在合作本地化中，通信移动代理使用代理商相对测量来改善其死亡的全局本地化。测量调度使代理能够决定当其计算资源有限时应该处理它应该处理的可用互及的相对测量的子集。最佳测量调度是一种NP-COLLECLICALATIAL优化问题。所谓的顺序贪婪（SG）算法是这个问题的流行次优的多项式解决方案。然而，SG算法的优点函数评估需要访问所有地标代理的状态估计载体和错误协方差矩阵（代理可以从测量的队伍中获取的队友）。本文提出了对SG方法的CL测量调度，但是通过使用基于神经网络的代理模型作为SG算法的优点函数的代理来降低通信和计算成本。该模型的重要性是它由本地信息和来自地标代理的标量元数据驱动。此解决方案以三种方式解决运行SG算法的时间和内存复杂性问题：（a）减少代理间通信消息大小，（b）通过使用更简单的代理（代理）函数来降低功能评估的复杂性（ c）减少所需的内存大小.Simulations展示了我们的结果。

本文提出了一种新型数据驱动导航系统，用于在GPS拒绝，特征缺陷的环境中导航无人驾驶车辆（UV），例如隧道或矿山。该方法利用车辆可以部署和测量范围从其使本地化作为车辆穿过隧道预定路径来实现的地标。在此类方案中出现的一个关键问题是估计和减少在使命开始之前需要部署的地标数量，以便在使命开始之前，给定有关环境的一些信息。主要焦点是保持所需值的最大位置不确定性。在本文中，我们通过组合来自估计，机器学习和混合整数凸优化的技术，在GPS拒绝的功能缺陷环境中开发一种新的车辆导航系统。本文开发了一种新颖，系统的方法，用于通过环境执行本地化并通过环境导航UV，同时保持所需的本地化精度。我们还对不同情景进行了广泛的模拟实验，这些实验证实了所提出的导航系统的有效性。

本文解决了积极计划的问题，以在GNSS受限的场景中测量不确定性下实现多机器人系统（MRS）的合作定位。具体而言，我们解决了准确预测配备基于范围的测量设备的两个机器人之间未来连接的概率的问题。由于配备的传感器范围有限，由于机器人相互移动，网络连接拓扑中的边缘将被创建或破坏。因此，鉴于状态估计不完善和嘈杂的驱动，准确地预测边缘的未来存在是一项具有挑战性的任务。自适应功率序列扩展（或APSE）算法是根据当前估计和控制候选者开发的。这种算法在正态分布中应用了二次阳性形式的功率序列扩展公式。有限端近似是为了实现计算障碍。提出了进一步的分析，以表明通过自适应选择功率序列的求和度，可以从理论上将有限端近似中的截断误差降低到所需的阈值。几种足够的条件被严格得出作为选择原则。最后，相对于单个和多机器人案例，广泛的仿真结果和比较验证了正式计算的，因此将来拓扑的更准确的概率可以帮助改善在不确定性下积极计划的性能。

惯性导航系统与全球导航卫星系统之间的融合经常用于许多平台，例如无人机，陆地车辆和船舶船只。融合通常是在基于模型的扩展卡尔曼过滤框架中进行的。过滤器的关键参数之一是过程噪声协方差。它负责实时解决方案的准确性，因为它考虑了车辆动力学不确定性和惯性传感器质量。在大多数情况下，过程噪声被认为是恒定的。然而，由于整个轨迹的车辆动力学和传感器测量变化，过程噪声协方差可能会发生变化。为了应对这种情况，文献中建议了几种基于自适应的Kalman过滤器。在本文中，我们提出了一个混合模型和基于学习的自适应导航过滤器。我们依靠基于模型的Kalman滤波器和设计深神网络模型来调整瞬时系统噪声协方差矩阵，仅基于惯性传感器读数。一旦学习了过程噪声协方差，就可以将其插入建立的基于模型的Kalman滤波器中。在推导了提出的混合框架后，提出了使用四极管的现场实验结果，并给出了与基于模型的自适应方法进行比较。我们表明，所提出的方法在位置误差中获得了25％的改善。此外，提出的混合学习方法可以在任何导航过滤器以及任何相关估计问题中使用。

