自我定位是一种基本功能，移动机器人导航系统集成到使用地图从一个点转移到另一点。因此，任何提高本地化精度的增强对于执行精致的灵活性任务至关重要。本文描述了一个新的位置，该位置使用Monte Carlo定位（MCL）算法维护几个颗粒人群，始终选择最佳的粒子作为系统的输出。作为新颖性，我们的工作包括一种多尺度匹配匹配算法，以创建新的MCL群体和一个确定最可靠的指标。它还贡献了最新的实现，从错误的估计或未知的初始位置增加了恢复时间。在与NAV2完全集成的模块中评估了所提出的方法，并与当前的最新自适应ACML溶液进行了比较，从而获得了良好的精度和恢复时间。

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.

Reliability is a key factor for realizing safety guarantee of full autonomous robot systems. In this paper, we focus on reliability in mobile robot localization. Monte Carlo localization (MCL) is widely used for mobile robot localization. However, it is still difficult to guarantee its safety because there are no methods determining reliability for MCL estimate. This paper presents a novel localization framework that enables robust localization, reliability estimation, and quick re-localization, simultaneously. The presented method can be implemented using similar estimation manner to that of MCL. The method can increase localization robustness to environment changes by estimating known and unknown obstacles while performing localization; however, localization failure of course occurs by unanticipated errors. The method also includes a reliability estimation function that enables us to know whether localization has failed. Additionally, the method can seamlessly integrate a global localization method via importance sampling. Consequently, quick re-localization from failures can be realized while mitigating noisy influence of global localization. Through three types of experiments, we show that reliable MCL that performs robust localization, self-failure detection, and quick failure recovery can be realized.

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。

In this paper, a complete framework for Autonomous Self Driving is implemented. LIDAR, Camera and IMU sensors are used together. The entire data communication is managed using Robot Operating System which provides a robust platform for implementation of Robotics Projects. Jetson Nano is used to provide powerful on-board processing capabilities. Sensor fusion is performed on the data received from the different sensors to improve the accuracy of the decision making and inferences that we derive from the data. This data is then used to create a localized map of the environment. In this step, the position of the vehicle is obtained with respect to the Mapping done using the sensor data.The different SLAM techniques used for this purpose are Hector Mapping and GMapping which are widely used mapping techniques in ROS. Apart from SLAM that primarily uses LIDAR data, Visual Odometry is implemented using a Monocular Camera. The sensor fused data is then used by Adaptive Monte Carlo Localization for car localization. Using the localized map developed, Path Planning techniques like "TEB planner" and "Dynamic Window Approach" are implemented for autonomous navigation of the vehicle. The last step in the Project is the implantation of Control which is the final decision making block in the pipeline that gives speed and steering data for the navigation that is compatible with Ackermann Kinematics. The implementation of such a control block under a ROS framework using the three sensors, viz, LIDAR, Camera and IMU is a novel approach that is undertaken in this project.

在给定地图中的强大定位是大多数自主机器人的关键组成部分。在本文中，我们解决了在室内环境中定位的问题，该问题在室内环境中发生了变化，而突出结构在不同时间点构建的地图中没有对应关系的问题。为了克服地图与由于这种变化引起的观察到的环境之间的差异，我们利用了人类可读的本地化提示来协助定位。这些提示很容易在大多数设施中获得，并且可以通过使用文本斑点来使用RGB摄像机图像来检测。我们使用在2D激光扫描和相机数据上运行的粒子过滤器将这些线索集成到蒙特卡洛本地化框架中。这样，我们为人类行走具有结构性变化和动态的环境提供了强大的本地化解决方案。我们在办公室环境中评估了有关多个挑战室内场景的本地化框架。实验表明，我们的方法对结构变化具有鲁棒性，并且可以在板载计算机上运行。我们（按照纸质接受）发布了方法的开源实现，该实现使用了现成的文本斑点，并用ROS包装器编写了C ++。

