近年来，深度学习（DL）算法的使用改善了基于视觉的空间应用的性能。但是，生成大量的注释数据来培训这些DL算法已被证明具有挑战性。虽然可以使用合成生成的图像，但在实际环境中测试时，经过合成数据训练的DL模型通常容易受到性能降解。在这种情况下，卢森堡大学的安全，可靠性和信任（SNT）跨学科中心开发了“ SNT Zero-G Lab”，用于在模拟现实世界太空环境的条件下培训和验证基于视觉的空间算法。 SNT Zero-G实验室开发的一个重要方面是设备选择。从实验室开发过程中学到的经验教训，本文提出了一种系统的方法，将市场调查和设备选择的实验分析结合在一起。特别是，本文专注于太空实验室中的图像采集设备：背景材料，相机和照明灯。实验分析的结果表明，在太空实验室开发项目中选择有效的设备选择需要通过实验分析来称赞的市场调查。

这项工作介绍了斯坦福大学的Rendezvous和光学导航（Tron）的机器人测试的最新进展 - 这是一个能够验证空间载光学导航机器学习算法的第一个机器人试验。 Tron设施包括两个6度自由的Kuka机器人武器和一组Vicon运动轨道摄像机，以重新配置相机和目标样机模型之间的任意相对姿势。该设施包括多个地球玻璃灯箱和阳光灯，以重建高保真星源照明条件。在该设施概述后，该工作详细说明了多源校准程序，使物体与相机之间的相对姿势估计，具有毫米级位置和跨越级别的方向精度。最后，使用在合成图像上预先培训的卷积神经网络（CNN）进行合成和Tron模拟成像的比较分析。结果显示了CNN性能相当大的差距，表明Tron模拟图像可用于验证从计算机图形学更容易访问的合成图像训练的任何机器学习算法的鲁棒性。

该研究使用数学建模和人类对象实验，探讨了新兴网络摄像头可能在多大程度上泄漏了可识别的文本和图形信息，从网络摄像头捕获的眼镜反射中闪闪发光。我们工作的主要目标是衡量，计算和预测随着网络摄像头技术在未来发展的可识别性因素，限制和阈值。我们的工作探索并表征了基于光学攻击的可行威胁模型，该模型使用视频帧序列上的多帧超级分辨率技术。我们在受控实验室设置中的模型和实验结果表明，可以重建和识别超过75％的屏幕文本，其高度高达10毫米，并使用720p网络摄像头进行重建和识别。我们进一步将此威胁模型应用于具有不同攻击者功能的Web文本内容，以找到可以识别文本的阈值。我们与20名参与者的用户研究表明，当今的720p网络摄像头足以让对手在大芬特网站上重建文本内容。我们的模型进一步表明，向4K摄像机的演变将使文本泄漏的阈值倾斜到流行网站上大多数标题文本的重建。除文本目标外，还针对具有720p网络摄像头的Alexa前100个网站的封闭世界数据集的案例研究显示，即使没有使用机器学习模型，也没有10个参与者的最高识别精度为94％。我们的研究提出了近期缓解，包括用户可以用来模糊视频流的眼镜区域的软件原型。对于可能的长期防御，我们主张采用个人反思测试程序来评估各种环境下的威胁，并证明遵循最少特权原则对隐私敏感的情况的重要性。

基于自主视觉的太空传播导航是未来轨道服务和空间物流任务的启用技术。虽然一般的计算机愿景受益于机器学习（ML），但由于在空间环境中获取了预期目标的图像的图像的大规模标记数据集的不切实性，培训和验证的星式载体ML模型非常具有挑战性。迄今为止，诸如航天器姿势估计数据集（速度）的现有数据集主要依赖于培训和验证的合成图像，这很容易批量生产，但不能类似于目标星载图像固有的视觉特征和照明可变性。为了弥合当前实践与未来空间任务中的预期应用之间的差距，介绍了速度+：下一代航天器姿势估计数据集具有特定强调域间隙。除了用于训练的60,000个合成图像外，Speed +还包括从Rendezvous和光学导航（Tron）设施的试验台捕获的航天器模型模型的9,531个硬件映像。 Tron是一种专门的机器人测试用机器，能够以准确和最大多样化的姿势标签和高保真星载照明条件捕获任意数量的目标图像。 Speed +用于由平板和欧洲空间机构的平板和高级概念团队共同主办的第二次国际卫星造型估算挑战，以评估和比较在合成图像上培训的星式载ML模型的稳健性。

