虽然当前用于自动驾驶机器人导航的系统可以在静态环境中产生安全有效的运动计划，但当多个机器人必须在狭窄的空间中一起导航时，它们通常会产生次优行为。例如，当两个机器人在狭窄的走廊上相遇时，他们可以转身找到替代路线，或者相互碰撞。本文提出了一种新的导航方法，该方法允许两个机器人在狭窄的走廊中相互通过，而无需碰撞，停止或等待。我们的方法是走廊传递（PHHP）的感知幻觉，学会了合成产生虚拟障碍（即感知幻觉），以促进多个机器人在狭窄的走廊中使用，这些机器人利用原本标准的自主导航系统。与多个基线相比，我们对各种走廊中物理机器人的实验表现出改善的性能。

谷仓（基准自动驾驶机器人导航）挑战在宾夕法尼亚州费城的2022年IEEE国际机器人和自动化国际会议（ICRA 2022）举行。挑战的目的是评估最先进的自动地面导航系统，以安全有效的方式将机器人通过高度约束的环境移动。具体而言，任务是将标准化的差分驱动地面机器人从预定义的开始位置导航到目标位置，而不会与模拟和现实世界中的任何障碍相撞。来自世界各地的五支球队参加了合格的模拟比赛，其中三支受邀在费城会议中心的一组身体障碍课程中相互竞争。竞争结果表明，尽管表面上显得简单，即使对于经验丰富的机器人主义者来说，在高度约束空间中的自主地面导航实际上远非解决问题。在本文中，我们讨论了挑战，前三名获胜团队所使用的方法以及学到的教训以指导未来的研究。

尽管移动操作在工业和服务机器人技术方面都重要，但仍然是一个重大挑战，因为它需要将最终效应轨迹的无缝整合与导航技能以及对长匹马的推理。现有方法难以控制大型配置空间，并导航动态和未知环境。在先前的工作中，我们建议将移动操纵任务分解为任务空间中最终效果的简化运动生成器，并将移动设备分解为训练有素的强化学习代理，以说明移动基础的运动基础，以说明运动的运动可行性。在这项工作中，我们引入了移动操作的神经导航（n $^2 $ m $^2 $），该导航将这种分解扩展到复杂的障碍环境，并使其能够解决现实世界中的广泛任务。最终的方法可以在未探索的环境中执行看不见的长马任务，同时立即对动态障碍和环境变化做出反应。同时，它提供了一种定义新的移动操作任务的简单方法。我们证明了我们提出的方法在多个运动学上多样化的移动操纵器上进行的广泛模拟和现实实验的能力。代码和视频可在http://mobile-rl.cs.uni-freiburg.de上公开获得。

为多个机器人制定安全，稳定和高效的避免障碍政策是具有挑战性的。大多数现有研究要么使用集中控制，要么需要与其他机器人进行通信。在本文中，我们提出了一种基于对数地图的新型对数深度强化学习方法，以避免复杂且无通信的多机器人方案。特别是，我们的方法将激光信息转换为对数图。为了提高训练速度和概括性能，我们的政策将在两个专门设计的多机器人方案中进行培训。与其他方法相比，对数图可以更准确地表示障碍，并提高避免障碍的成功率。我们最终在各种模拟和现实情况下评估了我们的方法。结果表明，我们的方法为复杂的多机器人场景和行人场景中的机器人提供了一种更稳定，更有效的导航解决方案。视频可在https://youtu.be/r0esuxe6mze上找到。

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。

对于移动机器人来说，自主行驶安全性的能力，尤其是在动态环境中的能力至关重要。近年来，DRL方法在避免动态障碍物方面表现出了出色的表现。但是，这些基于学习的方法通常是在专门设计的仿真环境中开发的，并且很难针对传统的计划方法进行测试。此外，这些方法将这些方法的集成和部署到真正的机器人平台中尚未完全解决。在本文中，我们介绍了Arena-Bench，这是一套基准套件，可在3D环境中在不同机器人平台上进行训练，测试和评估导航计划者。它提供了设计和生成高度动态评估世界，场景和自动导航任务的工具，并已完全集成到机器人操作系统中。为了展示我们套件的功能，我们在平台上培训了DRL代理，并将其与各种相关指标上的各种现有基于模型和学习的导航方法进行了比较。最后，我们将方法部署到了真实的机器人方面，并证明了结果的可重复性。该代码可在github.com/ignc-research/arena-bench上公开获得。

