在机器人学中，数据采集通常扮演未知环境探索的关键部分。例如，存储有关探索地形的地形或环境中的自然危险的信息可以通知机器人的决策过程。因此，对这些数据安全地存储这些数据至关重要，并使其能够快速提供给机器人系统的运营商。在分散的系统中，如一群机器人，这需要几个挑战。要解决它们，我们提出了rass，一个分散的风险感知群体存储和路由机制，它专门依赖于邻居之间的本地信息共享，以建立存储和路由健身。我们通过基于物理模拟器的彻底实验测试我们的系统，并使用物理实验测试其现实世界的适用性。我们获得了令人信服的可靠性，路由速度和群体存储容量结果。

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。

审查的目的。这篇评论总结了通信格式和技术在启用多机器人系统中发挥的广泛作用。我们从两个角度了解了这一领域：需要通信功能才能完成任务的机器人应用程序，以及已使更新，更高级的多机器人系统的网络技术。最近的发现。通过这篇综述，我们确定了一项缺乏工作，从整体上解决了机器人及其使用的网络的共同设计和合作的问题。我们还强调了数据驱动和机器学习方法在为多机器人系统发展的通信管道中所扮演的角色。特别是，我们指的是最近与手工设计的通信模式不同的工作，并在这种情况下讨论了“ SIM到真实”差距。概括。我们介绍了机器人算法及其网络系统发展的方式的批判性观点，并为更协同的方法提供了理由。最后，我们还发现了针对研发的四个广泛的开放问题，同时提供了一个以数据为导向的观点来解决其中的一些问题。

在异构机器人网络上进行计算负载共享是一个有希望的方法，可以将机器人能力和效率作为极端环境中的团队提高。然而，在这种环境中，通信链路可以是间歇性的，并且与云或因特网的连接可能是不存在的。在本文中，我们介绍了用于多机器人系统的通信感知，计算任务调度问题，并提出了整数线性程序（ILP），该程序（ILP）优化了异构机器人网络中的计算任务分配，占网络机器人的计算能力对于可用（和可能的时变）通信链接。我们考虑调度由依赖关系图建模的一组相互依赖的必需任务和可选任务。我们为共享世界，分布式系统提供了一项备份的调度架构。我们验证了ILP制定和不同计算平台中的分布式实现，并在模拟场景中，偏向于月球或行星探索方案。我们的研究结果表明，与没有计算负载共享的类似系统相比，所提出的实施方式可以优化提高时间表以允许三倍增加所执行的奖励任务的数量（例如，科学测量）。

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。

图形神经网络（GNNS）是一种范式转换的神经结构，以便于学习复杂的多智能经纪行为。最近的工作已经表现出显着的绩效，如植绒，多代理路径规划和合作覆盖。但是，通过基于GNN的学习计划导出的策略尚未部署到物理多机器人系统上的现实世界。在这项工作中，我们展示了一个系统的设计，允许完全分散地执行基于GNN的策略。我们创建基于ROS2的框架，并在本文中详细说明其细节。我们展示了我们在一个案例研究的框架，需要在机器人之间进行紧张的协调，并呈现出于依赖于adhoc通信的分散式多机器人系统的基于GNN的政策的成功实际部署的一类结果。可以在线找到这种情况的视频演示。https://www.youtube.com/watch?v=coh-wln4io4

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。

近年来，物联网设备的数量越来越快，这导致了用于管理，存储，分析和从不同物联网设备的原始数据做出决定的具有挑战性的任务，尤其是对于延时敏感的应用程序。在车辆网络（VANET）环境中，由于常见的拓扑变化，车辆的动态性质使当前的开放研究发出更具挑战性，这可能导致车辆之间断开连接。为此，已经在5G基础设施上计算了云和雾化的背景下提出了许多研究工作。另一方面，有多种研究提案旨在延长车辆之间的连接时间。已经定义了车辆社交网络（VSN）以减少车辆之间的连接时间的负担。本调查纸首先提供了关于雾，云和相关范例，如5G和SDN的必要背景信息和定义。然后，它将读者介绍给车辆社交网络，不同的指标和VSN和在线社交网络之间的主要差异。最后，本调查调查了在展示不同架构的VANET背景下的相关工作，以解决雾计算中的不同问题。此外，它提供了不同方法的分类，并在雾和云的上下文中讨论所需的指标，并将其与车辆社交网络进行比较。与VSN和雾计算领域的新研究挑战和趋势一起讨论了相关相关工程的比较。