We present a novel single-shot interferometric ToF camera targeted for precise 3D measurements of dynamic objects. The camera concept is based on Synthetic Wavelength Interferometry, a technique that allows retrieval of depth maps of objects with optically rough surfaces at submillimeter depth precision. In contrast to conventional ToF cameras, our device uses only off-the-shelf CCD/CMOS detectors and works at their native chip resolution (as of today, theoretically up to 20 Mp and beyond). Moreover, we can obtain a full 3D model of the object in single-shot, meaning that no temporal sequence of exposures or temporal illumination modulation (such as amplitude or frequency modulation) is necessary, which makes our camera robust against object motion. In this paper, we introduce the novel camera concept and show first measurements that demonstrate the capabilities of our system. We present 3D measurements of small (cm-sized) objects with > 2 Mp point cloud resolution (the resolution of our used detector) and up to sub-mm depth precision. We also report a "single-shot 3D video" acquisition and a first single-shot "Non-Line-of-Sight" measurement. Our technique has great potential for high-precision applications with dynamic object movement, e.g., in AR/VR, industrial inspection, medical imaging, and imaging through scattering media like fog or human tissue.

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。

视觉的触觉传感器由于经济实惠的高分辨率摄像机和成功的计算机视觉技术而被出现为机器人触摸的有希望的方法。但是，它们的物理设计和他们提供的信息尚不符合真实应用的要求。我们提供了一种名为Insight的强大，柔软，低成本，视觉拇指大小的3D触觉传感器：它不断在其整个圆锥形感测表面上提供定向力分布图。围绕内部单眼相机构造，传感器仅在刚性框架上仅成型一层弹性体，以保证灵敏度，鲁棒性和软接触。此外，Insight是第一个使用准直器将光度立体声和结构光混合的系统来检测其易于更换柔性外壳的3D变形。通过将图像映射到3D接触力的空间分布（正常和剪切）的深神经网络推断力信息。洞察力在0.4毫米的总空间分辨率，力量幅度精度约为0.03 n，并且对于具有不同接触面积的多个不同触点，在0.03-2 n的范围内的5度大约5度的力方向精度。呈现的硬件和软件设计概念可以转移到各种机器人部件。

在本文中，我们描述了如何利用明亮的调制光源（例如，廉价，离心激光器）来利用CMOS图像传感器中的电子滚动快门。我们展示了七种不同CMOS相机的攻击，从IoT廉价到半专业监控摄像机，以突出滚动快门攻击的广泛适用性。我们模拟了影响不受控制的设置中滚动快门攻击的基本因素。然后，我们对对象检测任务的攻击作用进行了详尽的评估，研究了攻击参数的效果。我们验证了我们对两个独立相机收集的经验数据的模型，表明通过简单地使用来自相机数据表的信息，对手可以准确地预测注入的失真大小并相应地优化它们的攻击。我们发现，通过选择适当的攻击参数，对手可以通过最先进的探测器隐藏高达75％的物体。我们还调查了与NA \“{i} vers致盲攻击相比攻击的隐秘，表明常见的图像失真度量无法检测到攻击存在。因此，我们向骨干展示了一种新的，准确和轻巧的增强对象检测器的网络识别滚动快门攻击。总体而言，我们的结果表明，滚动快门攻击可以大大降低基于视觉智能系统的性能和可靠性。