Despite recent progress on trajectory planning of multiple robots and path planning of a single tethered robot, planning of multiple tethered robots to reach their individual targets without entanglements remains a challenging problem. In this paper, we present a complete approach to address this problem. Firstly, we propose a multi-robot tether-aware representation of homotopy, using which we can efficiently evaluate the feasibility and safety of a potential path in terms of (1) the cable length required to reach a target following the path, and (2) the risk of entanglements with the cables of other robots. Then, the proposed representation is applied in a decentralized and online planning framework that includes a graph-based kinodynamic trajectory finder and an optimization-based trajectory refinement, to generate entanglement-free, collision-free and dynamically feasible trajectories. The efficiency of the proposed homotopy representation is compared against existing single and multiple tethered robot planning approaches. Simulations with up to 8 UAVs show the effectiveness of the approach in entanglement prevention and its real-time capabilities. Flight experiments using 3 tethered UAVs verify the practicality of the presented approach.

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。

多机器人导航是一项具有挑战性的任务，其中必须在动态环境中同时协调多个机器人。我们应用深入的加固学习（DRL）来学习分散的端到端策略，该政策将原始传感器数据映射到代理的命令速度。为了使政策概括，培训是在不同的环境和场景中进行的。在常见的多机器人场景中测试和评估了学识渊博的政策，例如切换一个地方，交叉路口和瓶颈情况。此策略使代理可以从死端恢复并浏览复杂的环境。

本文解决了在通信和传感器有限的动态环境中运行的移动机器人的安全计划和控制问题。在这种情况下，机器人无法感知周围的对象，而必须像在水下应​​用中那样依靠间歇性的外部信息。在这种情况下，挑战是机器人必须仅使用此陈旧数据计划，同时考虑到数据中的任何噪声或环境中的不确定性。为了应对这一挑战，我们提出了一种构图技术，该技术利用神经网络仅使用间歇性信息来快速通过拥挤和动态的环境来计划和控制机器人。具体而言，我们的工具使用可及性分析和潜在领域来训练能够生成安全控制动作的神经网络。我们通过跨越拥挤的运输渠道的水下车辆以及在通信和传感器限制环境中进行地面车辆进行的真实实验，展示了我们的技术。

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。

我们为仓库环境中的移动机器人提供基于新颖的强化学习（RL）任务分配和分散的导航算法。我们的方法是针对各种机器人执行各种接送和交付任务的场景而设计的。我们考虑了联合分散任务分配和导航的问题，并提出了解决该问题的两层方法。在更高级别，我们通过根据马尔可夫决策过程制定任务并选择适当的奖励来最大程度地减少总旅行延迟（TTD）来解决任务分配。在较低级别，我们使用基于ORCA的分散导航方案，使每个机器人能够独立执行这些任务，并避免与其他机器人和动态障碍物发生碰撞。我们通过定义较高级别的奖励作为低级导航算法的反馈来结合这些下层和上层。我们在复杂的仓库布局中进行了广泛的评估，并具有大量代理商，并根据近视拾取距离距离最小化和基于遗憾的任务选择，突出了对最先进算法的好处。我们观察到任务完成时间的改善高达14％，并且在计算机器人的无碰撞轨迹方面提高了40％。

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。

除了时间性能之外，对移动机器人的需求越来越多地对移动机器人进行操作。为此，本地计划的当前解决方案使用调整特定配置到应用程序环境的特征。在本文中，我们提出了一种开发质量模型的方法，可以通过自适应框架使用，以基于感知环境在运行时调整本地计划程序配置。我们提供了一种定义安全模型，该安全模型预测导航配置的安全性。实验已经在零售应用程序的现实导航方案中执行，以验证所获得的模型，并在自适应框架中展示它们的集成。

这封信建议基于分层成本图的多个自动移动机器人（AMR）的流量管理。多个AMR通过数据分发服务（DDS）进行通信，该数据由同一DDS域中的主题共享。每一层的成本都是由主题操纵的。域中的流量管理服务器将发送或接收到AMR的主题。使用分层成本图，提出并实施了新的禁令，车道过滤器，车队层和区域过滤器的概念。禁止过滤器可以帮助用户设置禁止AMR侵入的区域。车道滤波器可以根据角度图像帮助设置单向方向。车队层可以帮助AMR通过流量管理服务器共享其位置。该区域过滤器请求或接收一个独家区域，该区域只能由一个AMR占用，该区域可以从流量管理服务器中占据。所有层通过现实世界AMR在实验上验证。每个区域都可以使用用户定义的图像或基于文本的参数文件配置。

