Autonomous underwater vehicles (AUVs) are becoming standard tools for underwater exploration and seabed mapping in both scientific and industrial applications \cite{graham2022rapid, stenius2022system}. Their capacity to dive untethered allows them to reach areas inaccessible to surface vessels and to collect data more closely to the seafloor, regardless of the water depth. However, their navigation autonomy remains bounded by the accuracy of their dead reckoning (DR) estimate of their global position, severely limited in the absence of a priori maps of the area and GPS signal. Global localization systems equivalent to the later exists for the underwater domain, such as LBL or USBL. However they involve expensive external infrastructure and their reliability decreases with the distance to the AUV, making them unsuitable for deep sea surveys.

本文主要研究范围传感机器人在置信度富的地图（CRM）中的定位和映射，这是一种持续信仰的密集环境表示，然后扩展到信息理论探索以减少姿势不确定性。大多数关于主动同时定位和映射（SLAM）和探索的作品始终假设已知的机器人姿势或利用不准确的信息指标来近似姿势不确定性，从而导致不知名的环境中的勘探性能和效率不平衡。这激发了我们以可测量的姿势不确定性扩展富含信心的互信息（CRMI）。具体而言，我们为CRMS提出了一种基于Rao-Blackwellized粒子过滤器的定位和映射方案（RBPF-CLAM），然后我们开发了一种新的封闭形式的加权方法来提高本地化精度而不扫描匹配。我们通过更准确的近似值进一步计算了使用加权颗粒的不确定的CRMI（UCRMI）。仿真和实验评估显示了在非结构化和密闭场景中提出的方法的定位准确性和探索性能。

自主导航的同时本地化和映射（SLAM）框架依赖于强大的数据关联来识别循环封闭以进行后端轨迹优化。对于配备了多层回声器（MBE）的自动水下车辆（AUV），由于海床中可识别的地标的稀缺性，数据关联尤其具有挑战性MBE数据的低分辨率特征。循环封闭检测的深度学习解决方案已显示出来自更结构化环境的数据的出色性能。但是，它们转移到海底领域并不是直接的，并且由于缺乏测深的数据集而阻碍了移植它们的努力。因此，在本文中，我们提出了一种神经网络体系结构，旨在展示将这种技术适应测深数据中对应匹配的潜力。我们从AUV任务中训练我们的框架，并评估其在循环闭合检测任务和粗点云对齐任务上的性能。最后，我们在更传统的方法上展示了其潜力，并释放其实现和所使用的数据集。

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.

A reliable pose estimator robust to environmental disturbances is desirable for mobile robots. To this end, inertial measurement units (IMUs) play an important role because they can perceive the full motion state of the vehicle independently. However, it suffers from accumulative error due to inherent noise and bias instability, especially for low-cost sensors. In our previous studies on Wheel-INS \cite{niu2021, wu2021}, we proposed to limit the error drift of the pure inertial navigation system (INS) by mounting an IMU to the wheel of the robot to take advantage of rotation modulation. However, it still drifted over a long period of time due to the lack of external correction signals. In this letter, we propose to exploit the environmental perception ability of Wheel-INS to achieve simultaneous localization and mapping (SLAM) with only one IMU. To be specific, we use the road bank angles (mirrored by the robot roll angles estimated by Wheel-INS) as terrain features to enable the loop closure with a Rao-Blackwellized particle filter. The road bank angle is sampled and stored according to the robot position in the grid maps maintained by the particles. The weights of the particles are updated according to the difference between the currently estimated roll sequence and the terrain map. Field experiments suggest the feasibility of the idea to perform SLAM in Wheel-INS using the robot roll angle estimates. In addition, the positioning accuracy is improved significantly (more than 30\%) over Wheel-INS. Source code of our implementation is publicly available (https://github.com/i2Nav-WHU/Wheel-SLAM).

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。

准确的动力学模型在许多机器人技术应用程序（例如越野导航和高速驾驶）中起着至关重要的作用。然而，学习随机运动动力学模型的许多最先进的方法需要对机器人状态作为标记的输入/输出示例进行精确测量，由于传感器功能有限，并且缺乏地面真相，在室外设置中可能很难获得。 。在这项工作中，我们提出了一种新技术，用于通过执行同时进行状态估计和动力学学习，从嘈杂和间接观察中学习神经随机的动力学模型。所提出的技术迭代地改善了预期最大化环路中的动力学模型，其中E步骤采样了使用粒子过滤的后状态轨迹，并且M步骤更新动力学，以使通过随机梯度上升的采样轨迹更加一致。我们在模拟和实际基准测试中评估了我们的方法，并将其与几种基线技术进行比较。我们的方法不仅达到了更高的精度，而且对观察噪声也更加强大，从而显示出有望提高许多其他机器人应用的性能。

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。

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.

