本文解决了任务执行过程中远程移动机器人中自动检测和量化性能退化的问题。在执行任务期间，机器人可能会遇到各种不确定性和逆境，这可能会损害其有效执行任务并导致其绩效降级的能力。可以通过及时的检测和干预来缓解或避免这种情况（例如，由远程人类主管接管在远程操作模式下的控制）。受到医院中患者分类系统的启发，我们介绍了“机器人生命力”的框架，以估算整体“机器人健康”。机器人的生命值是一组指标，可以估计机器人在给定时间点面临的性能降解程度。机器人健康是一种将机器人生命力结合到性能降解的单个标量值估计值中的度量。在模拟和实际移动机器人中，实验表明，可以有效地使用提出的机器人生命力和机器人健康来估计运行时机器人性能降解。

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。

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。

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.

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。

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。

目前，移动机器人正在迅速发展，并在工业中寻找许多应用。然而，仍然存在与其实际使用相关的一些问题，例如对昂贵的硬件及其高功耗水平的需要。在本研究中，我们提出了一种导航系统，该导航系统可在具有RGB-D相机的低端计算机上操作，以及用于操作集成自动驱动系统的移动机器人平台。建议的系统不需要Lidars或GPU。我们的原始深度图像接地分割方法提取用于低体移动机器人的安全驾驶的遍历图。它旨在保证具有集成的SLAM，全局路径规划和运动规划的低成本现成单板计算机上的实时性能。我们使用Traversability Map应用基于规则的基于学习的导航策略。同时运行传感器数据处理和其他自主驾驶功能，我们的导航策略以18Hz的刷新率为控制命令而迅速执行，而其他系统则具有较慢的刷新率。我们的方法在有限的计算资源中优于当前最先进的导航方法，如3D模拟测试所示。此外，我们通过在室内环境中成功的自动驾驶来展示移动机器人系统的适用性。我们的整个作品包括硬件和软件在开源许可（https://github.com/shinkansan/2019-ugrp-doom）下发布。我们的详细视频是https://youtu.be/mf3iufuhppm提供的。

当机器人在具有非结构化地形的现实世界越野环境中运行时，适应其导航政策的能力对于有效且安全的导航至关重要。但是，越野地形为机器人导航带来了一些挑战，包括动态障碍和地形不确定性，导致遍历或导航故障效率低下。为了应对这些挑战，我们通过谈判引入了一种新颖的适应方法，使地面机器人能够通过谈判过程来调整其导航行为。我们的方法首先学习了各种导航政策的预测模型，以充当地形感知的本地控制器和计划者。然后，通过新的谈判过程，我们的方法从与环境的各种政策互动中学习，以在线方式达成最佳政策组合，以使机器人导航适应即时的非结构性越野地形。此外，我们实施了一种新的优化算法，该算法为执行过程中实时实时提供机器人谈判提供了最佳解决方案。实验结果已经验证了我们通过谈判的适应方法优于机器人导航的先前方法，尤其是在看不见和不确定的动态地形上。

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。

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.

当代机器人主义者的主要目标之一是使智能移动机器人能够在共享的人类机器人环境中平稳运行。为此目标服务的最基本必要的功能之一是在这种“社会”背景下有效的导航。结果，最近的一般社会导航的研究激增，尤其是如何处理社会导航代理之间的冲突。这些贡献介绍了各种模型，算法和评估指标，但是由于该研究领域本质上是跨学科的，因此许多相关论文是不可比较的，并且没有共同的标准词汇。这项调查的主要目标是通过引入这种通用语言，使用它来调查现有工作并突出开放问题来弥合这一差距。它首先定义社会导航的冲突，并提供其组成部分的详细分类学。然后，这项调查将现有工作映射到了本分类法中，同时使用其框架讨论论文。最后，本文提出了一些未来的研究方向和开放问题，这些方向目前正在社会导航的边界，以帮助集中于正在进行的和未来的研究。

