测量机器人系统的整体自主评分需要一组相关方面和系统的组合，这些方面和特征可以以不同的单位，定性和/或不和谐测量。在本文中，我们建立了现有的非语境自治框架，以衡量并结合系统的自主水平和系统的组件性能，作为整体自治分数。我们检查一些组合功能的方法，显示一些方法如何找到相同数据的不同排名，并且我们使用加权产品方法来解决此问题。此外，我们介绍了非语境自治坐标，并表示具有自主距离的系统的整体自主权。我们将我们的方法应用于一组七个无人驾驶空中系统（UAS），并获得绝对的自主评分以及与最佳系统相对得分。
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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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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.
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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。
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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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近年来，空中机器人背景下的高速导航和环境互动已成为几个学术和工业研究研究的兴趣领域。特别是，由于其若干环境中的潜在可用性，因此搜索和拦截（SAI）应用程序造成引人注目的研究区域。尽管如此，SAI任务涉及有关感官权重，板载计算资源，致动设计和感知和控制算法的具有挑战性的发展。在这项工作中，已经提出了一种用于高速对象抓握的全自动空中机器人。作为一个额外的子任务，我们的系统能够自主地刺穿位于靠近表面的杆中的气球。我们的第一款贡献是在致动和感觉水平的致动和感觉水平的空中机器人的设计，包括具有额外传感器的新型夹具设计，使机器人能够高速抓住物体。第二种贡献是一种完整的软件框架，包括感知，状态估计，运动计划，运动控制和任务控制，以便快速且强大地执行自主掌握任务。我们的方法已在一个具有挑战性的国际竞争中验证，并显示出突出的结果，能够在室外环境中以6米/分来自动搜索，遵循和掌握移动物体
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Mohamed Bin Zayed国际机器人挑战（MBZIRC）2020为无人机（无人机）构成了不同的挑战。我们提供了四个量身定制的无人机，专门为MBZIRC的单独空中机器人任务开发，包括自定义硬件和软件组件。在挑战1中，使用高效率，车载对象检测管道进行目标UAV，以捕获来自目标UAV的球。第二个UAV使用类似的检测方法来查找和流行散落在整个竞技场的气球。对于挑战2，我们展示了一种能够自主空中操作的更大的无人机：从相机图像找到并跟踪砖。随后，将它们接近，挑选，运输并放在墙上。最后，在挑战3中，我们的UAV自动发现使用LIDAR和热敏摄像机的火灾。它用船上灭火器熄灭火灾。虽然每个机器人都具有任务特定的子系统，但所有无人机都依赖于为该特定和未来竞争开发的标准软件堆栈。我们介绍了我们最开源的软件解决方案，包括系统配置，监控，强大无线通信，高级控制和敏捷轨迹生成的工具。为了解决MBZirc 2020任务，我们在多个研究领域提出了机器视觉和轨迹生成的多个研究领域。我们介绍了我们的科学贡献，这些贡献构成了我们的算法和系统的基础，并分析了在阿布扎比的MBZIRC竞赛2020年的结果，我们的系统在大挑战中达到了第二名。此外，我们讨论了我们参与这种复杂的机器人挑战的经验教训。
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The concept of intelligent system has emerged in information technology as a type of system derived from successful applications of artificial intelligence. The goal of this paper is to give a general description of an intelligent system, which integrates previous approaches and takes into account recent advances in artificial intelligence. The paper describes an intelligent system in a generic way, identifying its main properties and functional components. The presented description follows a pragmatic approach to be used in an engineering context as a general framework to analyze and build intelligent systems. Its generality and its use is illustrated with real-world system examples and related with artificial intelligence methods.
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由于它可能对粮食安全，可持续性，资源利用效率，化学处理的降低以及人类努力和产量的优化，因此，自主机器人在农业中的应用正在越来越受欢迎。有了这一愿景，蓬勃发展的研究项目旨在开发一种适应性的机器人解决方案，用于精确耕作，该解决方案结合了小型自动无人驾驶飞机（UAV）（UAV）的空中调查能力以及由多功能无人驾驶的无人接地车（UGV）执行的针对性干预措施。本文概述了该项目中获得的科学和技术进步和结果。我们引入了多光谱感知算法以及空中和地面系统，用于监测农作物密度，杂草压力，作物氮营养状况，并准确地对杂草进行分类和定位。然后，我们介绍了针对我们在农业环境中机器人身份量身定制的导航和映射系统，以及用于协作映射的模块。我们最终介绍了我们在不同的现场条件和不同农作物中实施和测试的地面干预硬件，软件解决方案以及接口。我们描述了一个真正的用例，在该案例中，无人机与UGV合作以监视该领域并进行选择性喷涂而无需人工干预。
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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。