移动机器人的精确位置信息对于导航和任务处理至关重要，尤其是对于多机器人系统（MRS），可以从该领域进行协作和收集有价值的数据。但是，在无法访问GPS信号（例如在环境控制，室内或地下环境中）的机器人发现很难单独使用其传感器找到。结果，机器人共享其本地信息以改善其本地化估计，使整个MRS团队受益。已经尝试使用无线电信号强度指标（RSSI）作为计算轴承信息的来源进行了几次尝试模拟基于多机器人的定位。我们还利用了通过系统中多个机器人的通信生成的无线网络，并旨在在动态环境中具有很高准确性和效率的定位代理，以共享信息融合以完善本地化估计。该估计器结构减少了一个测量相关性的来源，同时适当地纳入了其他相关性。本文提出了一个分散的多机器人协同定位系统（MRSL），以实现密集和动态的环境。每当从邻居那里收到新信息时，机器人都会更新其位置估计。当系统感觉到该地区其他机器人的存在时，它会交换位置估计并将接收到的数据合并以提高其本地化精度。我们的方法使用基于贝叶斯规则的集成，该集成已证明在计算上是有效的，适用于异步机器人通信。我们已经使用数量不同的机器人进行了广泛的仿真实验，以分析算法。 MRSL与RSSI的本地化准确性优于文献中的其他算法，对未来发展有很大的希望。

管道机器人是有前途的条件评估，泄漏检测，水质监测在管道网络中各种其他任务中的解决方案。由于对操作的高度不确定和令人不安的环境，智能导航是这些机器人的极其具有挑战性的任务。无线通信在操作期间控制这些机器人是不可行的，如果管材是金属，因为无线电信号在管道环境中被破坏，因此，这种挑战仍未解决。在本文中，我们介绍了一种基于粒子滤波和两相运动控制器的先前设计的管道机器人[1]的智能导航方法。机器人被赋予具有新方法的操作路径的地图，并且粒子过滤确定管道的直线和非直线配置。在直线路径中，机器人遵循线性二次调节器（LQR）和比例 - 积分衍生物（PID）基于基于的控制器，其稳定机器人并跟踪所需的速度。在非直接路径中，机器人遵循轨迹，该轨迹是机器人的运动轨迹发生器块的计划。该方法是用于智能导航的有希望的解决方案，无需无线通信并且能够检查水分配系统中的长距离。

建筑行业的机器人可以使用高精度数据捕获来通过不断监视工作进度来降低成本。准确的数据捕获需要在环境中精确的移动机器人定位。在本文中，我们介绍了有关机器人本地化的新颖作品，该工作以墙壁和房间的形式提取了从建筑计划中提取几何，语义以及拓扑信息，并创建了情境图的拓扑和度量语言层（S-图）在环境中导航之前。当机器人在施工环境中导航时，它使用机器人的探光仪和从3D LIDAR测量中提取的平面壁的形式的感觉观测来估算其依靠粒子过滤器方法的姿势，并利用先前构建的情境图和它可用的几何，语义和拓扑信息。我们在将其与基于传统几何的本地化技术进行比较时，在实际持续的施工站点上捕获的模拟和真实数据集中验证了我们的方法。

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。

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。

This article presents a novel review of Active SLAM (A-SLAM) research conducted in the last decade. We discuss the formulation, application, and methodology applied in A-SLAM for trajectory generation and control action selection using information theory based approaches. Our extensive qualitative and quantitative analysis highlights the approaches, scenarios, configurations, types of robots, sensor types, dataset usage, and path planning approaches of A-SLAM research. We conclude by presenting the limitations and proposing future research possibilities. We believe that this survey will be helpful to researchers in understanding the various methods and techniques applied to A-SLAM formulation.

完全自主移动机器人的现实部署取决于能够处理动态环境的强大的大满贯（同时本地化和映射）系统，其中对象在机器人的前面移动以及不断变化的环境，在此之后移动或更换对象。机器人已经绘制了现场。本文介绍了更换式SLAM，这是一种在动态和不断变化的环境中强大的视觉猛烈抨击的方法。这是通过使用与长期数据关联算法结合的贝叶斯过滤器来实现的。此外，它采用了一种有效的算法，用于基于对象检测的动态关键点过滤，该对象检测正确识别了不动态的边界框中的特征，从而阻止了可能导致轨道丢失的功能的耗竭。此外，开发了一个新的数据集，其中包含RGB-D数据，专门针对评估对象级别的变化环境，称为PUC-USP数据集。使用移动机器人，RGB-D摄像头和运动捕获系统创建了六个序列。这些序列旨在捕获可能导致跟踪故障或地图损坏的不同情况。据我们所知，更换 - 峰是第一个对动态和不断变化的环境既有坚固耐用的视觉大满贯系统，又不假设给定的相机姿势或已知地图，也能够实时运行。使用基准数据集对所提出的方法进行了评估，并将其与其他最先进的方法进行了比较，证明是高度准确的。

