无人驾驶飞机在当天变得越来越流行，对它们的申请越过科学和工业的界限，从航空摄影到包装交付再到灾难管理，从该技术中受益。但是在它们变得司空见惯之前，要解决的挑战要使它们可靠和安全。以下论文讨论了与无人驾驶飞机的精确着陆相关的挑战，包括传感和控制的方法及其在各种应用中的优点和缺点。
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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。
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随着无人机技术的改进，从监视到航空摄影再到包装交付的这些多功能自动驾驶汽车，已经发现了越来越多的用途，并且这些应用都带来了独特的挑战。本文实施了一个这样一个挑战的解决方案：降落在移动目标上。此问题以前已经通过不同程度的成功解决了，但是大多数实施都集中在室内应用程序上。室外以风和照明等变量的形式提出了更大的挑战，室外无人机更重，更容易受到惯性效应的影响。我们的方法纯粹是基于视觉的，使用单眼摄像机和基准标记来定位无人机和PID控制，以跟随和降落在平台上。
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Many aerial robotic applications require the ability to land on moving platforms, such as delivery trucks and marine research boats. We present a method to autonomously land an Unmanned Aerial Vehicle on a moving vehicle. A visual servoing controller approaches the ground vehicle using velocity commands calculated directly in image space. The control laws generate velocity commands in all three dimensions, eliminating the need for a separate height controller. The method has shown the ability to approach and land on the moving deck in simulation, indoor and outdoor environments, and compared to the other available methods, it has provided the fastest landing approach. Unlike many existing methods for landing on fast-moving platforms, this method does not rely on additional external setups, such as RTK, motion capture system, ground station, offboard processing, or communication with the vehicle, and it requires only the minimal set of hardware and localization sensors. The videos and source codes are also provided.
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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。
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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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移动机器人和无人机的异构团队在对环境的自主探索方面提供了可观的好处。然而，尽管广泛讨论了此类系统的联合勘探方案，但它们仍未对无人机对接过程中外部条件变化和群体断层的适应性低。当一个代理商失去其位置信号时，我们提出了一种基于视觉的无人机群对接系统，以在移动平台上稳健地着陆。拟议的蜂鹰系统依靠基于视觉的检测来进行移动平台跟踪和导航其代理。群的每架无人机都带有RGB摄像头和APRILTAG3 QR代码标记。 Swarmhawk可以在两种操作模式之间切换，在全球无人机本地化的情况下充当均匀的群，或者在一个无人机或全球本地化故障中出现相机故障的情况下，将领导者的无人机指向其邻居。进行了两项实验，以通过静态和移动平台在全球和本地定位下评估Swarmhawk的性能。实验结果表明，静态移动平台上的群体着陆任务具有足够的准确性（均匀地层的4.2 cm误差为4.2厘米，领导者 - 追随者形成中的1.9厘米）和移动平台（同质地层中的6.9厘米和4.7 cm的误差为6.9 cm，在4.7 cm中的误差领导者追随者组）。此外，无人机在领导者追随者组中沿着复杂的轨迹（平均误差为19.4 cm）移动的平台上显示出良好的降落。拟议的蜂鹰技术可以潜在地应用于各种群情景中，包括复杂的环境勘探，检查和无人机交付。
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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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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。
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我们提出了通过现实的模拟和现实世界实验来支持可复制研究的多运动无人机控制（UAV）和估计系统。我们提出了一个独特的多帧本地化范式，用于同时使用多个传感器同时估算各种参考框架中的无人机状态。该系统可以在GNSS和GNSS贬低的环境中进行复杂的任务，包括室外室内过渡和执行冗余估计器，以备份不可靠的本地化源。提出了两种反馈控制设计：一个用于精确和激进的操作，另一个用于稳定和平稳的飞行，并进行嘈杂的状态估计。拟议的控制和估计管道是在3D中使用Euler/Tait-Bryan角度表示的，而无需使用Euler/Tait-Bryan角度表示。取而代之的是，我们依靠旋转矩阵和一个新颖的基于标题的惯例来代表标准多电流直升机3D中的一个自由旋转自由度。我们提供了积极维护且有据可查的开源实现，包括对无人机，传感器和本地化系统的现实模拟。拟议的系统是多年应用系统，空中群，空中操纵，运动计划和遥感的多年研究产物。我们所有的结果都得到了现实世界中的部署的支持，该系统部署将系统塑造成此处介绍的表单。此外，该系统是在我们团队从布拉格的CTU参与期间使用的，该系统在享有声望的MBZIRC 2017和2020 Robotics竞赛中，还参加了DARPA SubT挑战赛。每次，我们的团队都能在世界各地最好的竞争对手中获得最高位置。在每种情况下，挑战都促使团队改善系统，并在紧迫的期限内获得大量高质量的体验。
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纳米大小的无人机具有探索未知和复杂环境的巨大潜力。它们的尺寸很小，使它们敏捷且安全地靠近人类，并使他们能够穿过狭窄的空间。但是，它们的尺寸很小和有效载荷限制了板载计算和传感的可能性，从而使完全自主的飞行极具挑战性。迈向完全自主权的第一步是可靠的避免障碍，这在通用的室内环境中被证明在技术上具有挑战性。当前的方法利用基于视觉或一维传感器来支持纳米无人机感知算法。这项工作为基于新颖的毫米尺寸64像素多区域飞行时间（TOF）传感器和通用的无模型控制策略提供了轻巧的避免障碍系统。报告的现场测试基于Crazyflie 2.1，该测试由定制的多区TOF甲板扩展，总质量为35克。该算法仅使用0.3％的车载处理能力（210US执行时间），帧速率为15fps，为许多未来应用提供了绝佳的基础。运行提出的感知系统（包括抬起和操作传感器）所需的总无人机功率不到10％。在通用且以前未开发的室内环境中，提出的自动纳米大小无人机以0.5m/s的速度达到100％可靠性。所提出的系统释放出具有广泛数据集的开源，包括TOF和灰度摄像头数据，并与运动捕获中的无人机位置地面真相结合在一起。
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该论文着重于无人机的异质群，以实现移动机器人上层的动态着陆。科学家尚未实现这项具有挑战性的任务。关键技术是，我们没有用计算机视觉来促进无人机群的每个代理，这大大增加了有效载荷并缩短飞行时间，而是建议在领导者无人机上仅安装一台摄像头。追随者无人机从无人机中接收命令，并保持无冲突的轨迹。实验结果表明，群体降落在静态移动平台上（4.48厘米的RMSE）上很高。 RMSE群落在移动平台上的降落，最大速度为1.0 m/s和1.5 m/s，分别为8.76厘米和8.98厘米。拟议的蜂群技术将允许蜂群的省时降落，以进一步充电。这将使可以在救援操作，检查和维护，自主仓库库存，货物交付等方面实现多代理机器人系统的自我维护操作。
