本文研究了全球动态和高级功能的知识如何为流动环境中的机器人提供信息。具体而言，我们调查如何连贯的集合，在这些环境中发现的环境特征，可通知在这些方案中的机器人意识。所提出的方法是一种在线环境特征发生器，可用于机器人推理。我们在线计算Chereent Sets与机器学习的技术和设计框架，用于机器人行为，用于利用连贯的集合功能。我们展示了在线方法在离线方法上的有效性。值得注意的是，我们应用这些在线方法，以便通过水进行人行动行为和机器人导航的机器人监控。相干套装等环境特征为机器人提供了丰富的上下文，更智能，更高效的行为。
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Transfer operators offer linear representations and global, physically meaningful features of nonlinear dynamical systems. Discovering transfer operators, such as the Koopman operator, require careful crafted dictionaries of observables, acting on states of the dynamical system. This is ad hoc and requires the full dataset for evaluation. In this paper, we offer an optimization scheme to allow joint learning of the observables and Koopman operator with online data. Our results show we are able to reconstruct the evolution and represent the global features of complex dynamical systems.
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时间序列数据的生成和分析与许多从经济学到流体力学的定量字段相关。在物理科学中，诸如亚稳态和连贯的组的结构，慢松弛过程，集体变量显性过渡途径或歧管流动流动的概率流动可能非常重视理解和表征系统的动力动力学和机械性质。 Deeptime是一种通用Python库，提供各种工具来估计基于时间序列数据的动态模型，包括传统的线性学习方法，例如马尔可夫状态模型（MSM），隐藏的马尔可夫模型和Koopman模型，以及内核和深度学习方法如vampnets和深msms。该库主要兼容Scikit-Searn，为这些不同的模型提供一系列估计器类，但与Scikit-Ge劳说相比，还提供了深度模型类，例如，在MSM的情况下，提供了多种分析方法来计算有趣的热力学，动力学和动态量，例如自由能，松弛时间和过渡路径。图书馆专为易于使用而设计，而且易于维护和可扩展的代码。在本文中，我们介绍了Deeptime软件的主要特征和结构。
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我们合并计算力学的因果状态（预测等同历史）的定义与再现 - 内核希尔伯特空间（RKHS）表示推断。结果是一种广泛适用的方法，可直接从系统行为的观察中迁移因果结构，无论它们是否超过离散或连续事件或时间。结构表示 - 有限或无限状态内核$ \ epsilon $ -Machine - 由减压变换提取，其提供了有效的因果状态及其拓扑。以这种方式，系统动态由用于在因果状态上的随机（普通或部分）微分方程表示。我们介绍了一种算法来估计相关的演化运营商。平行于Fokker-Plank方程，它有效地发展了因果状态分布，并通过RKHS功能映射在原始数据空间中进行预测。我们展示了这些技术，以及他们的预测能力，在离散时间的离散时间离散 - 有限的无限值Markov订单流程，其中有限状态隐藏马尔可夫模型与（i）有限或（ii）不可数 - 无限因果态和（iii）连续时间，由热驱动的混沌流产生的连续值处理。该方法在存在不同的外部和测量噪声水平和非常高的维数据存在下鲁棒地估计因果结构。
