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。

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。

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。

热方程驱动区域覆盖范围（HEDAC）是由潜在场的梯度引导的最先进的多机颈运动控制。特此实施有限元方法以获得Helmholtz部分微分方程的解决方案，该方程对测量运动控制的潜在字段进行了建模。这使我们能够调查任意形状的领域，并以优雅而健壮的方式包括Hedac的基本想法。对于简单的运动运动运动，通过将试剂运动用电位的梯度引导，可以成功处理障碍和边界避免限制。但是，包括其他约束，例如固定障碍物和移动障碍物的最小间隙距离以及最小的路径曲率半径，都需要控制算法的进一步交替。我们通过基于无碰撞逃生路线操纵的直接优化问题制定了一种相对简单但可靠的方法来处理这些约束的方法。这种方法提供了保证的避免碰撞机制，同时由于优化问题分配而在计算上是便宜的。在三个现实的测量场景模拟中评估了所提出的运动控制，显示了测量的有效性和控制算法的鲁棒性。此外，突出了由于定义不当的测量场景而引起的潜在操纵困难，我们提供了有关如何超越它们的指南。结果是有希望的，并表明了对自主测量和潜在的其他HEDAC利用的拟议受限的多代理运动控制的现实适用性。

本文考虑了安全协调一个配备传感器的机器人团队的问题，以减少有关动态过程的不确定性，而该过程将使目标消除信息增益和能源成本。优化这种权衡是可取的，但是在机器人轨迹集中导致非占主酮目标函数。因此，基于协调下降的普通多机器人计划者失去了其性能保证。此外，处理非单调性的方法在受到机器人间碰撞避免约束时会失去其性能保证。由于需要保留性能保证和安全保证，这项工作提出了一种分布式计划者的层次结构方法，该方法使用本地搜索，并根据控制屏障功能提供了基于控制屏障功能的当地搜索和分散的控制器，以确保安全并鼓励及时到达传感位置。通过大量的模拟，硬件测试和硬件实验，我们证明了所提出的方法比基于坐标下降的算法在感应和能源成本之间取得更好的权衡。

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。

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。

在过去的十年中，自动驾驶航空运输车辆引起了重大兴趣。这是通过空中操纵器和新颖的握手的技术进步来实现这一目标的。此外，改进的控制方案和车辆动力学能够更好地对有效载荷进行建模和改进的感知算法，以检测无人机（UAV）环境中的关键特征。在这项调查中，对自动空中递送车辆的技术进步和开放研究问题进行了系统的审查。首先，详细讨论了各种类型的操纵器和握手，以及动态建模和控制方法。然后，讨论了降落在静态和动态平台上的。随后，诸如天气状况，州估计和避免碰撞之类的风险以确保安全过境。最后，调查了交付的UAV路由，该路由将主题分为两个领域：无人机操作和无人机合作操作。

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。

This paper presents trajectory planning for three-dimensional autonomous multi-UAV volume coverage and visual inspection based on the Heat Equation Driven Area Coverage (HEDAC) algorithm. The method designs a potential field to achieve the target density and generate trajectories using potential gradients to direct UAVs to regions of a higher potential. Collisions are prevented by implementing a distance field and correcting the agent's directional vector if the distance threshold is reached. The method is successfully tested for volume coverage and visual inspection of complex structures such as wind turbines and a bridge. For visual inspection, the algorithm is supplemented with camera direction control. A field containing the nearest distance from any point in the domain to the structure is designed and this field's gradient provides the camera orientation throughout the trajectory. The bridge inspection test case is compared with a state-of-the-art method where the HEDAC algorithm allowed more surface area to be inspected under the same conditions. The limitations of the HEDAC method are analyzed, focusing on computational efficiency and adequacy of spatial coverage to approximate the surface coverage. The proposed methodology offers flexibility in various setup parameters and is applicable to real-world inspection tasks.

本文介绍了适用于各种实用多机器人应用的分布式算法。在这种多机器人应用中，使命的用户定义目标可以作为一般优化问题投射，而无需每个不同机器人的子任务的明确指南。由于环境未知，未知的机器人动态，传感器非线性等，优化成本函数的分析形式不可用。因此，标准梯度 - 下降样算法不适用于这些问题。为了解决这个问题，我们介绍了一种新的算法，仔细设计每个机器人的子变速功能，优化可以实现整个团队目标。在该转换时，我们提出了一种基于基于认知的自适应优化（CAO）算法的分布式方法，其能够近似每个机器人成本函数的演变并充分优化其决策变量（机器人动作）。后者可以通过在线学习来实现影响特派团目标的特定特定特征。总体而言，低复杂性算法可以简单地结合任何类型的操作约束，是容错的，并且可以适当地解决时变的成本函数。这种方法的基石是它与块坐标血管下降算法相同的收敛特征。该算法在多种方案下的三个异构模拟设置中评估，针对通用和特定于问题的算法。源代码可在\ url {https://github.com/athakapo/a-distributed-plug-lobot-applications}中获得。

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。

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.