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Filming sport videos from an aerial view has always been a hard and an expensive task to achieve, especially in sports that require a wide open area for its normal development or the ones that put in danger human safety. Recently, a new solution arose for aerial filming based on the use of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), which is substantially cheaper than traditional aerial filming solutions that require conventional aircrafts like helicopters or complex structures for wide mobility. In this paper, we describe the design process followed for building a customized UAV suitable for sports aerial filming. The process includes the requirements definition, technical sizing and selection of mechanical, hardware and software technologies, as well as the whole integration and operation settings. One of the goals is to develop technologies allowing to build low cost UAVs and to manage them for a wide range of usage scenarios while achieving high levels of flexibility and automation. This work also shows some technical issues found during the development of the UAV as well as the solutions implemented.
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该论文讨论了一种基于智能视觉的控制解决方案，用于自主跟踪和降落垂直起飞和降落（VTOL）在船上具有无人驾驶飞机（UAV）的无人使用，而无需使用GPS信号。中心想法涉及自动化海军直升机船着陆程序，该程序将飞行员利用该船作为远程跟踪的视觉参考；但是，是指大多数称为“地平线棒”的海军船上安装的标准化视觉提示，以进行最终进近和着陆阶段。该想法是使用与机器视觉集成的独特设计的非线性控制器实现的。视觉系统利用基于机器学习的对象检测来进行远程船舶跟踪和经典的计算机视觉，以在最终进近和着陆阶段使用地平线估算飞机相对位置和方向。非线性控制器根据视觉系统估计的信息运行，即使在存在不确定性的情况下，也证明了强大的跟踪性能。开发的自动船舶着陆系统是在配备了板载摄像头的四轮摩托车无人机上实施的，在移动的甲板上成功证明了进近和着陆，该甲板模仿了现实的船甲板运动。进行了广泛的模拟和飞行测试，以证明垂直着陆安全性，跟踪能力和着陆精度。
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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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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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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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我们提供了机器人智能系统和控制（RISC）LAB MULTIAGEGGENT测试，用于在室外环境中的可靠搜索和救援和空中运输。该系统包括三个多陆无人机（无人机）的团队，能够在室外场中自主搜索，拾取和运输随机分布的物体。该方法涉及基于视觉的物体检测和定位，具有我们的新颖设计，基于GPS的UAV导航和下降区的物体的安全释放。我们的合作策略可确保无人机之间安全的空间分离，我们可以使用已启用的通信共识，防止下落区域的冲突。所有计算都在每个UAV上执行。我们描述了系统的完整软件和硬件架构，并使用全面的户外实验展示其可靠的性能，并通过将我们的结果与最近的一些类似的作品进行比较。
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The rapid development of technology has brought unmanned aerial vehicles (UAVs) to become widely known in the current era. The market of UAVs is also predicted to continue growing with related technologies in the future. UAVs have been used in various sectors, including livestock, forestry, and agriculture. In agricultural applications, UAVs are highly capable of increasing the productivity of the farm and reducing farmers' workload. This paper discusses the application of UAVs in agriculture, particularly in spraying and crop monitoring. This study examines the urgency of UAV implementation in the agriculture sector. A short history of UAVs is provided in this paper to portray the development of UAVs from time to time. The classification of UAVs is also discussed to differentiate various types of UAVs. The application of UAVs in spraying and crop monitoring is based on the previous studies that have been done by many scientific groups and researchers who are working closely to propose solutions for agriculture-related issues. Furthermore, the limitations of UAV applications are also identified. The challenges in implementing agricultural UAVs in Indonesia are also presented.
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无人机尚未完全信任。他们对导航的无线电和摄像机的依赖提高了安全性和隐私问题。这些系统可能会失败，导致事故，或滥用未经授权的录音。考虑到最近的法规，允许商业无人机仅在晚上运营，我们提出了一种从完全新的方法，无人机从人工照明中获得导航信息。在我们的系统中，标准灯泡调制其强度发送信标，无人机用简单的光电二极管解码此信息。该光学信息与无人机中的惯性和高度传感器组合，以提供定位，而无需无线电，GPS或相机。我们的框架是第一个提供3D无人机定位的灯光，我们用一个由四个光标记和迷你无人机组成的试验台来评估它。我们表明，我们的方法允许将无人机定位在实际位置的几个小叠内，并与最先进的定位方法相比，将本地化误差降低42％。
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