LIDAR（光检测和测距）SLAM（同时定位和映射）作为室内清洁，导航和行业和家庭中许多其他有用应用的基础。从一系列LIDAR扫描，它构建了一个准确的全球一致的环境模型，并估计它内部的机器人位置。 SLAM本质上是计算密集的;在具有有限的加工能力的移动机器人上实现快速可靠的SLAM系统是一个具有挑战性的问题。为了克服这种障碍，在本文中，我们提出了一种普遍，低功耗和资源有效的加速器设计，用于瞄准资源限制的FPGA。由于扫描匹配位于SLAM的核心，所提出的加速器包括可编程逻辑部分上的专用扫描匹配核心，并提供软件接口以便于使用。我们的加速器可以集成到各种SLAM方法，包括基于ROS（机器人操作系统） - 基于ROS（机器人操作系统），并且用户可以切换到不同的方法而不修改和重新合成逻辑部分。我们将加速器集成为三种广泛使用的方法，即扫描匹配，粒子滤波器和基于图形的SLAM。我们使用现实世界数据集评估资源利用率，速度和输出结果质量方面的设计。 Pynq-Z2板上的实验结果表明，我们的设计将扫描匹配和循环闭合检测任务加速高达14.84倍和18.92倍，分别在上述方法中产生4.67倍，4.00倍和4.06倍的整体性能改进。我们的设计能够实现实时性能，同时仅消耗2.4W并保持精度，可与软件对应物乃至最先进的方法相当。

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。

Localization of autonomous unmanned aerial vehicles (UAVs) relies heavily on Global Navigation Satellite Systems (GNSS), which are susceptible to interference. Especially in security applications, robust localization algorithms independent of GNSS are needed to provide dependable operations of autonomous UAVs also in interfered conditions. Typical non-GNSS visual localization approaches rely on known starting pose, work only on a small-sized map, or require known flight paths before a mission starts. We consider the problem of localization with no information on initial pose or planned flight path. We propose a solution for global visual localization on a map at scale up to 100 km2, based on matching orthoprojected UAV images to satellite imagery using learned season-invariant descriptors. We show that the method is able to determine heading, latitude and longitude of the UAV at 12.6-18.7 m lateral translation error in as few as 23.2-44.4 updates from an uninformed initialization, also in situations of significant seasonal appearance difference (winter-summer) between the UAV image and the map. We evaluate the characteristics of multiple neural network architectures for generating the descriptors, and likelihood estimation methods that are able to provide fast convergence and low localization error. We also evaluate the operation of the algorithm using real UAV data and evaluate running time on a real-time embedded platform. We believe this is the first work that is able to recover the pose of an UAV at this scale and rate of convergence, while allowing significant seasonal difference between camera observations and map.

在本文中，我们提出了一种基于模型的增强学习（MBRL）算法，称为\ emph {Monte Carlo概率的学习控制}（MC-PILCO）。该算法依赖于高斯流程（GPS）来对系统动力学进行建模以及蒙特卡洛方法以估计策略梯度。这定义了一个框架，在该框架中，我们可以在其中选择以下组件的选择：（i）成本函数的选择，（ii）使用辍学的策略优化，（iii）通过在使用中的结构内核来提高数据效率GP型号。上述方面的组合会极大地影响MC-PILCO的性能。在模拟卡车杆环境中的数值比较表明，MC-PILCO具有更好的数据效率和控制性能W.R.T.最先进的基于GP的MBRL算法。最后，我们将MC-PILCO应用于实际系统，考虑到具有部分可测量状态的特定系统。我们讨论了在策略优化过程中同时建模测量系统和国家估计器的重要性。已在模拟和两个真实系统（Furuta pendulum和一个球形式钻机）中测试了所提出的溶液的有效性。

本文介绍了使用腿收割机进行精密收集任务的集成系统。我们的收割机在狭窄的GPS拒绝了森林环境中的自主导航和树抓取了一项挑战性的任务。提出了映射，本地化，规划和控制的策略，并集成到完全自主系统中。任务从使用定制的传感器模块开始使用人员映射感兴趣区域。随后，人类专家选择树木进行收获。然后将传感器模块安装在机器上并用于给定地图内的本地化。规划算法在单路径规划问题中搜索一个方法姿势和路径。我们设计了一个路径，后面的控制器利用腿的收割机的谈判粗糙地形的能力。在达接近姿势时，机器用通用夹具抓住一棵树。此过程重复操作员选择的所有树。我们的系统已经在与树干和自然森林中的测试领域进行了测试。据我们所知，这是第一次在现实环境中运行的全尺寸液压机上显示了这一自主权。