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。

随着自动机器人解决方案无处不在的越来越多，对它们的连通性和多机器人系统中的合作的兴趣正在上升。当前研究问题的两个方面是机器人安全性和对拜占庭代理商的确保多机器人协作。已提出了区块链和其他分布式分类帐技术（DLT）来应对两个领域的挑战。但是，一些关键挑战包括现实世界网络中的可扩展性和部署。本文提出了一种集成IOTA和ROS 2的方法，以实现更可扩展的基于DLT的机器人系统，同时允许部署后进行网络分区耐受性。据我们所知，这是机器人系统IOTA智能合约的首次实施，以及与ROS2的首次集成设计，这与依赖以太坊的绝大多数文献相比。我们提出了一般的IOTA+ROS 2体系结构，导致耐隔离的决策过程，该过程也从嵌入式区块链结构中继承了拜占庭式公差属性。我们证明了在具有间歇性网络连接的系统中进行合作映射应用程序的拟议框架的有效性。在存在网络分区的情况下，我们在以太坊方面表现出了卓越的性能，在计算资源利用方面的影响很小。这些结果为分布式机器人系统中的区块链解决方案更广泛地集成开辟了道路，其连接性和计算要求较少。

通信系统是自主UAV系统设计的关键部分。它必须解决不同的考虑因素，包括UAV的效率，可靠性和移动性。此外，多UAV系统需要通信系统，以帮助在UAV的团队中提供信息共享，任务分配和协作。在本文中，我们审查了在考虑在电力线检查行业的应用程序时支持无人机团队的通信解决方案。我们提供候选无线通信技术的审查{用于支持UAV应用程序中的通信。综述了这些候选技术的性能测量和无人机相关的频道建模。提出了对构建UAV网状网络的当前技术的讨论。然后，我们分析机器人通信中间件，ROS和ROS2的结构，界面和性能。根据我们的审查，提出了通信系统中每层候选解决方案的特征和依赖性。

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。

为移动无线网络设计有效的路由策略是具有挑战性的，因为需要无缝将路由行为调整为空间多样化和时间变化的网络条件。在这项工作中，我们使用深层增强学习（DEEPRL）来学习此类网络的可扩展和可概括的单复制路由策略。我们做出以下贡献：i）我们设计了一个奖励功能，使DeepRL代理能够明确权衡竞争的网络目标，例如最大程度地减少延迟与每个数据包的传输数量； ii）我们提出了一组新型的关系邻域，路径和上下文功能，以独立于特定的网络拓扑表征移动无线网络和模型设备移动性； iii）我们使用一种灵活的培训方法，使我们可以将所有数据包和设备的数据组合到单个离线集中式培训设置中，以训练单个DEEPRL代理。为了评估通用性和可扩展性，我们在一个移动网络方案上训练我们的DEEPRL代理，然后在其他移动方案上进行测试，从而改变了设备和变速箱范围的数量。我们的结果表明，我们学到的单拷贝路由策略在延迟方面优于所有其他策略，即使在未经培训的情况下，即使在DeepRL代理的情况下也是如此。

未来的互联网涉及几种新兴技术，例如5G和5G网络，车辆网络，无人机（UAV）网络和物联网（IOT）。此外，未来的互联网变得异质并分散了许多相关网络实体。每个实体可能需要做出本地决定，以在动态和不确定的网络环境下改善网络性能。最近使用标准学习算法，例如单药强化学习（RL）或深入强化学习（DRL），以使每个网络实体作为代理人通过与未知环境进行互动来自适应地学习最佳决策策略。但是，这种算法未能对网络实体之间的合作或竞争进行建模，而只是将其他实体视为可能导致非平稳性问题的环境的一部分。多机构增强学习（MARL）允许每个网络实体不仅观察环境，还可以观察其他实体的政策来学习其最佳政策。结果，MAL可以显着提高网络实体的学习效率，并且最近已用于解决新兴网络中的各种问题。在本文中，我们因此回顾了MAL在新兴网络中的应用。特别是，我们提供了MARL的教程，以及对MARL在下一代互联网中的应用进行全面调查。特别是，我们首先介绍单代机Agent RL和MARL。然后，我们回顾了MAL在未来互联网中解决新兴问题的许多应用程序。这些问题包括网络访问，传输电源控制，计算卸载，内容缓存，数据包路由，无人机网络的轨迹设计以及网络安全问题。