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。

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。

在本报告中，我们提出了在哥斯达黎加太平洋架子和圣托里尼 - Kolumbo Caldera Complex中，在寻找寿命中的寻找寿命任务中的自主海洋机器人技术协调，操作策略和结果。它作为可能存在于海洋超越地球的环境中的类似物。本报告侧重于ROV操纵器操作的自动化，用于从海底获取有针对性的生物样品收集和返回的。在未来的外星勘查任务到海洋世界的背景下，ROV是一个模拟的行星着陆器，必须能够有能力的高水平自主权。我们的田间试验涉及两个水下车辆，冰（Nui）杂交ROV的两个水下车辆（即，龙眼或自主）任务，都配备了7-DOF液压机械手。我们描述了一种适应性，硬件无关的计算机视觉架构，可实现高级自动化操作。 Vision系统提供了对工作空间的3D理解，以便在复杂的非结构化环境中通知操纵器运动计划。我们展示了视觉系统和控制框架通过越来越具有挑战性的环境中的现场试验的有效性，包括来自活性Undersea火山，Kolumbo内的自动收集和生物样品的回报。根据我们在该领域的经验，我们讨论了我们的系统的表现，并确定了未来研究的有希望的指示。

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。

虽然虚拟生产系统中使用的LED面板可以显示出宽阔的颜色范围的充满活力的图像，但由于狭窄带红色，绿色和蓝色LED的峰值光谱输出，它们在用作照明时会产生有问题的颜色转移。在这项工作中，我们为虚拟生产阶段提供了改进的颜色校准过程，可改善此颜色演绎问题，同时还通过准确的相机内背景颜色。我们通过优化1）在相机视野中可见的LED面板像素来完成此操作，2）相机视野外的像素照亮了对象，并作为后处理，3）相机记录的像素值。结果是，在RGB LED面板虚拟生产阶段拍摄的镜头可以表现出更准确的肤色和服装颜色，同时仍然重现相机内背景的所需颜色。

成功的视觉导航取决于捕获包含足够有用信息的图像。在这封信中，我们探索了一种数据驱动的方法来说明环境照明的变化，改善了在视觉探测器（VO）或视觉同时定位和映射（SLAM）中使用的图像质量。我们训练深层卷积神经网络模型，以预测地调整相机增益和曝光时间参数，以便连续图像包含最大数量的可匹配功能。训练过程是完全自我监督的：我们的训练信号来自基础VO或SLAM管道，因此，对模型进行了优化，可以通过该特定管道进行良好的操作。我们通过广泛的现实世界实验证明，我们的网络可以预期并补偿急剧的照明变化（例如，过渡到道路隧道的过渡），比竞争摄像机参数控制算法保持了更高数量的Inlier功能匹配。

近年来，Imbersive显示器（例如VR耳机，AR眼镜，多视图显示器，自由点电视）已成为一种新的展示技术，与传统显示相比，提供了更好的视觉体验和观众的参与度。随着3D视频和展示技术的发展，高动态范围（HDR）摄像机和显示器的消费市场迅速增长。缺乏适当的实验数据是3D HDR视频技术领域的主要研究工作的关键障碍。同样，足够的现实世界多曝光实验数据集的不可用是用于HDR成像研究的主要瓶颈，从而限制了观众的体验质量（QOE）。在本文中，我们介绍了在印度理工学院马德拉斯校园内捕获的多元化立体曝光数据集，该数据集是多元化的动植物的所在地。该数据集使用ZED立体相机捕获，并提供户外位置的复杂场景，例如花园，路边景观，节日场地，建筑物和室内地区，例如学术和居住区。提出的数据集可容纳宽深度范围，复杂的深度结构，使物体运动复杂化，照明变化，丰富的色彩动态，纹理差异，除了通过移动摄像机和背景运动引入的显着随机性。拟议的数据集可公开向研究界公开使用。此外，详细描述了捕获，对齐和校准多曝光立体视频和图像的过程。最后，我们讨论了有关HDR成像，深度估计，一致的音调映射和3D HDR编码的进度，挑战，潜在用例和未来研究机会。

