在本文中，我们解决了未知和非结构化环境中在线四型全身运动计划（SE（3）计划）的问题。我们提出了一种新颖的多分辨率搜索方法，该方法发现了需要完整的姿势计划和仅需要位置计划的正常区域的狭窄区域。结果，将四型计划问题分解为几个SE（3）（如有必要）和R^3子问题。为了飞过发现的狭窄区域，提出了一个精心设计的狭窄区域的走廊生成策略，这大大提高了计划的成功率。总体问题分解和分层计划框架大大加速了计划过程，使得可以在未知环境中进行完全的板载感应和计算在线工作。广泛的仿真基准比较表明，所提出的方法的数量级比计算时间中最先进的方法快，同时保持高计划成功率。最终将所提出的方法集成到基于激光雷达的自主四旋转器中，并在未知和非结构化环境中进行了各种现实世界实验，以证明该方法的出色性能。

四型是敏捷平台。对于人类专家，他们可以在混乱的环境中进行极高的高速航班。但是，高速自主飞行仍然是一个重大挑战。在这项工作中，我们提出了一种基于走廊约束的最小控制工作轨迹优化（MINCO）框架的运动计划算法。具体而言，我们使用一系列重叠球来表示环境的自由空间，并提出了两种新型设计，使算法能够实时计划高速四轨轨迹。一种是一种基于采样的走廊生成方法，该方法在两个相邻球之间生成具有大型重叠区域（因此总走廊大小）的球体。第二个是一个后退的地平线走廊（RHC）策略，其中部分生成的走廊在每个补给中都重复使用。这两种设计一起，根据四极管的当前状态扩大走廊的空间，因此使四极管可以高速操纵。我们根据其他最先进的计划方法基准了我们的算法，以显示其在模拟中的优势。还进行了全面的消融研究，以显示这两种设计的必要性。最终在木材环境中对自动激光雷达四型二次无人机进行了评估，该方法的飞行速度超过13.7 m/s，而没有任何先前的环境或外部定位设施图。

By utilizing only depth information, the paper introduces a novel but efficient local planning approach that enhances not only computational efficiency but also planning performances for memoryless local planners. The sampling is first proposed to be based on the depth data which can identify and eliminate a specific type of in-collision trajectories in the sampled motion primitive library. More specifically, all the obscured primitives' endpoints are found through querying the depth values and excluded from the sampled set, which can significantly reduce the computational workload required in collision checking. On the other hand, we furthermore propose a steering mechanism also based on the depth information to effectively prevent an autonomous vehicle from getting stuck when facing a large convex obstacle, providing a higher level of autonomy for a planning system. Our steering technique is theoretically proved to be complete in scenarios of convex obstacles. To evaluate effectiveness of the proposed DEpth based both Sampling and Steering (DESS) methods, we implemented them in the synthetic environments where a quadrotor was simulated flying through a cluttered region with multiple size-different obstacles. The obtained results demonstrate that the proposed approach can considerably decrease computing time in local planners, where more trajectories can be evaluated while the best path with much lower cost can be found. More importantly, the success rates calculated by the fact that the robot successfully navigated to the destinations in different testing scenarios are always higher than 99.6% on average.

作为一种完全致动的系统，全向多电流飞机（OMAVS）的机动性比传统不足的多电流飞机具有更灵活的机动性，并且它在复杂环境中的障碍物避免飞行中也具有更大的优势。可以发挥OMAV的潜力的整个自由轨迹。到配置空间的高维度，使设计的轨迹生成算法有效且可扩展是一项挑战。本文旨在实现复杂环境中OMAV的障碍避免计划。 OMAVS的6-DOF轨迹生成框架首次根据几何约束的最小控制工作（MINCO）轨迹生成框架设计。根据一系列凸Polyhedra代表的安全区域，与飞机的整体形状和整体形状和整体形状和整体形状和结合在一起。动态约束，该框架最终生成了无碰撞的最佳6-DOF轨迹。车辆的态度通过立体图投影将参数化为3D矢量。基于凉亭和PX4自动驾驶仪的示意实验是为了验证提议的框架的性能。