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。

我们提出了群生物设计灵感觅食基于蚂蚁信息素的部署，其中假设群有非常有限的能力。机器人不需要全局或相对位置测量和群充分分散，需要在地方没有基础设施。此外，该系统只需要在机器人上的网络单跳通信，我们不做出关于通信图的连通性和信息与计算传输的任何假设是可扩展的与代理的数量。这是通过在群充当觅食让剂或作为导向剂（信标）来完成。我们目前的实验结果计算了ELISA的3个机器人的一个模拟器群，并展示如何在群自行组织了一个未知的环境中解决问题觅食，汇聚成各地的最短路径轨迹。最后，我们讨论这样一个系统的局限性，并提出了觅食的效率如何可以增加。

Human operators in human-robot teams are commonly perceived to be critical for mission success. To explore the direct and perceived impact of operator input on task success and team performance, 16 real-world missions (10 hrs) were conducted based on the DARPA Subterranean Challenge. These missions were to deploy a heterogeneous team of robots for a search task to locate and identify artifacts such as climbing rope, drills and mannequins representing human survivors. Two conditions were evaluated: human operators that could control the robot team with state-of-the-art autonomy (Human-Robot Team) compared to autonomous missions without human operator input (Robot-Autonomy). Human-Robot Teams were often in directed autonomy mode (70% of mission time), found more items, traversed more distance, covered more unique ground, and had a higher time between safety-related events. Human-Robot Teams were faster at finding the first artifact, but slower to respond to information from the robot team. In routine conditions, scores were comparable for artifacts, distance, and coverage. Reasons for intervention included creating waypoints to prioritise high-yield areas, and to navigate through error-prone spaces. After observing robot autonomy, operators reported increases in robot competency and trust, but that robot behaviour was not always transparent and understandable, even after high mission performance.

本文提出了一种框架来衡量重要的指标（吞吐量，延迟，分组重传，信号强度等）以确定机器人操作系统（ROS）中间件支持的移动机器人的Wi-Fi网络性能。我们通过室内环境中的实验设置分析了移动机器人的双向网络性能，其中移动机器人正在传送从相机和LIDAR扫描值的重要传感器数据，例如在它导航室内的指令站。通过从命令站接收的远程速度命令的环境。实验评估了2.4 GHz和5 GHz频道下的性能，并在每侧的接入点（AP）的不同放置，每侧最多两个网络设备。该框架可以概括为车辆网络评估，本研究的讨论和见解适用于现场机器人社区，无线网络在实现现实世界环境中的机器人任务成功方面发挥着关键作用。

Search and rescue, wildfire monitoring, and flood/hurricane impact assessment are mission-critical services for recent IoT networks. Communication synchronization, dependability, and minimal communication jitter are major simulation and system issues for the time-based physics-based ROS simulator, event-based network-based wireless simulator, and complex dynamics of mobile and heterogeneous IoT devices deployed in actual environments. Simulating a heterogeneous multi-robot system before deployment is difficult due to synchronizing physics (robotics) and network simulators. Due to its master-based architecture, most TCP/IP-based synchronization middlewares use ROS1. A real-time ROS2 architecture with masterless packet discovery synchronizes robotics and wireless network simulations. A velocity-aware Transmission Control Protocol (TCP) technique for ground and aerial robots using Data Distribution Service (DDS) publish-subscribe transport minimizes packet loss, synchronization, transmission, and communication jitters. Gazebo and NS-3 simulate and test. Simulator-agnostic middleware. LOS/NLOS and TCP/UDP protocols tested our ROS2-based synchronization middleware for packet loss probability and average latency. A thorough ablation research replaced NS-3 with EMANE, a real-time wireless network simulator, and masterless ROS2 with master-based ROS1. Finally, we tested network synchronization and jitter using one aerial drone (Duckiedrone) and two ground vehicles (TurtleBot3 Burger) on different terrains in masterless (ROS2) and master-enabled (ROS1) clusters. Our middleware shows that a large-scale IoT infrastructure with a diverse set of stationary and robotic devices can achieve low-latency communications (12% and 11% reduction in simulation and real) while meeting mission-critical application reliability (10% and 15% packet loss reduction) and high-fidelity requirements.