforCesticker首先设计一个$ 4 $ 〜mm〜 $ \ $ \ times $〜$〜$ 2 $ 〜mm〜 $ \ $ \ times $〜$〜$〜$ 0.4 $〜毫米电容传感器设计，配备了$ 10 $〜$〜$〜$〜$〜$〜$〜$ 〜mm〜mm 〜mm 〜mm 〜mm在灵活的PCB基材上设计。其次，它引入了一种新的机制，可以通过将传感器与COTS RFID系统插入传感器，从而无线读取器无线读取器可以通过无线读取器读取力信息。该传感器可以在多个测试环境中检测到$ 0 $ -6 $ 〜n的力量，感应精度为$ <0.5 $ 〜n，并在传感器上使用超过10,000美元的$ 10,000 $变化的力级按下。我们还通过设计传感器展示了两个应用程序案例研究，称量仓库包和骨接头施加的传感力。

自动化驾驶系统（广告）开辟了汽车行业的新领域，为未来的运输提供了更高的效率和舒适体验的新可能性。然而，在恶劣天气条件下的自主驾驶已经存在，使自动车辆（AVS）长时间保持自主车辆（AVS）或更高的自主权。本文评估了天气在分析和统计方式中为广告传感器带来的影响和挑战，并对恶劣天气条件进行了解决方案。彻底报道了关于对每种天气的感知增强的最先进技术。外部辅助解决方案如V2X技术，当前可用的数据集，模拟器和天气腔室的实验设施中的天气条件覆盖范围明显。通过指出各种主要天气问题，自主驾驶场目前正在面临，近年来审查硬件和计算机科学解决方案，这项调查概述了在不利的天气驾驶条件方面的障碍和方向的障碍和方向。

信号处理是几乎任何传感器系统的基本组件，具有不同科学学科的广泛应用。时间序列数据，图像和视频序列包括可以增强和分析信息提取和量化的代表性形式的信号。人工智能和机器学习的最近进步正在转向智能，数据驱动，信号处理的研究。该路线图呈现了最先进的方法和应用程序的关键概述，旨在突出未来的挑战和对下一代测量系统的研究机会。它涵盖了广泛的主题，从基础到工业研究，以简明的主题部分组织，反映了每个研究领域的当前和未来发展的趋势和影响。此外，它为研究人员和资助机构提供了识别新前景的指导。

讨论了与科学，工程，建筑和人为因素相关的月球表面上的运输设施问题。未来十年制造的后勤决策可能对财务成功至关重要。除了概述一些问题及其与数学和计算的关系外，本文还为决策者，科学家和工程师提供了有用的资源。

低成本毫米波（MMWAVE）通信和雷达设备的商业可用性开始提高消费市场中这种技术的渗透，为第五代（5G）的大规模和致密的部署铺平了道路（5G） - 而且以及6G网络。同时，普遍存在MMWAVE访问将使设备定位和无设备的感测，以前所未有的精度，特别是对于Sub-6 GHz商业级设备。本文使用MMWAVE通信和雷达设备在基于设备的定位和无设备感应中进行了现有技术的调查，重点是室内部署。我们首先概述关于MMWAVE信号传播和系统设计的关键概念。然后，我们提供了MMWaves启用的本地化和感应方法和算法的详细说明。我们考虑了在我们的分析中的几个方面，包括每个工作的主要目标，技术和性能，每个研究是否达到了一定程度的实现，并且该硬件平台用于此目的。我们通过讨论消费者级设备的更好算法，密集部署的数据融合方法以及机器学习方法的受过教育应用是有前途，相关和及时的研究方向的结论。

机器学习传感器代表了嵌入式机器学习应用程序未来的范式转移。当前的嵌入式机器学习（ML）实例化遭受了复杂的整合，缺乏模块化以及数据流动的隐私和安全问题。本文提出了一个以数据为中心的范式，用于将传感器智能嵌入边缘设备上，以应对这些挑战。我们对“传感器2.0”的愿景需要将传感器输入数据和ML处理从硬件级别隔离到更广泛的系统，并提供一个薄的界面，以模拟传统传感器的功能。这种分离导致模块化且易于使用的ML传感器设备。我们讨论了将ML处理构建到嵌入式系统上控制微处理器的软件堆栈中的标准方法所带来的挑战，以及ML传感器的模块化如何减轻这些问题。 ML传感器提高了隐私和准确性，同时使系统构建者更容易将ML集成到其产品中，以简单的组件。我们提供了预期的ML传感器和说明性数据表的例子，以表现出来，并希望这将建立对话使我们朝着传感器2.0迈进。