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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 $地形导航问题进行验证。结果表明，拟议的方法在几个基线上导致了卓越的性能。然后，我们开发一个系统，该系统将我们的决策框架整合，与船上感知，并在杂乱的室内和非结构化的户外环境中进行现实世界的实验。物理系统的结果进一步展示了我们在挑战现实世界环境中的方法的适用性。
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提出了用于基于合奏的估计和模拟高维动力系统（例如海洋或大气流）的方法学框架。为此，动态系统嵌入了一个由动力学驱动的内核功能的繁殖核Hilbert空间的家族中。这个家庭因其吸引人的财产而被昵称为仙境。在梦游仙境中，Koopman和Perron-Frobenius操作员是统一且均匀的。该属性保证它们可以在一系列可对角线的无限发电机中表达。访问Lyapunov指数和切线线性动力学的精确集合表达式也可以直接可用。仙境使我们能够根据轨迹样本的恒定时间线性组合来设计出惊人的简单集合数据同化方法。通过几个基本定理的完全合理的叠加原则，使这种令人尴尬的简单策略成为可能。
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数据驱动的降级模型通常无法对沿坐标敏感的高维非线性系统进行准确的预测，因为这种坐标通常经常被截断，例如，通过正确的正交分解，核心成分分析和自动范围。这种系统在剪切主导的流体流中经常遇到，在剪切主导的流体流中，非正常性在障碍的生长中起着重要作用。为了解决这些问题，我们采用来自活跃子空间的想法来查找模型减少的坐标的低维系统，以平衡伴随的信息，以了解该系统的敏感性与沿轨迹的状态方差的敏感性。所得的方法是使用伴随快照（Cobras）称为协方差平衡降低，与平衡截断与状态和基于伴随的梯度协方差矩阵取代了系统gramians并遵守相同的关键转换定律。在这里，提取的坐标与可用于构建彼得罗夫 - 盖尔金还原模型的倾斜投影相关。我们提供了一种有效的基于快照的计算方法，类似于平衡的正交分解。这也导致观察到，可以单独依靠状态和梯度样品的内部产品来计算还原的坐标，从而使我们能够通过用核函数替换内部产品来找到丰富的非线性坐标。在这些坐标中，可以使用回归来学习减少的模型。我们演示了这些技术，并与简单但具有挑战性的三维系统和轴对称喷气流仿真进行比较，并具有$ 10^5 $状态变量。
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嘈杂的传感，不完美的控制和环境变化是许多现实世界机器人任务的定义特征。部分可观察到的马尔可夫决策过程（POMDP）提供了一个原则上的数学框架，用于建模和解决不确定性下的机器人决策和控制任务。在过去的十年中，它看到了许多成功的应用程序，涵盖了本地化和导航，搜索和跟踪，自动驾驶，多机器人系统，操纵和人类机器人交互。这项调查旨在弥合POMDP模型的开发与算法之间的差距，以及针对另一端的不同机器人决策任务的应用。它分析了这些任务的特征，并将它们与POMDP框架的数学和算法属性联系起来，以进行有效的建模和解决方案。对于从业者来说，调查提供了一些关键任务特征，以决定何时以及如何成功地将POMDP应用于机器人任务。对于POMDP算法设计师，该调查为将POMDP应用于机器人系统的独特挑战提供了新的见解，并指出了有希望的新方向进行进一步研究。
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主动同时定位和映射（SLAM）是规划和控制机器人运动以构建周围环境中最准确，最完整的模型的问题。自从三十多年前出现了积极感知的第一项基础工作以来，该领域在不同科学社区中受到了越来越多的关注。这带来了许多不同的方法和表述，并回顾了当前趋势，对于新的和经验丰富的研究人员来说都是非常有价值的。在这项工作中，我们在主动大满贯中调查了最先进的工作，并深入研究了仍然需要注意的公开挑战以满足现代应用程序的需求。为了实现现实世界的部署。在提供了历史观点之后，我们提出了一个统一的问题制定并审查经典解决方案方案，该方案将问题分解为三个阶段，以识别，选择和执行潜在的导航措施。然后，我们分析替代方法，包括基于深入强化学习的信念空间规划和现代技术，以及审查有关多机器人协调的相关工作。该手稿以讨论新的研究方向的讨论，解决可再现的研究，主动的空间感知和实际应用，以及其他主题。