本文介绍了设计，开发，并通过IISC-TCS团队为穆罕默德·本·扎耶德国际机器人挑战赛2020年挑战1的目标的挑战1硬件 - 软件系统的测试是抓住从移动和机动悬挂球UAV和POP气球锚定到地面，使用合适的操纵器。解决这一挑战的重要任务包括具有高效抓取和突破机制的硬件系统的设计和开发，考虑到体积和有效载荷的限制，使用适用于室外环境的可视信息的准确目标拦截算法和开发动态多功能机空中系统的软件架构，执行复杂的动态任务。在本文中，设计了具有末端执行器的单个自由度机械手设计用于抓取和突发，并且开发了鲁棒算法以拦截在不确定的环境中的目标。基于追求参与和人工潜在功能的概念提出了基于视觉的指导和跟踪法。本工作中提供的软件架构提出了一种操作管理系统（OMS）架构，其在多个无人机之间协同分配静态和动态任务，以执行任何给定的任务。这项工作的一个重要方面是所有开发的系统都设计用于完全自主模式。在这项工作中还包括对凉亭环境和现场实验结果中完全挑战的模拟的详细描述。所提出的硬件软件系统对反UAV系统特别有用，也可以修改以满足其他几种应用。

尽管使用多个无人机（UAV）具有快速自主探索的巨大潜力，但它的关注程度很少。在本文中，我们提出了赛车手，这是一种使用分散无人机的舰队的快速协作探索方法。为了有效派遣无人机，使用了基于在线HGRID空间分解的成对交互。它可确保仅使用异步和有限的通信同时探索不同的区域。此外，我们优化了未知空间的覆盖路径，并通过电容的车辆路由问题（CVRP）配方平衡分区到每个UAV的工作负载。鉴于任务分配，每个无人机都会不断更新覆盖路径，并逐步提取关键信息以支持探索计划。分层规划师可以找到探索路径，完善本地观点并生成序列的最小时间轨迹，以敏捷，安全地探索未知空间。对所提出的方法进行了广泛的评估，显示出较高的勘探效率，可伸缩性和对有限交流的鲁棒性。此外，我们第一次与现实世界中的多个无人机进行了完全分散的协作探索。我们将作为开源软件包发布实施。

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。

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.

在过去的几十年中，对生物启发的智能及其对机器人技术的应用非常关注。本文对生物启发的智能进行了全面的调查，重点是神经动力学方法，尤其是对自主机器人系统的路径计划和控制。首先，引入了以生物启发的分流模型及其变体（添加剂模型和门控偶极模型），并详细介绍其主要特征。然后，回顾了实时路径计划和各种机器人系统控制的两个主要神经动力学应用。一个以神经动力学模型为特征的生物启发的神经网络框架，用于移动机器人，清洁机器人和水下机器人。生物启发的神经网络已在无碰撞导航和合作中广泛使用，没有任何学习程序，全球成本功能以及动态环境的先验知识。此外，还进一步讨论了针对各种机器人系统的生物启发的后台控制器，这些控制器能够在发生较大的初始跟踪误差时消除速度跳跃。最后，本文讨论了当前的挑战和未来的研究方向。

作为行业4.0时代的一项新兴技术，数字双胞胎因其承诺进一步优化流程设计，质量控制，健康监测，决策和政策制定等，通过全面对物理世界进行建模，以进一步优化流程设计，质量控制，健康监测，决策和政策，因此获得了前所未有的关注。互连的数字模型。在一系列两部分的论文中，我们研究了不同建模技术，孪生启用技术以及数字双胞胎常用的不确定性量化和优化方法的基本作用。第二篇论文介绍了数字双胞胎的关键启示技术的文献综述，重点是不确定性量化，优化方法，开源数据集和工具，主要发现，挑战和未来方向。讨论的重点是当前的不确定性量化和优化方法，以及如何在数字双胞胎的不同维度中应用它们。此外，本文介绍了一个案例研究，其中构建和测试了电池数字双胞胎，以说明在这两部分评论中回顾的一些建模和孪生方法。 GITHUB上可以找到用于生成案例研究中所有结果和数字的代码和预处理数据。

两栖地面汽车将飞行和驾驶模式融合在一起，以实现更灵活的空中行动能力，并且最近受到了越来越多的关注。通过分析现有的两栖车辆，我们强调了在复杂的三维城市运输系统中有效使用两栖车辆的自动驾驶功能。我们审查并总结了现有两栖车辆设计中智能飞行驾驶的关键促成技术，确定主要的技术障碍，并提出潜在的解决方案，以实现未来的研究和创新。本文旨在作为研究和开发智能两栖车辆的指南，以实现未来的城市运输。