我们利用了肢体机器人互动和预言的互补优势，实现了点球导航。腿系统能够穿过比轮式机器人更复杂的地形，而是为了充分利用这种能力，我们需要导航系统中的高级路径规划仪，了解在不同地形上的低级运动策略的步行能力。我们通过使用壁虎搜寻反馈来实现这一目标来估计行走政策的安全操作限制，并感知意外障碍和地形性质，如可能被视力错过的地面的平滑度或柔软度。导航系统使用车载相机来生成占用映射和相应的成本图以实现目标。然后，FMM（快速行进方法）规划器然后生成目标路径。速度命令生成器将此作为输入，以从安全顾问，意外障碍和地形速度限制生成作为输入附加约束的机车策略的所需速度。与轮式机器人（Logobot）基线（Logobot）基线和其他具有不相交的基调规划和低级控制的基线显示出卓越的性能。我们还在具有板载传感器和计算的Quadruped Robot上显示了我们系统的真实部署。 https://navigation-locomotion.github.io/camera-ready的视频

通过直接将感知输入映射到机器人控制命令中，深入的强化学习（DRL）算法已被证明在机器人导航中有效，尤其是在未知环境中。但是，大多数现有方法忽略导航中的局部最小问题，从而无法处理复杂的未知环境。在本文中，我们提出了第一个基于DRL的导航方法，该方法由具有连续动作空间，自适应向前模拟时间（AFST）的SMDP建模，以克服此问题。具体而言，我们通过修改其GAE来更好地估计SMDP中的策略梯度，改善了指定SMDP问题的分布式近端策略优化（DPPO）算法。我们在模拟器和现实世界中评估了我们的方法。

图形神经网络（GNNS）是一种范式转换的神经结构，以便于学习复杂的多智能经纪行为。最近的工作已经表现出显着的绩效，如植绒，多代理路径规划和合作覆盖。但是，通过基于GNN的学习计划导出的策略尚未部署到物理多机器人系统上的现实世界。在这项工作中，我们展示了一个系统的设计，允许完全分散地执行基于GNN的策略。我们创建基于ROS2的框架，并在本文中详细说明其细节。我们展示了我们在一个案例研究的框架，需要在机器人之间进行紧张的协调，并呈现出于依赖于adhoc通信的分散式多机器人系统的基于GNN的政策的成功实际部署的一类结果。可以在线找到这种情况的视频演示。https://www.youtube.com/watch?v=coh-wln4io4

本文着重于影响弹性的移动机器人的碰撞运动计划和控制的新兴范式转移，并开发了一个统一的层次结构框架，用于在未知和部分观察的杂物空间中导航。在较低级别上，我们开发了一种变形恢复控制和轨迹重新启动策略，该策略处理可能在本地运行时发生的碰撞。低级系统会积极检测碰撞（通过内部内置的移动机器人上的嵌入式霍尔效应传感器），使机器人能够从其内部恢复，并在本地调整后影响后的轨迹。然后，在高层，我们提出了一种基于搜索的计划算法，以确定如何最好地利用潜在的碰撞来改善某些指标，例如控制能量和计算时间。我们的方法建立在A*带有跳跃点的基础上。我们生成了一种新颖的启发式功能，并进行了碰撞检查和调整技术，从而使A*算法通过利用和利用可能的碰撞来更快地收敛到达目标。通过将全局A*算法和局部变形恢复和重新融合策略以及该框架的各个组件相结合而生成的整体分层框架在模拟和实验中都经过了广泛的测试。一项消融研究借鉴了与基于搜索的最先进的避免碰撞计划者（用于整体框架）的链接，以及基于搜索的避免碰撞和基于采样的碰撞 - 碰撞 - 全球规划师（对于更高的较高的碰撞 - 等级）。结果证明了我们的方法在未知环境中具有碰撞的运动计划和控制的功效，在2D中运行的一类撞击弹性机器人具有孤立的障碍物。

当许多机器人必须在狭窄的空间中一起工作时，可以通过向前时间窗口进行精确的协调计划，可以安全，高效的运动，但这通常需要对所有设备的集中控制，这很难扩展。我们演示了GBP计划，这是一种基于高斯信念传播的多机器人计划问题的新型纯粹分布技术，该技术由定义动态和碰撞约束的通用因素图制成。在模拟中，我们表明我们的方法允许极高的性能协作计划，在繁忙，复杂的场景中，机器人能够互相交叉。即使在沟通失败的情况下，它们也比替代分布式计划技术保持更短，更快，更光滑的轨迹。