本文着重于影响弹性的移动机器人的碰撞运动计划和控制的新兴范式转移，并开发了一个统一的层次结构框架，用于在未知和部分观察的杂物空间中导航。在较低级别上，我们开发了一种变形恢复控制和轨迹重新启动策略，该策略处理可能在本地运行时发生的碰撞。低级系统会积极检测碰撞（通过内部内置的移动机器人上的嵌入式霍尔效应传感器），使机器人能够从其内部恢复，并在本地调整后影响后的轨迹。然后，在高层，我们提出了一种基于搜索的计划算法，以确定如何最好地利用潜在的碰撞来改善某些指标，例如控制能量和计算时间。我们的方法建立在A*带有跳跃点的基础上。我们生成了一种新颖的启发式功能，并进行了碰撞检查和调整技术，从而使A*算法通过利用和利用可能的碰撞来更快地收敛到达目标。通过将全局A*算法和局部变形恢复和重新融合策略以及该框架的各个组件相结合而生成的整体分层框架在模拟和实验中都经过了广泛的测试。一项消融研究借鉴了与基于搜索的最先进的避免碰撞计划者（用于整体框架）的链接，以及基于搜索的避免碰撞和基于采样的碰撞 - 碰撞 - 全球规划师（对于更高的较高的碰撞 - 等级）。结果证明了我们的方法在未知环境中具有碰撞的运动计划和控制的功效，在2D中运行的一类撞击弹性机器人具有孤立的障碍物。

本文介绍了一个新的在线多代理轨迹规划算法，可确保在杂乱的环境中产生安全，动态可行的轨迹。所提出的算法利用线性安全走廊（LSC）来制定分布式轨迹优化问题，只有可行的约束，因此它不采用松弛变量或软限制以避免优化失败。我们采用基于优先的目标规划方法来防止僵局而无需额外的程序来确定要屈服的机器人。所提出的算法可以平均将60个代理的轨迹平均每代理使用英特尔I7笔记本电脑计算60个代理，并与基于软限制的基线相比，显示了类似的飞行距离和距离。我们核实所提出的方法可以在随机森林和室内空间中没有僵局达到目标，并且我们通过在迷宫状环境中使用10个时段的真正飞行试验验证了所提出的算法的安全性和可操作性。

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。

由于多重冲突目标和非凸起约束上升的数值问题，快速生成无人机的最佳追逐动态，以遵循障碍物之间的动态目标是挑战。本研究建议解决具有融合的快速可靠的管道的困难，该管道包含1）目标运动预测和2）追逐计划者。它们基于采样和检查方法，包括生成高质量候选基元和具有光计算负荷的可行性测试。我们通过选择由过去观察构建的一组候选者中选择最佳预测来预测目标的运动。基于预测，我们构建了一组预期追逐轨迹，其减少了高阶导数，同时从预测的目标运动保持所需的相对距离。然后，候选轨迹在追逐者的安全性和朝向目标的可视性上进行测试，而不会逼近约束。在涉及动态障碍的具有挑战性的情况下，彻底评估了所提出的算法。此外，从目标识别到追逐运动规划的整体过程在无人机上完全实施，展示了现实世界的适用性。

本文提出了一种有效且安全的方法，可以避免基于LiDAR的静态和动态障碍。首先，点云用于生成实时的本地网格映射以进行障碍物检测。然后，障碍物由DBSCAN算法聚集，并用最小边界椭圆（MBE）包围。此外，进行数据关联是为了使每个MBE与当前帧中的障碍匹配。考虑到MBE作为观察，Kalman滤波器（KF）用于估计和预测障碍物的运动状态。通过这种方式，可以将远期时间域中每个障碍物的轨迹作为一组椭圆化。由于MBE的不确定性，参数化椭圆形的半肢和半尺寸轴被扩展以确保安全性。我们扩展了传统的控制屏障功能（CBF），并提出动态控制屏障功能（D-CBF）。我们将D-CBF与模型预测控制（MPC）结合起来，以实施安全至关重要的动态障碍。进行了模拟和实际场景中的实验，以验证我们算法的有效性。源代码发布以供社区参考。

This paper presents a two-step algorithm for online trajectory planning in indoor environments with unknown obstacles. In the first step, sampling-based path planning techniques such as the optimal Rapidly exploring Random Tree (RRT*) algorithm and the Line-of-Sight (LOS) algorithm are employed to generate a collision-free path consisting of multiple waypoints. Then, in the second step, constrained quadratic programming is utilized to compute a smooth trajectory that passes through all computed waypoints. The main contribution of this work is the development of a flexible trajectory planning framework that can detect changes in the environment, such as new obstacles, and compute alternative trajectories in real time. The proposed algorithm actively considers all changes in the environment and performs the replanning process only on waypoints that are occupied by new obstacles. This helps to reduce the computation time and realize the proposed approach in real time. The feasibility of the proposed algorithm is evaluated using the Intel Aero Ready-to-Fly (RTF) quadcopter in simulation and in a real-world experiment.