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在本文中，我们为全向机器人提供了一种积极的视觉血液。目标是生成允许这样的机器人同时定向机器人的控制命令并将未知环境映射到最大化的信息量和消耗尽可能低的信息。利用机器人的独立翻译和旋转控制，我们引入了一种用于活动V-SLAM的多层方法。顶层决定提供信息丰富的目标位置，并为它们产生高度信息的路径。第二个和第三层积极地重新计划并执行路径，利用连续更新的地图和本地特征信息。此外，我们介绍了两个实用程序配方，以解释视野和机器人位置的障碍物。通过严格的模拟，真正的机器人实验和与最先进的方法的比较，我们证明我们的方法通过较小的整体地图熵实现了类似的覆盖结果。这是可以获得的，同时保持横向距离比其他方法短至39％，而不增加车轮的总旋转量。代码和实现详细信息作为开源提供。
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微型航空车（MAV）具有很高的信息收集任务的潜力，以支持搜索和救援方案中的情况意识。在这种情况下，手动控制MAV需要经验丰富的飞行员，并且容易出错，尤其是在真正紧急情况的压力下。灾难情景的条件对于自动MAV系统也充满挑战。通常不知道环境，GNSS可能并不总是可用。我们介绍了一个不依赖全球定位系统的未知环境中自动MAV航班的系统。该方法在多个搜索和救援方案中进行评估，即使在室内和室外区域之间过渡时，也可以进行安全的自动飞行。
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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。
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对无人机系统（UAS）6G通信网络的供电解决方案的发动机解决方案非常广泛地增长了基于机器学习的自主模块和嵌入式图形处理单元（GPU）的广泛可用性。虽然这些技术已经彻底改变了UAS解决方案的可能性，但为UAS设计可操作，稳健的自主框架仍然是一个多方面和难题。在这项工作中，我们向US-IFLY提供了我们的小说，模块化框架，题为MR-IFLY，并讨论如何扩展它以启用6G Swarm解决方案。我们首先详细说明基于机器学习的UAS自主权与资源受限设备相关的挑战。接下来，我们深入描述，MR-IFLY的新颖深度估计和碰撞避免技术如何满足这些挑战。最后，我们描述了我们用来测量性能的各种评估标准，展示我们的优化机器视觉组件如何提供最多15倍的基线模型，并呈现MR-Ifly基于视觉碰撞避免技术的飞行演示视频。我们认为，这些经验结果通过提供独立的碰撞避免和导航能力来减少6G通信群中的节点之间的通信开销的候选者。
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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.
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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。
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安装在微空中车辆（MAV）上的地面穿透雷达是有助于协助人道主义陆地间隙的工具。然而，合成孔径雷达图像的质量取决于雷达天线的准确和精确运动估计以及与MAV产生信息性的观点。本文介绍了一个完整的自动空气缩进的合成孔径雷达（GPSAR）系统。该系统由空间校准和时间上同步的工业级传感器套件组成，使得在地面上方，雷达成像和光学成像。自定义任务规划框架允许在地上控制地上的Stripmap和圆形（GPSAR）轨迹的生成和自动执行，以及空中成像调查飞行。基于因子图基于Dual接收机实时运动（RTK）全局导航卫星系统（GNSS）和惯性测量单元（IMU）的测量值，以获得精确，高速平台位置和方向。地面真理实验表明，传感器时机为0.8美元，正如0.1美元的那样，定位率为1 kHz。与具有不确定标题初始化的单个位置因子相比，双位置因子配方可提高高达40％，批量定位精度高达59％。我们的现场试验验证了本地化准确性和精度，使得能够相干雷达测量和检测在沙子中埋入的雷达目标。这验证了作为鸟瞰着地图检测系统的潜力。
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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。
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为了使机器人系统在高风险，现实世界中取得成功，必须快速部署和强大的环境变化，表现不佳的硬件以及任务子任务失败。这些机器人通常被设计为考虑一系列任务事件，复杂的算法在某些关键的约束下降低了单个子任务失败率。我们的方法在视觉和控制中利用了共同的技术，并通过结果监测和恢复策略将鲁棒性编码为任务结构。此外，我们的系统基础架构可以快速部署，并且不需要中央通信。该报告还包括快速现场机器人开发和测试的课程。我们通过现实机器人实验在美国宾夕法尼亚州匹兹堡的户外测试地点以及2020年的穆罕默德·本·扎耶德国际机器人挑战赛开发和评估了我们的系统。所有竞争试验均在没有RTK-GP的情况下以完全自主模式完成。我们的系统在挑战2中排名第四，在大挑战赛中排名第七，诸如弹出五个气球（挑战1）之类的显着成就，成功地挑选和放置了一个障碍（挑战2），并将最多的水分配到户外，带有真正的户外火，并与自治无人机（挑战3）。
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传感器是将物理参数或环境特征（例如温度，距离，速度等）转换为可以通过数字测量和处理以执行特定任务的信号的设备。移动机器人需要传感器来测量其环境的属性，从而允许安全导航，复杂的感知和相应的动作以及与填充环境的其他代理的有效相互作用。移动机器人使用的传感器范围从简单的触觉传感器（例如保险杠）到复杂的基于视觉的传感器，例如结构化灯相机。所有这些都提供了可以由机器人计算机处理的数字输出（例如，字符串，一组值，矩阵等）。通常通过使用传感器中包含的数字转换器（ADC）的类似物来离散一个或多个模拟电信号来获得此类输出。在本章中，我们介绍了移动机器人技术中最常见的传感器，并提供了其分类法，基本特征和规格的介绍。对功能和应用程序类型的描述遵循一种自下而上的方法：在描述现实世界传感器之前，介绍了传感器所基于的基本原理和组件，这些传感器通常基于多种技术和基本设备。
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