我们提出了一种基于新型的深神经网络（DNN）近似结构，以学习测量的估计值。我们详细介绍了能够培训DNN的算法。 DNN估计器仅在通过通信网络收到的情况下使用测量值。测量值是通过网络作为数据包传达的，以估算器未知的速率传达。数据包可能会掉落，需要重新传播。当他们穿越网络路径时，他们可能会遭受等待延误。估计的工作通常假设对测量系统的动态模型的了解，这可能在实践中无法使用。 DNN估计器不假设动态系统模型或通信网络的知识。它不需要其他作品经常使用的测量历史记录。在线性和非线性动态系统的模拟中，DNN估计器的平均估计误差明显小于常用时变的卡尔曼滤波器和无气体的卡尔曼滤波器的平均估计误差明显小。 DNN不必为不同的通信网络设置单独培训。由于测量源和估计器之间不完美的时间同步而导致的网络延迟估计估计的错误是可靠的。最后但并非最不重要的一点是，我们的模拟阐明了导致估计误差较低的更新速率。

我们提出了一种系统解决方案，以实现使用热图像和惯性测量的飞行机器人团队的数据效率，分散的状态估计。每个机器人可以独立飞行，并在可能的情况下交换数据以完善其状态估计。我们的系统前端应用在线光度校准以完善热图像，从而增强功能跟踪并放置识别。我们的系统后端使用协方差融合策略来忽略代理之间的互相关，以降低内存使用和计算成本。通信管道使用本地汇总的描述符（VLAD）的向量来构建需要较低带宽使用情况的请求响应策略。我们在合成数据和现实世界数据上测试我们的协作方法。我们的结果表明，相对于个人代理方法，该提出的方法最多可提高46％的轨迹估计，同时减少多达89％的通信交换。数据集和代码将发布给公众，扩展了已经发布的JPL XVIO库。

在本文中，我们设计了一个基于信息的多机器人来源，以寻求算法，其中一组移动传感器仅使用基于局部范围的测量值就本地化并移动靠近单个源。在算法中，移动传感器执行源标识/本地化以估计源位置；同时，他们移至新位置，以最大程度地提高有关传感器测量中包含的源的Fisher信息。在这样做的过程中，它们改善了源位置估计，并更靠近源。与传统的攀登算法相比，我们的算法在收敛速度方面具有优越性，在测量模型和信息指标的选择中是灵活的，并且对测量模型误差非常强大。此外，我们提供了算法的完全分布式版本，每个传感器都决定自己的动作，并且仅通过稀疏的通信网络与邻居共享信息。我们进行密集的仿真实验，以测试带有光传感器的小型地面车辆上的大规模系统和物理实验的算法，这表明在寻求光源方面取得了成功。

We propose a path planning methodology for a mobile robot navigating through an obstacle-filled environment to generate a reference path that is traceable with moderate sensing efforts. The desired reference path is characterized as the shortest path in an obstacle-filled Gaussian belief manifold equipped with a novel information-geometric distance function. The distance function we introduce is shown to be an asymmetric quasi-pseudometric and can be interpreted as the minimum information gain required to steer the Gaussian belief. An RRT*-based numerical solution algorithm is presented to solve the formulated shortest-path problem. To gain insight into the asymptotic optimality of the proposed algorithm, we show that the considered path length function is continuous with respect to the topology of total variation. Simulation results demonstrate that the proposed method is effective in various robot navigation scenarios to reduce sensing costs, such as the required frequency of sensor measurements and the number of sensors that must be operated simultaneously.

近年来我们目睹了巨大进展的动机，本文提出了对协作同时定位和映射（C-SLAM）主题的科学文献的调查，也称为多机器人猛击。随着地平线上的自动驾驶车队和工业应用中的多机器人系统的兴起，我们相信合作猛击将很快成为未来机器人应用的基石。在本调查中，我们介绍了C-Slam的基本概念，并呈现了彻底的文献综述。我们还概述了C-Slam在鲁棒性，通信和资源管理方面的主要挑战和限制。我们通过探索该地区目前的趋势和有前途的研究途径得出结论。

主动位置估计（APE）是使用一个或多个传感平台本地化一个或多个目标的任务。 APE是搜索和拯救任务，野生动物监测，源期限估计和协作移动机器人的关键任务。 APE的成功取决于传感平台的合作水平，他们的数量，他们的自由度和收集的信息的质量。 APE控制法通过满足纯粹剥削或纯粹探索性标准，可以实现主动感测。前者最大限度地减少了位置估计的不确定性;虽然后者驱动了更接近其任务完成的平台。在本文中，我们定义了系统地分类的主要元素，并批判地讨论该域中的最新状态。我们还提出了一个参考框架作为对截图相关的解决方案的形式主义。总体而言，本调查探讨了主要挑战，并设想了本地化任务的自主感知系统领域的主要研究方向。促进用于搜索和跟踪应用的强大主动感测方法的开发也有益。