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学习涉及时变和不断发展的系统动态的控制政策通常对主流强化学习算法构成了巨大的挑战。在大多数标准方法中，通常认为动作是一组刚性的，固定的选择，这些选择以预定义的方式顺序应用于状态空间。因此，在不诉诸于重大学习过程的情况下，学识渊博的政策缺乏适应动作集和动作的“行为”结果的能力。此外，标准行动表示和动作引起的状态过渡机制固有地限制了如何将强化学习应用于复杂的现实世界应用中，这主要是由于所得大的状态空间的棘手性以及缺乏概括的学术知识对国家空间未知部分的政策。本文提出了一个贝叶斯味的广义增强学习框架，首先建立参数动作模型的概念，以更好地应对不确定性和流体动作行为，然后将增强领域的概念作为物理启发的结构引入通过“极化体验颗粒颗粒建立） “维持在学习代理的工作记忆中。这些粒子有效地编码了以自组织方式随时间演变的动态学习体验。在强化领域之上，我们将进一步概括策略学习过程，以通过将过去的记忆视为具有隐式图结构来结合高级决策概念，在该结构中，过去的内存实例（或粒子）与决策之间的相似性相互联系。定义，因此，可以应用“关联记忆”原则来增强学习代理的世界模型。
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Koopman运算符是无限维的运算符，可全球线性化非线性动态系统，使其光谱信息可用于理解动态。然而，Koopman运算符可以具有连续的光谱和无限维度的子空间，使得它们的光谱信息提供相当大的挑战。本文介绍了具有严格融合的数据驱动算法，用于从轨迹数据计算Koopman运算符的频谱信息。我们引入了残余动态模式分解（ResDMD），它提供了第一种用于计算普通Koopman运算符的Spectra和PseudtoStra的第一种方案，无需光谱污染。使用解析器操作员和RESDMD，我们还计算与测量保存动态系统相关的光谱度量的平滑近似。我们证明了我们的算法的显式收敛定理，即使计算连续频谱和离散频谱的密度，也可以实现高阶收敛即使是混沌系统。我们展示了在帐篷地图，高斯迭代地图，非线性摆，双摆，洛伦茨系统和11美元延长洛伦兹系统的算法。最后，我们为具有高维状态空间的动态系统提供了我们的算法的核化变体。这使我们能够计算与具有20,046维状态空间的蛋白质分子的动态相关的光谱度量，并计算出湍流流过空气的误差界限的非线性Koopman模式，其具有雷诺数为$> 10 ^ 5 $。一个295,122维的状态空间。
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在本章中，我们确定了基本的几何结构，这些几何结构是采样，优化，推理和自适应决策问题的基础。基于此识别，我们得出了利用这些几何结构来有效解决这些问题的算法。我们表明，在这些领域中自然出现了广泛的几何理论，范围从测量过程，信息差异，泊松几何和几何整合。具体而言，我们解释了（i）如何利用汉密尔顿系统的符合性几何形状，使我们能够构建（加速）采样和优化方法，（ii）希尔伯特亚空间和Stein操作员的理论提供了一种通用方法来获得可靠的估计器，（iii）（iii）（iii）保留决策的信息几何形状会产生执行主动推理的自适应剂。在整个过程中，我们强调了这些领域之间的丰富联系。例如，推论借鉴了抽样和优化，并且自适应决策通过推断其反事实后果来评估决策。我们的博览会提供了基本思想的概念概述，而不是技术讨论，可以在本文中的参考文献中找到。
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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。
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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.