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。

森林中自主冬季导航所固有的挑战包括缺乏可靠的全球导航卫星系统（GNSS）信号，低特征对比度，高照明变化和变化环境。这种类型的越野环境是一个极端的情况，自治车可能会在北部地区遇到。因此，了解对自动导航系统对这种恶劣环境的影响非常重要。为此，我们介绍了一个现场报告分析亚曲率区域中的教导和重复导航，同时受到气象条件的大变化。首先，我们描述了系统，它依赖于点云注册来通过北方林地定位移动机器人，同时构建地图。我们通过在教学和重复模式下在自动导航中进行了在实验中评估了该系统。我们展示了密集的植被扰乱了GNSS信号，使其不适合在森林径中导航。此外，我们突出了在森林走廊中使用点云登记的定位相关的不确定性。我们证明它不是雪降水，而是影响我们系统在环境中定位的能力的积雪。最后，我们从我们的实地运动中揭示了一些经验教训和挑战，以支持在冬季条件下更好的实验工作。

在本文中，我们评估了八种流行和开源的3D激光雷达和视觉大满贯（同时定位和映射）算法，即壤土，乐高壤土，lio sam，hdl graph，orb slam3，basalt vio和svo2。我们已经设计了室内和室外的实验，以研究以下项目的影响：i）传感器安装位置的影响，ii）地形类型和振动的影响，iii）运动的影响（线性和角速速度的变化）。我们根据相对和绝对姿势误差比较它们的性能。我们还提供了他们所需的计算资源的比较。我们通过我们的多摄像机和多大摄像机室内和室外数据集进行彻底分析和讨论结果，并确定环境案例的最佳性能系统。我们希望我们的发现可以帮助人们根据目标环境选择一个适合其需求的传感器和相应的SLAM算法组合。

本文通过讨论参加了为期三年的SubT竞赛的六支球队的不同大满贯策略和成果，报道了地下大满贯的现状。特别是，本文有四个主要目标。首先，我们审查团队采用的算法，架构和系统；特别重点是以激光雷达以激光雷达为中心的SLAM解决方案（几乎所有竞争中所有团队的首选方法），异质的多机器人操作（包括空中机器人和地面机器人）和现实世界的地下操作（从存在需要处理严格的计算约束的晦涩之处）。我们不会回避讨论不同SubT SLAM系统背后的肮脏细节，这些系统通常会从技术论文中省略。其次，我们通过强调当前的SLAM系统的可能性以及我们认为与一些良好的系统工程有关的范围来讨论该领域的成熟度。第三，我们概述了我们认为是基本的开放问题，这些问题可能需要进一步的研究才能突破。最后，我们提供了在SubT挑战和相关工作期间生产的开源SLAM实现和数据集的列表，并构成了研究人员和从业人员的有用资源。

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).

This paper presents ORB-SLAM, a feature-based monocular SLAM system that operates in real time, in small and large, indoor and outdoor environments. The system is robust to severe motion clutter, allows wide baseline loop closing and relocalization, and includes full automatic initialization. Building on excellent algorithms of recent years, we designed from scratch a novel system that uses the same features for all SLAM tasks: tracking, mapping, relocalization, and loop closing. A survival of the fittest strategy that selects the points and keyframes of the reconstruction leads to excellent robustness and generates a compact and trackable map that only grows if the scene content changes, allowing lifelong operation. We present an exhaustive evaluation in 27 sequences from the most popular datasets. ORB-SLAM achieves unprecedented performance with respect to other state-of-the-art monocular SLAM approaches. For the benefit of the community, we make the source code public.