本文通过匹配的追求方法开发了一类低复杂设备调度算法，以实现空中联合学习。提出的方案紧密跟踪了通过差异编程实现的接近最佳性能，并且基于凸松弛的众所周知的基准算法极大地超越了众所周知的基准算法。与最先进的方案相比，所提出的方案在系统上构成了较低的计算负载：对于$ k $设备和参数服务器上的$ n $ antennas，基准的复杂性用$ \ left缩放（n^）2 + k \ right）^3 + n^6 $，而提出的方案量表的复杂性则以$ 0 <p，q \ leq 2 $为$ k^p n^q $。通过CIFAR-10数据集上的数值实验证实了所提出的方案的效率。

在这项工作中，研究了使用板载探测仪和机器人间距离测量值的4个自由度（3D位置和标题）机器人对机器人相对框架转换估计的问题。首先，我们对问题进行了理论分析，即CRAMER-RAO下限（CRLB），Fisher Information Matrix（FIM）及其决定因素的推导和解释。其次，我们提出了基于优化的方法来解决该问题，包括二次约束二次编程（QCQP）和相应的半决赛编程（SDP）放松。此外，我们解决了以前的工作中忽略的实际问题，例如对超宽带（UWB）和轨道仪传感器之间的空间偏移的核算，拒绝UWB异常值并在开始操作之前检查单数配置。最后，对空中机器人进行的广泛的模拟和现实生活实验表明，所提出的QCQP和SDP方法的表现优于最先进的方法，尤其是在几何差或大的测量噪声条件下。通常，QCQP方法以计算时间为代价提供了最佳结果，而SDP方法运行得更快，并且在大多数情况下非常准确。

本文提出了一种新型的自适应样品基于空间的Viterbi算法，以在线方式定位。该方法依靠将目标的运动空间离散为代表有限数量的隐藏状态的单元。然后，通过隐藏的Markov模型（HMM）框架中的动态编程计算了跟踪目标的最可能的轨迹。提出的方法使用贝叶斯估计框架，该框架既不限于高斯噪声模型，也不需要线性化的目标运动模型或传感器测量模型。但是，基于HMM的定位方法可能会遭受较差的计算复杂性，因为在大空间中，由于高分辨率建模或目标定位，隐藏状态的数量增加。为了提高这种差的计算复杂性，本文提出了在最可能的信念空间中依次低至高分辨率的信念传播，从而大大降低了所需的资源。所提出的方法的灵感来自计算机视野字段中常用的K-D树算法（例如Quadtree）。使用超宽带（UWB）传感器网络进行的实验测试证明了我们的结果。

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。

Efficient localization plays a vital role in many modern applications of Unmanned Ground Vehicles (UGV) and Unmanned aerial vehicles (UAVs), which would contribute to improved control, safety, power economy, etc. The ubiquitous 5G NR (New Radio) cellular network will provide new opportunities for enhancing localization of UAVs and UGVs. In this paper, we review the radio frequency (RF) based approaches for localization. We review the RF features that can be utilized for localization and investigate the current methods suitable for Unmanned vehicles under two general categories: range-based and fingerprinting. The existing state-of-the-art literature on RF-based localization for both UAVs and UGVs is examined, and the envisioned 5G NR for localization enhancement, and the future research direction are explored.

在本文中，我们考虑了一个智能传感器（代理）的无线网络，该网络可以监视动态过程，并将测量结果发送到执行全球监控和决策的基站。智能传感器配备了传感和计算，并且可以在传输前发送原始测量或对其进行处理。受限的代理资源提出了基本的潜伏 - 准确性权衡。一方面，原始测量值不准确，但生产速度很快。另一方面，对资源约束平台上的数据处理以不可忽略的计算延迟成本生成准确的测量。此外，如果也压缩了处理的数据，则无线通信引起的延迟可能更高。因此，确定网络中的传感器应在何时何地传输原始测量或利用耗时的本地处理是一项挑战。为了解决这个设计问题，我们提出了一种增强学习方法，以学习有效的政策，该政策会动态决定何时在每个传感器上处理测量。我们提出的方法的有效性通过数值模拟，并通过案例研究对智能感应进行了验证。