增加制药实验室和生产设施的自动化水平起着至关重要的作用。然而，这一领域的特殊要求使其挑战适应其他行业中存在的尖端技术。本文概述了相关方法以及如何在制药行业中使用，特别是在发展实验室中。最近的进步包括能够处理能够处理复杂任务的灵活移动机械手。然而，由于接口的多样性，将来自许多不同供应商的设备集成到端到端的自动化系统中是复杂的。因此，在本文中考虑了各种标准化方法，提出了一种概念来进一步服用一步。该概念使具有视觉系统的移动操纵器能够“学习”每个设备的姿势，并利用来自通用云数据库的条形码 - 获取接口信息。该信息包括控制和通信协议定义以及操作设备所需的机器人操作的表示。为了定义与设备相关的动作，设备必须具有 - 除了条形码 - 作为标准的基准标记。在随访论文中的适当研究活动之后，将详细阐述该概念。

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.

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。

位置敏感探测器（PSDS）提供了高精度跟踪单个活动标记的两个（或三个）自由（DOF）位置，同时具有高更新频率和低延迟的快速响应时间，所有使用非常简单的信号处理电路。然而，由于缺乏方向测量，有限的跟踪范围和对环境变化的敏感性，它们并不特别适用于6-DOF对象姿势跟踪系统。我们提出了一种新颖的6-DOF姿势跟踪系统，用于需要单个有效标记的刚性物体跟踪。所提出的系统使用立体声的PSD对和多个惯性测量单元（IMU）。这是基于实用的方法来识别和控制红外发光二极管（IR-LED）有源标记的功率，目的是增加跟踪工作空间并降低功耗。我们所提出的跟踪系统用三种不同的工作空间尺寸验证，使用具有三种不同动态运动模式的机器人臂操纵器进行静态和动态位置精度。结果表明，静态位置根均方（RMS）误差为0.6mm。动态位置rms误差为0.7-0.9mm。方向rms误差在不同动态运动时的0.04和0.9度之间。总的来说，我们所提出的跟踪系统能够在工作空间的中间范围和实验室设置下的所有工作空间的子度准确度下跟踪刚性物体姿势。

在迅速增长的海上风电场市场中出现了增加风力涡轮机尺寸和距离的全球趋势。在英国，海上风电业于2019年生产了英国最多的电力，前一年增加了19.6％。目前，英国将进一步增加产量，旨在增加安装的涡轮机容量74.7％，如最近的冠村租赁轮次反映。通过如此巨大的增长，该部门现在正在寻求机器人和人工智能（RAI），以解决生命周期服务障碍，以支持可持续和有利可图的海上风能生产。如今，RAI应用主要用于支持运营和维护的短期目标。然而，前进，RAI在海上风基础设施的全部生命周期中有可能发挥关键作用，从测量，规划，设计，物流，运营支持，培训和退役。本文介绍了离岸可再生能源部门的RAI的第一个系统评论之一。在当前和未来的要求方面，在行业和学术界的离岸能源需求分析了rai的最先进的。我们的评论还包括对支持RAI的投资，监管和技能开发的详细评估。通过专利和学术出版数据库进行详细分析确定的关键趋势，提供了对安全合规性和可靠性的自主平台认证等障碍的见解，这是自主车队中可扩展性的数字架构，适应性居民运营和优化的适应性规划人机互动对人与自治助理的信赖伙伴关系。

在过去的十年中，自动驾驶航空运输车辆引起了重大兴趣。这是通过空中操纵器和新颖的握手的技术进步来实现这一目标的。此外，改进的控制方案和车辆动力学能够更好地对有效载荷进行建模和改进的感知算法，以检测无人机（UAV）环境中的关键特征。在这项调查中，对自动空中递送车辆的技术进步和开放研究问题进行了系统的审查。首先，详细讨论了各种类型的操纵器和握手，以及动态建模和控制方法。然后，讨论了降落在静态和动态平台上的。随后，诸如天气状况，州估计和避免碰撞之类的风险以确保安全过境。最后，调查了交付的UAV路由，该路由将主题分为两个领域：无人机操作和无人机合作操作。

数字化和自动化方面的快速进步导致医疗保健的加速增长，从而产生了新型模型，这些模型正在创造新的渠道，以降低成本。 Metaverse是一项在数字空间中的新兴技术，在医疗保健方面具有巨大的潜力，为患者和医生带来了现实的经验。荟萃分析是多种促成技术的汇合，例如人工智能，虚拟现实，增强现实，医疗设备，机器人技术，量子计算等。通过哪些方向可以探索提供优质医疗保健治疗和服务的新方向。这些技术的合并确保了身临其境，亲密和个性化的患者护理。它还提供自适应智能解决方案，以消除医疗保健提供者和接收器之间的障碍。本文对医疗保健的荟萃分析提供了全面的综述，强调了最新技术的状态，即采用医疗保健元元的能力技术，潜在的应用程序和相关项目。还确定了用于医疗保健应用的元元改编的问题，并强调了合理的解决方案作为未来研究方向的一部分。