使用合成数据训练的深层模型需要适应域的适应性，以弥合模拟环境和目标环境之间的差距。最新的域适应方法通常需要来自目标域的足够数量（未标记的）数据。但是，当目标域是极端环境（例如空间）时，这种需求很难满足。在本文中，我们的目标问题是接近卫星姿势估计，从实际的会合任务中获取卫星的图像是昂贵的。我们证明，事件传感提供了一种有希望的解决方案，可以在Stark照明差异下从模拟到目标域。我们的主要贡献是一种基于事件的卫星姿势估计技术，纯粹是对合成事件数据进行培训的，该数据具有基本数据增强，以提高针对实际（嘈杂）事件传感器的鲁棒性。基础我们的方法是一个具有仔细校准的地面真相的新型数据集，其中包括通过在剧烈的照明条件下在实验室中模拟卫星集合场景获得的真实事件数据。数据集上的结果表明，我们基于事件的卫星姿势估计方法仅在没有适应的情况下接受合成数据训练，可以有效地概括为目标域。

许多施工机器人任务（例如自动水泥抛光或机器人石膏喷涂）需要高精度3D表面信息。但是，目前在市场上发现的消费级深度摄像头还不够准确，对于需要毫米（mm）级别准确性的这些任务。本文介绍了SL传感器，SL传感器是一种结构化的光传感溶液，能够通过利用相移初量法（PSP）编码技术来生产5 Hz的高保真点云。将SL传感器与两个商用深度摄像机进行了比较 - Azure Kinect和Realsense L515。实验表明，SL传感器以室内表面重建应用的精度和精度超过了两个设备。此外，为了证明SL传感器成为机器人应用的结构化光传感研究平台的能力，开发了运动补偿策略，该策略允许SL传感器在传统PSP方法仅在传感器静态时工作时在线性运动过程中运行。现场实验表明，SL传感器能够生成喷雾灰泥表面的高度详细的重建。机器人操作系统（ROS）的软件和SL传感器的示例硬件构建是开源的，其目的是使结构化的光传感更容易被施工机器人社区访问。所有文档和代码均可在https://github.com/ethz-asl/sl_sensor/上获得。

通过捕获来自宽频率范围的光谱数据以及空间信息，高光谱成像（HSI）可以检测温度，水分和化学成分方面的微小差异。因此，HSI已成功应用于各种应用，包括遥感安全和防御，植被和作物监测，食品/饮料和药品质量控制的精密农业。然而，对于碳纤维增强聚合物（CFRP）中的病症监测和损伤检测，HSI的使用是一个相对未受破坏的区域，因为现有的非破坏性测试（NDT）技术主要集中在提供有关结构的物理完整性但不对的信息材料组成。为此，HSI可以提供一种独特的方法来解决这一挑战。在本文中，通过使用近红外HSI相机，介绍了HSI对CFRP产品的非破坏性检查的应用，以EU H2020 FibreeUSE项目为背景。详细介绍了三种案例研究的技术挑战和解决方案，包括粘合剂残留检测，表面损伤检测和基于COBOT的自动检查。实验结果充分展示了HSI的巨大潜力和CFRP的NDT的相关视觉技术，特别是满足工业制造环境的潜力。

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。

本文对地面农业机器人系统和应用进行了全面综述，并特别关注收获，涵盖研究，商业产品和结果及其能力技术。大多数文献涉及作物检测的发展，通过视觉及其相关挑战的现场导航。健康监测，产量估计，水状态检查，种子种植和清除杂草经常遇到任务。关于机器人收割，苹果，草莓，西红柿和甜辣椒，主要是出版物，研究项目和商业产品中考虑的农作物。据报道的收获农业解决方案，通常由移动平台，单个机器人手臂/操纵器和各种导航/视觉系统组成。本文回顾了报告的特定功能和硬件的发展，通常是运营农业机器人收割机所要求的；它们包括（a）视觉系统，（b）运动计划/导航方法（对于机器人平台和/或ARM），（c）具有3D可视化的人类机器人交流（HRI）策略，（d）系统操作计划＆掌握策略和（e）机器人最终效果/抓手设计。显然，自动化农业，特别是通过机器人系统的自主收获是一个研究领域，它仍然敞开着，在可以做出新的贡献的地方提供了一些挑战。