This paper proposes a new 3D gas distribution mapping technique based on the local message passing of Gaussian belief propagation that is capable of resolving in real time, concentration estimates in 3D space whilst accounting for the obstacle information within the scenario, the first of its kind in the literature. The gas mapping problem is formulated as a 3D factor graph of Gaussian potentials, the connections of which are conditioned on local occupancy values. The Gaussian belief propagation framework is introduced as the solver and a new hybrid message scheduler is introduced to increase the rate of convergence. The factor graph problem is then redesigned as a dynamically expanding inference task, coupling the information of consecutive gas measurements with local spatial structure obtained by the robot. The proposed algorithm is compared to the state of the art methods in 2D and 3D simulations and is found to resolve distribution maps orders of magnitude quicker than typical direct solvers. The proposed framework is then deployed for the first time onboard a ground robot in a 3D mapping and exploration task. The system is shown to be able to resolve multiple sensor inputs and output high resolution 3D gas distribution maps in a GPS denied cluttered scenario in real time. This online inference of complicated plume structures provides a new layer of contextual information over its 2D counterparts and enables autonomous systems to take advantage of real time estimates to inform potential next best sampling locations.

机器人和与世界相互作用或互动的机器人和智能系统越来越多地被用来自动化各种任务。这些系统完成这些任务的能力取决于构成机器人物理及其传感器物体的机械和电气部件，例如，感知算法感知环境，并计划和控制算法以生产和控制算法来生产和控制算法有意义的行动。因此，通常有必要在设计具体系统时考虑这些组件之间的相互作用。本文探讨了以端到端方式对机器人系统进行任务驱动的合作的工作，同时使用推理或控制算法直接优化了系统的物理组件以进行任务性能。我们首先考虑直接优化基于信标的本地化系统以达到本地化准确性的问题。设计这样的系统涉及将信标放置在整个环境中，并通过传感器读数推断位置。在我们的工作中，我们开发了一种深度学习方法，以直接优化信标的放置和位置推断以达到本地化精度。然后，我们将注意力转移到了由任务驱动的机器人及其控制器优化的相关问题上。在我们的工作中，我们首先提出基于多任务增强学习的数据有效算法。我们的方法通过利用能够在物理设计的空间上概括设计条件的控制器，有效地直接优化了物理设计和控制参数，以直接优化任务性能。然后，我们对此进行跟进，以允许对离散形态参数（例如四肢的数字和配置）进行优化。最后，我们通过探索优化的软机器人的制造和部署来得出结论。

本文解决了多机器人主动信息采集（AIA）问题，其中一组移动机器人通过基础图进行通信，估计一个表达感兴趣现象的隐藏状态。可以在此框架中表达诸如目标跟踪，覆盖范围和大满贯之类的应用程序。但是，现有的方法要么是不可扩展的，因此无法处理动态现象，或者对通信图中的变化不健全。为了应对这些缺点，我们提出了一个信息感知的图形块网络（I-GBNET），即图形神经网络的AIA适应，该网络将信息通过图表表示，并以分布式方式提供顺序决定。通过基于集中抽样的专家求解器训练通过模仿学习训练的I-GBNET表现出置换量比和时间不变性，同时利用了对以前看不见的环境和机器人配置的卓越可扩展性，鲁棒性和概括性。与训练中看到的相比，隐藏状态和更复杂的环境的实验和更复杂的环境实验验证了所提出的体系结构的特性及其在应用定位和动态目标的应用中的功效。

近年来，研究人员委托机器人和无人驾驶汽车（UAV）团队委托进行准确的在线野火覆盖范围和跟踪。迄今为止，大多数先前的工作都集中在此类多机器人系统的协调和控制上，但尚未赋予这些无人机团队对火的轨道（即位置和传播动态）进行推理的能力，以提供性能保证时间范围。在空中野火监测的问题上，我们提出了一个预测框架，该框架使多UAV团队的合作能够与概率性能保证一起进行协作现场覆盖和火灾跟踪。我们的方法使无人机能够推断出潜在的火灾传播动态，以在安全至关重要的条件下进行时间扩展的协调。我们得出了一组新颖的，分析的时间和跟踪纠纷界限，以使无人机团队根据特定于案例的估计状态分发有限的资源并覆盖整个火灾区域，并提供概率性能保证。我们的结果不仅限于空中野火监测案例研究，而且通常适用于搜索和救援，目标跟踪和边境巡逻等问题。我们在模拟中评估了我们的方法，并在物理多机器人测试台上提供了建议的框架，以说明真实的机器人动态和限制。我们的定量评估验证了我们的方法的性能，分别比基于最新的模型和强化学习基准分别累积了7.5倍和9.0倍的跟踪误差。