Despite recent progress on trajectory planning of multiple robots and path planning of a single tethered robot, planning of multiple tethered robots to reach their individual targets without entanglements remains a challenging problem. In this paper, we present a complete approach to address this problem. Firstly, we propose a multi-robot tether-aware representation of homotopy, using which we can efficiently evaluate the feasibility and safety of a potential path in terms of (1) the cable length required to reach a target following the path, and (2) the risk of entanglements with the cables of other robots. Then, the proposed representation is applied in a decentralized and online planning framework that includes a graph-based kinodynamic trajectory finder and an optimization-based trajectory refinement, to generate entanglement-free, collision-free and dynamically feasible trajectories. The efficiency of the proposed homotopy representation is compared against existing single and multiple tethered robot planning approaches. Simulations with up to 8 UAVs show the effectiveness of the approach in entanglement prevention and its real-time capabilities. Flight experiments using 3 tethered UAVs verify the practicality of the presented approach.

我们解决了在存在障碍物的情况下，通过一系列航路点来解决四肢飞行的最低时间飞行问题，同时利用了完整的四型动力学。早期作品依赖于简化的动力学或多项式轨迹表示，而这些动力学或多项式轨迹表示，这些表示没有利用四四光的全部执行器电位，因此导致了次优溶液。最近的作品可以计划最小的时间轨迹；然而，轨迹是通过无法解释障碍的控制方法执行的。因此，由于模型不匹配和机上干扰，成功执行此类轨迹很容易出现错误。为此，我们利用深厚的强化学习和经典的拓扑路径计划来训练强大的神经网络控制器，以在混乱的环境中为最少的四型四型飞行。由此产生的神经网络控制器表现出比最新方法相比，高达19％的性能要高得多。更重要的是，博学的政策同时在线解决了计划和控制问题，以解决干扰，从而实现更高的鲁棒性。因此，提出的方法在没有碰撞的情况下实现了100％的最低时间策略的成功率，而传统的计划和控制方法仅获得40％。所提出的方法在模拟和现实世界中均已验证，四速速度高达42公里/小时，加速度为3.6g。

陆地 - 空中双模车辆在学术界和工业中绽放，因为它们融入了空中车辆的高流动性和地面车辆的长期耐力。在这项工作中，我们提出了一种自主和自适应的导航框架，为这类车辆带来完全自主权。该框架主要包括1）分层运动规划器，在未知环境中产生安全和低功率的地面 - 鸟轨迹，2）统一运动控制器，其动态地调整陆地运动中的能量消耗。广泛的现实实验和基准比较是在定制的机器人平台上进行的，以验证所提出的框架的稳健性和性能。在测试期间，机器人安全地穿越了陆地集成流动性的复杂环境，并在地面运动中实现了7美元的节能。最后，我们将为社区的引用发出我们的代码和硬件配置。

神经辐射场（NERF）最近被成为自然，复杂3D场景的代表的强大范例。 NERFS表示神经网络中的连续体积密度和RGB值，并通过射线跟踪从看不见的相机观点生成照片逼真图像。我们提出了一种算法，用于通过仅使用用于本地化的板载RGB相机表示为NERF的3D环境导航机器人。我们假设现场的NERF已经预先训练了离线，机器人的目标是通过NERF中的未占用空间导航到目标姿势。我们介绍了一种轨迹优化算法，其避免了基于NERF中的高密度区域的碰撞，其基于差分平整度的离散时间版本，其可用于约束机器人的完整姿势和控制输入。我们还介绍了基于优化的过滤方法，以估计单位的RGB相机中的NERF中机器人的6dof姿势和速度。我们将轨迹策划器与在线重新循环中的姿势过滤器相结合，以提供基于视觉的机器人导航管道。我们使用丛林健身房环境，教堂内部和巨石阵线导航的四轮车机器人，使用RGB相机展示仿真结果。我们还展示了通过教会导航的全向地面机器人，要求它重新定位以缩小差距。这项工作的视频可以在https://mikh3x4.github.io/nerf-navigation/找到。

We address the theoretical and practical problems related to the trajectory generation and tracking control of tail-sitter UAVs. Theoretically, we focus on the differential flatness property with full exploitation of actual UAV aerodynamic models, which lays a foundation for generating dynamically feasible trajectory and achieving high-performance tracking control. We have found that a tail-sitter is differentially flat with accurate aerodynamic models within the entire flight envelope, by specifying coordinate flight condition and choosing the vehicle position as the flat output. This fundamental property allows us to fully exploit the high-fidelity aerodynamic models in the trajectory planning and tracking control to achieve accurate tail-sitter flights. Particularly, an optimization-based trajectory planner for tail-sitters is proposed to design high-quality, smooth trajectories with consideration of kinodynamic constraints, singularity-free constraints and actuator saturation. The planned trajectory of flat output is transformed to state trajectory in real-time with consideration of wind in environments. To track the state trajectory, a global, singularity-free, and minimally-parameterized on-manifold MPC is developed, which fully leverages the accurate aerodynamic model to achieve high-accuracy trajectory tracking within the whole flight envelope. The effectiveness of the proposed framework is demonstrated through extensive real-world experiments in both indoor and outdoor field tests, including agile SE(3) flight through consecutive narrow windows requiring specific attitude and with speed up to 10m/s, typical tail-sitter maneuvers (transition, level flight and loiter) with speed up to 20m/s, and extremely aggressive aerobatic maneuvers (Wingover, Loop, Vertical Eight and Cuban Eight) with acceleration up to 2.5g.