许多机器学习问题可以在估计功能的背景下构成，并且通常是时间依赖的功能，随着观察结果的到来，这些功能是实时估计的。高斯工艺（GPS）是建模实现非线性函数的吸引人选择，这是由于其灵活性和不确定性定量。但是，典型的GP回归模型有几个缺点：1）相对于观测值的常规GP推理量表$ O（n^{3}）$； 2）顺序更新GP模型并非微不足道； 3）协方差内核通常在该函数上执行平稳性约束，而具有非平稳协方差内核的GP通常在实践中使用了很难使用。为了克服这些问题，我们提出了一种顺序的蒙特卡洛算法，以适合GP的无限混合物，这些混合物捕获非平稳行为，同时允许在线分布式推理。我们的方法从经验上改善了在时间序列数据中存在非平稳性的在线GP估计的最先进方法的性能。为了证明我们在应用设置中提出的在线高斯流程混合物方法的实用性，我们表明我们可以使用在线高斯工艺匪徒成功实现优化算法。

We propose AstroSLAM, a standalone vision-based solution for autonomous online navigation around an unknown target small celestial body. AstroSLAM is predicated on the formulation of the SLAM problem as an incrementally growing factor graph, facilitated by the use of the GTSAM library and the iSAM2 engine. By combining sensor fusion with orbital motion priors, we achieve improved performance over a baseline SLAM solution. We incorporate orbital motion constraints into the factor graph by devising a novel relative dynamics factor, which links the relative pose of the spacecraft to the problem of predicting trajectories stemming from the motion of the spacecraft in the vicinity of the small body. We demonstrate the excellent performance of AstroSLAM using both real legacy mission imagery and trajectory data courtesy of NASA's Planetary Data System, as well as real in-lab imagery data generated on a 3 degree-of-freedom spacecraft simulator test-bed.

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。

非线性状态空间模型是一种强大的工具，可以在复杂时间序列中描述动态结构。在一个流的媒体设置中，当一次处理一个样本的情况下，状态的同时推断及其非线性动力学在实践中提出了重大挑战。我们开发了一个小说在线学习框架，利用变分推理和顺序蒙特卡罗，这使得灵活和准确的贝叶斯联合过滤。我们的方法提供了滤波后的近似，这可以任意地接近针对广泛的动态模型和观察模型的真正滤波分布。具体地，所提出的框架可以使用稀疏高斯过程有效地近似于动态的后验，允许潜在动力学的可解释模型。每个样本的恒定时间复杂性使我们的方法能够适用于在线学习场景，适用于实时应用。

尽管常规机器人系统中的每个不同任务都需要专用的场景表示形式，但本文表明，统一表示形式可以直接用于多个关键任务。我们提出了用于映射，进程和计划（LOG-GPIS-MOP）的log-gaussian过程隐式表面：基于统一表示形式的表面重建，本地化和导航的概率框架。我们的框架将对数转换应用于高斯过程隐式表面（GPIS）公式，以恢复全局表示，该表示可以准确地捕获具有梯度的欧几里得距离场，同时又是隐式表面。通过直接估计距离字段及其通过LOG-GPIS推断的梯度，提出的增量进程技术计算出传入帧的最佳比对，并在全球范围内融合以生成MAP。同时，基于优化的计划者使用相同的LOG-GPIS表面表示计算安全的无碰撞路径。我们根据最先进的方法验证了2D和3D和3D和基准测试的模拟和真实数据集的拟议框架。我们的实验表明，LOG-GPIS-MOP在顺序的音程，表面映射和避免障碍物中产生竞争结果。

学习涉及时变和不断发展的系统动态的控制政策通常对主流强化学习算法构成了巨大的挑战。在大多数标准方法中，通常认为动作是一组刚性的，固定的选择，这些选择以预定义的方式顺序应用于状态空间。因此，在不诉诸于重大学习过程的情况下，学识渊博的政策缺乏适应动作集和动作的“行为”结果的能力。此外，标准行动表示和动作引起的状态过渡机制固有地限制了如何将强化学习应用于复杂的现实世界应用中，这主要是由于所得大的状态空间的棘手性以及缺乏概括的学术知识对国家空间未知部分的政策。本文提出了一个贝叶斯味的广义增强学习框架，首先建立参数动作模型的概念，以更好地应对不确定性和流体动作行为，然后将增强领域的概念作为物理启发的结构引入通过“极化体验颗粒颗粒建立） “维持在学习代理的工作记忆中。这些粒子有效地编码了以自组织方式随时间演变的动态学习体验。在强化领域之上，我们将进一步概括策略学习过程，以通过将过去的记忆视为具有隐式图结构来结合高级决策概念，在该结构中，过去的内存实例（或粒子）与决策之间的相似性相互联系。定义，因此，可以应用“关联记忆”原则来增强学习代理的世界模型。