本文介绍了由波浪和太阳能运行的低成本无人面车辆（USV）的原型，该车辆可用于最小化海洋数据收集的成本。目前的原型是一个紧凑的USV，长度为1.2米，可以通过两个人部署和恢复。该设计包括电动绞盘，可用于缩回和降低水下单元。设计的几个要素利用添加剂制造和廉价的材料。通过自定义开发的Web应用，可以使用射频（RF）和卫星通信来控制车辆。通过使用先前的研究工作和先进材料的推荐，在拖曳，提升，重量和价格方面进行了优化了表面和水下装置。通过测量几个参数，例如溶解的氧，盐度，温度和pH，USV可用于水状监测。

我们提出了一种新的四管齐下的方法，在文献中首次建立消防员的情境意识。我们构建了一系列深度学习框架，彼此之叠，以提高消防员在紧急首次响应设置中进行的救援任务的安全性，效率和成功完成。首先，我们使用深度卷积神经网络（CNN）系统，以实时地分类和识别来自热图像的感兴趣对象。接下来，我们将此CNN框架扩展了对象检测，跟踪，分割与掩码RCNN框架，以及具有多模级自然语言处理（NLP）框架的场景描述。第三，我们建立了一个深入的Q学习的代理，免受压力引起的迷失方向和焦虑，能够根据现场消防环境中观察和存储的事实来制定明确的导航决策。最后，我们使用了一种低计算无监督的学习技术，称为张量分解，在实时对异常检测进行有意义的特征提取。通过这些临时深度学习结构，我们建立了人工智能系统的骨干，用于消防员的情境意识。要将设计的系统带入消防员的使用，我们设计了一种物理结构，其中处理后的结果被用作创建增强现实的投入，这是一个能够建议他们所在地的消防员和周围的关键特征，这对救援操作至关重要在手头，以及路径规划功能，充当虚拟指南，以帮助迷彩的第一个响应者恢复安全。当组合时，这四种方法呈现了一种新颖的信息理解，转移和综合方法，这可能会大大提高消防员响应和功效，并降低寿命损失。

Explainable Artificial Intelligence (XAI) is transforming the field of Artificial Intelligence (AI) by enhancing the trust of end-users in machines. As the number of connected devices keeps on growing, the Internet of Things (IoT) market needs to be trustworthy for the end-users. However, existing literature still lacks a systematic and comprehensive survey work on the use of XAI for IoT. To bridge this lacking, in this paper, we address the XAI frameworks with a focus on their characteristics and support for IoT. We illustrate the widely-used XAI services for IoT applications, such as security enhancement, Internet of Medical Things (IoMT), Industrial IoT (IIoT), and Internet of City Things (IoCT). We also suggest the implementation choice of XAI models over IoT systems in these applications with appropriate examples and summarize the key inferences for future works. Moreover, we present the cutting-edge development in edge XAI structures and the support of sixth-generation (6G) communication services for IoT applications, along with key inferences. In a nutshell, this paper constitutes the first holistic compilation on the development of XAI-based frameworks tailored for the demands of future IoT use cases.

构建复杂三维（3D）塑料部件上的精确微纳米金属图案允许制造用于先进应用的功能装置。但是，这种图案目前是昂贵的，需要具有长制造时间的复杂过程。本作者演示了一种用任意复杂的形状制造微纳米3D金属塑料复合结构的方法。在这种方法中，修饰光固化树脂以制备能够允许随后的化学镀（ELP）的活性前体。新开发了一种多材料数字光处理3D打印机，以使含有由标准树脂或彼此嵌套的标准树脂或有源前体树脂制成的区域的部件的制造。这些部件的选择性3D ELP处理提供了各种金属塑料复合部件，其具有复杂的中空微纳米结构，其尺寸小于40μm的尺寸规模特定的拓扑关系。使用这种技术，可以通过传统方法制造的3D金属拓扑，并且可以在塑料部件内产生金属图案作为进一步小型化电子设备的装置。所提出的方法还可以产生具有改善金属粘附到塑料基材的金属涂层。基于该技术，设计并制造了由不同功能性非金属材料和特定金属图案组成的几种传感器。本结果证明了该方法的可行性，并提出了智能3D微纳米电子，3D可穿戴设备，微/纳米传感器和医疗保健领域的潜在应用。

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.

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。