未知环境的探索和映射是自动机器人应用程序中的一项基本任务。在本文中，我们介绍了一个完整的框架，用于在未知的地下地区部署MAVS中的MAV。探索算法的主要动机是描绘机器人的下一个最佳边界，以便可以快速，安全但有效的方式覆盖新的地面。拟议的框架使用一种新颖的边界选择方法，该方法还有助于在地下洞穴，矿山和城市地区等受阻区中自动驾驶的安全导航。这项工作中提出的框架分叉了本地和全球探索中的勘探问题。拟议的勘探框架也可以根据机器人上的计算资源进行适应，这意味着可以在探索速度和地图质量之间进行权衡。这样的功能使建议的框架可以在地下探索，映射以及快速搜索和救援方案中部署。整个系统被认为是在类似隧道的环境中导航和物体定位的低复杂性和基线解决方案。在详细的仿真研究中评估了所提出的框架的性能，并与针对DARPA Sub-T挑战开发的高级探索计划框架进行了比较，这将在本文中介绍。

在本文中，我们提出了一种在动态环境中进行多动能计划的新方法。环境被表示为时间占用网格，它赋予了所有障碍的当前以及未来/预测状态。该方法基于以前的安全走廊生成和多旋转计划的工作，以避免移动和静态障碍。它首先生成了目标的全球途径，该途径没有考虑到环境的动态方面。然后，我们使用时间安全走廊来生成机器人将来可以在离散瞬间进入的安全空间。最后，我们在优化公式中使用了时间安全走廊，该公式说明了多电流动力学以及所有障碍，以生成由多旋翼控制器执行的轨迹。我们在模拟中显示了我们方法的性能。

导航动态环境要求机器人生成无碰撞的轨迹，并积极避免移动障碍。大多数以前的作品都基于一个单个地图表示形式（例如几何，占用率或ESDF地图）设计路径计划算法。尽管他们在静态环境中表现出成功，但由于地图表示的限制，这些方法无法同时可靠地处理静态和动态障碍。为了解决该问题，本文提出了一种利用机器人在板载视觉的基于梯度的B-Spline轨迹优化算法。深度视觉使机器人能够基于体素图以几何形式跟踪和表示动态对象。拟议的优化首先采用基于圆的指南算法，以近似避免静态障碍的成本和梯度。然后，使用视觉检测的移动对象，我们的后水平距离场同时用于防止动态碰撞。最后，采用迭代重新指导策略来生成无碰撞轨迹。仿真和物理实验证明，我们的方法可以实时运行以安全地导航动态环境。

通常，可以将最佳运动计划作为本地和全球执行。在这样的计划中，支持本地或全球计划技术的选择主要取决于环境条件是动态的还是静态的。因此，最适当的选择是与全球计划一起使用本地计划或本地计划。当设计最佳运动计划是本地或全球的时，要记住的关键指标是执行时间，渐近最优性，对动态障碍的快速反应。与其他方法相比，这种计划方法可以更有效地解决上述目标指标，例如路径计划，然后进行平滑。因此，这项研究的最重要目标是分析相关文献，以了解运动计划，特别轨迹计划，问题，当应用于实时生成最佳轨迹的多局部航空车（MAV），影响力（MAV）时如何提出问题。列出的指标。作为研究的结果，轨迹计划问题被分解为一组子问题，详细列出了解决每个问题的方法列表。随后，总结了2010年至2022年最突出的结果，并以时间表的形式呈现。

本文提出了一种新型的空中栖息轨迹计划方法。与现有工作相比，终端状态和轨迹持续时间可以自适应地调整，而不是预先确定。此外，我们的计划者能够最大程度地减少安全性和动态可行性前提的切向相对速度。此功能在具有低操作性或空间不够的情况下的微型航空机器人上特别值得注意。此外，我们设计了一种灵活的转换策略，以消除终端约束以及减少优化变量。此外，我们考虑了精确的SE（3）运动计划，以确保无人机直到最后一刻才能触及着陆平台。所提出的方法通过棕榈大小的微型航空机器人在船上进行了验证，其推力和力矩（推力重量比1.7）栖息在移动倾斜的表面上。足够的实验结果表明，我们的计划者在20ms内产生最佳轨迹，并以2ms的温暖起步进行补充。