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。

对于在城市环境中导航的自主机器人，对于机器人而言，要保持在指定的旅行路径（即小径），并避免使用诸如草和花园床之类的区域，以确保安全和社会符合性考虑因素。本文为未知的城市环境提供了一种自主导航方法，该方法结合了语义分割和激光雷达数据的使用。所提出的方法使用分段的图像掩码创建环境的3D障碍物图，从中计算了人行道的边界。与现有方法相比，我们的方法不需要预先建造的地图，并提供了对安全区域的3D理解，从而使机器人能够计划通过人行道的任何路径。将我们的方法与仅使用LiDAR或仅使用语义分割的两种替代方案进行比较的实验表明，总体而言，我们所提出的方法在户外的成功率大于91％的成功率，并且在室内大于66％。我们的方法使机器人始终保持在安全的旅行道路上，并减少了碰撞数量。

除了时间性能之外，对移动机器人的需求越来越多地对移动机器人进行操作。为此，本地计划的当前解决方案使用调整特定配置到应用程序环境的特征。在本文中，我们提出了一种开发质量模型的方法，可以通过自适应框架使用，以基于感知环境在运行时调整本地计划程序配置。我们提供了一种定义安全模型，该安全模型预测导航配置的安全性。实验已经在零售应用程序的现实导航方案中执行，以验证所获得的模型，并在自适应框架中展示它们的集成。

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。

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。

由于它可能对粮食安全，可持续性，资源利用效率，化学处理的降低以及人类努力和产量的优化，因此，自主机器人在农业中的应用正在越来越受欢迎。有了这一愿景，蓬勃发展的研究项目旨在开发一种适应性的机器人解决方案，用于精确耕作，该解决方案结合了小型自动无人驾驶飞机（UAV）（UAV）的空中调查能力以及由多功能无人驾驶的无人接地车（UGV）执行的针对性干预措施。本文概述了该项目中获得的科学和技术进步和结果。我们引入了多光谱感知算法以及空中和地面系统，用于监测农作物密度，杂草压力，作物氮营养状况，并准确地对杂草进行分类和定位。然后，我们介绍了针对我们在农业环境中机器人身份量身定制的导航和映射系统，以及用于协作映射的模块。我们最终介绍了我们在不同的现场条件和不同农作物中实施和测试的地面干预硬件，软件解决方案以及接口。我们描述了一个真正的用例，在该案例中，无人机与UGV合作以监视该领域并进行选择性喷涂而无需人工干预。

In recent decades, several assistive technologies for visually impaired and blind (VIB) people have been developed to improve their ability to navigate independently and safely. At the same time, simultaneous localization and mapping (SLAM) techniques have become sufficiently robust and efficient to be adopted in the development of assistive technologies. In this paper, we first report the results of an anonymous survey conducted with VIB people to understand their experience and needs; we focus on digital assistive technologies that help them with indoor and outdoor navigation. Then, we present a literature review of assistive technologies based on SLAM. We discuss proposed approaches and indicate their pros and cons. We conclude by presenting future opportunities and challenges in this domain.

我们提出了一种新颖的户外导航算法，以生成稳定，有效的动作，以将机器人导航到目标。我们使用多阶段的训练管道，并表明我们的模型产生了政策，从而在复杂的地形上导致稳定且可靠的机器人导航。基于近端政策优化（PPO）算法，我们开发了一种新颖的方法来实现户外导航任务的多种功能，即：减轻机器人的漂移，使机器人在颠簸的地形上保持稳定，避免在山丘上攀登，并具有陡峭的山坡，并改变了山坡，并保持了陡峭的高度变化，并使机器人稳定在山坡上，并避免了攀岩地面上的攀登，并避免了机器人的攀岩地形，并避免了机器人的攀岩地形。避免碰撞。我们的培训过程通过引入更广泛的环境和机器人参数以及统一模拟器中LIDAR感知的丰富特征来减轻现实（SIM到现实）差距。我们使用Clearphith Husky和Jackal在模拟和现实世界中评估我们的方法。此外，我们将我们的方法与最先进的方法进行了比较，并表明在现实世界中，它在不平坦的地形上至少提高了30.7％通过防止机器人在高梯度的区域移动，机器人在每个运动步骤处的高程变化。