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最近的机器学习（ML）和深度学习（DL）的发展增加了所有部门的机会。 ML是一种重要的工具，可以应用于许多学科，但其直接应用于土木工程问题可能是挑战性的。在实验室中模拟的土木工程应用程序通常在现实世界测试中失败。这通常归因于用于培训和测试ML模型的数据之间的数据不匹配以及它在现实世界中遇到的数据，称为数据偏移的现象。然而，基于物理的ML模型集成了数据，部分微分方程（PDE）和数学模型以解决数据移位问题。基于物理的ML模型训练，以解决监督学习任务，同时尊重一般非线性方程描述的任何给定的物理定律。基于物理的ML，它在许多科学学科中占据中心阶段，在流体动力学，量子力学，计算资源和数据存储中起着重要作用。本文综述了基于物理学的ML历史及其在土木工程中的应用。
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We consider autocovariance operators of a stationary stochastic process on a Polish space that is embedded into a reproducing kernel Hilbert space. We investigate how empirical estimates of these operators converge along realizations of the process under various conditions. In particular, we examine ergodic and strongly mixing processes and obtain several asymptotic results as well as finite sample error bounds. We provide applications of our theory in terms of consistency results for kernel PCA with dependent data and the conditional mean embedding of transition probabilities. Finally, we use our approach to examine the nonparametric estimation of Markov transition operators and highlight how our theory can give a consistency analysis for a large family of spectral analysis methods including kernel-based dynamic mode decomposition.
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我们介绍了一种算法，用于计算采样歧管的测量测量算法，其依赖于对采样数据的植物嵌入的曲线图的模拟。我们的方法利用经典的结果在半导体分析和量子古典对应中，并形成用于学习数据集的歧管的技术的基础，随后用于高维数据集的非线性维度降低。我们以基于CoVID-19移动数据的聚类演示，从模型歧管中采样数据采样的数据，并通过集群演示来说明新的算法。最后，我们的方法揭示了数据采样和量化提供的离散化之间有趣的连接。
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当代机器人主义者的主要目标之一是使智能移动机器人能够在共享的人类机器人环境中平稳运行。为此目标服务的最基本必要的功能之一是在这种“社会”背景下有效的导航。结果，最近的一般社会导航的研究激增，尤其是如何处理社会导航代理之间的冲突。这些贡献介绍了各种模型，算法和评估指标，但是由于该研究领域本质上是跨学科的，因此许多相关论文是不可比较的，并且没有共同的标准词汇。这项调查的主要目标是通过引入这种通用语言，使用它来调查现有工作并突出开放问题来弥合这一差距。它首先定义社会导航的冲突，并提供其组成部分的详细分类学。然后，这项调查将现有工作映射到了本分类法中，同时使用其框架讨论论文。最后，本文提出了一些未来的研究方向和开放问题，这些方向目前正在社会导航的边界，以帮助集中于正在进行的和未来的研究。
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我们介绍了Koopman状态估计器（Koopse），一个无模型批量估计的框架，无需线性化假设，不需要特定于问题的特征选择，并且具有与数字无关的推理计算成本训练点。我们将原始非线性系统抬为高维再现内核希尔伯特空间（RKHS），其中系统变为双线性。可以通过在训练轨迹上求解最小二乘问题来学习时间不变的模型矩阵。在测试时间时，系统是代数操纵成线性时变系统，其中标准批量线性状态估计技术可用于有效地计算状态装置和协方差。随机傅里叶功能（RFF）用于结合基于Koopman的方法的计算效率和内核嵌入方法的一般性。 Koopse在实验上经过实验验证，涉及配备有超宽带接收器和轮内径术的移动机器人。 Koopse估计比标准模型的扩展Rauch-tung-Striebel（RTS）更加准确，并且尽管Koopse没有先验知识的系统的运动或测量模型。
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Experimental sciences have come to depend heavily on our ability to organize, interpret and analyze high-dimensional datasets produced from observations of a large number of variables governed by natural processes. Natural laws, conservation principles, and dynamical structure introduce intricate inter-dependencies among these observed variables, which in turn yield geometric structure, with fewer degrees of freedom, on the dataset. We show how fine-scale features of this structure in data can be extracted from \emph{discrete} approximations to quantum mechanical processes given by data-driven graph Laplacians and localized wavepackets. This data-driven quantization procedure leads to a novel, yet natural uncertainty principle for data analysis induced by limited data. We illustrate the new approach with algorithms and several applications to real-world data, including the learning of patterns and anomalies in social distancing and mobility behavior during the COVID-19 pandemic.
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