无人驾驶汽车（UAV）的使用提供了各种应用程序的许多优势。但是，安全保证是广泛使用的关键障碍，尤其是考虑到无人机所经历的不可预测的操作和环境因素，这些因素很难仅在设计时间内捕获。本文提出了一种称为SAFEDRONES的新可靠性建模方法，以通过实现无人机的运行时可靠性和风险评估来帮助解决此问题。它是可执行数字可靠身份（EDDI）概念的原型实例化，该概念旨在为多机器人系统的实时，数据驱动的可靠性保证创建基于模型的解决方案。通过提供实时可靠性估算，SAFEDRONES允许无人机以自适应方式相应地更新其任务。
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在迅速增长的海上风电场市场中出现了增加风力涡轮机尺寸和距离的全球趋势。在英国，海上风电业于2019年生产了英国最多的电力，前一年增加了19.6％。目前，英国将进一步增加产量，旨在增加安装的涡轮机容量74.7％，如最近的冠村租赁轮次反映。通过如此巨大的增长，该部门现在正在寻求机器人和人工智能（RAI），以解决生命周期服务障碍，以支持可持续和有利可图的海上风能生产。如今，RAI应用主要用于支持运营和维护的短期目标。然而，前进，RAI在海上风基础设施的全部生命周期中有可能发挥关键作用，从测量，规划，设计，物流，运营支持，培训和退役。本文介绍了离岸可再生能源部门的RAI的第一个系统评论之一。在当前和未来的要求方面，在行业和学术界的离岸能源需求分析了rai的最先进的。我们的评论还包括对支持RAI的投资，监管和技能开发的详细评估。通过专利和学术出版数据库进行详细分析确定的关键趋势，提供了对安全合规性和可靠性的自主平台认证等障碍的见解，这是自主车队中可扩展性的数字架构，适应性居民运营和优化的适应性规划人机互动对人与自治助理的信赖伙伴关系。
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随着在各个领域中自适应系统的越来越多，对评估其正确行为的策略的需求越来越多。特别是旨在提供弹性和容忍性的自我修复系统，通常会在关键和高度动态的环境中处理意外的故障。它们的反应性和复杂行为使评估这些系统是否按照期望的目标执行起来挑战。最近，一些研究对缺乏自我修复行为的系统评估方法表示关注。在本文中，我们提出了国际象棋，这是一种基于混乱工程的自适应和自我修复系统系统评估的方法。混乱工程是一种使系统遇到意外条件和场景的方法。它在帮助开发人员构建有弹性的微服务体系结构和网络物理系统方面表现出了巨大的希望。国际象棋通过使用混乱工程来评估自我修复系统能够承受这种扰动的能力来解决这个想法。我们通过对自我修复的智能办公环境进行探索性研究来研究这种方法的可行性。该研究有助于我们探索方法的承诺和局限性，并确定需要额外工作的方向。我们总结了经验教训的摘要。
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人工智能（AI）系统在许多领域越来越受欢迎。尽管如此，AI技术仍在开发阶段，并且需要解决许多问题。其中，需要对AI系统进行展示的可靠性，以便AI系统可以充满信心地由公众信任使用。在本文中，我们提供了AI系统可靠性的统计视角。与其他因素不同，AI系统的可靠性专注于时间尺寸。也就是说，系统可以针对预期时段执行其设计的功能。我们为AI可靠性研究引入了所谓的智能统计框架，包括五个组件：系统结构，可靠性度量，故障原因分析，可靠性评估和测试规划。我们审查了可靠性数据分析和软件可靠性的传统方法，并讨论如何为可靠性建模和AI系统进行评估来转换现有方法。我们还描述了最近的建模和分析AI可靠性和概述统计研究挑战的发展，包括分销检测，训练集，对抗攻击，模型准确性和不确定性量化的影响，以及讨论这些主题可以与AI可靠性有关，具有说明性示例。最后，我们讨论了AI可靠性评估的数据收集和测试计划以及如何提高系统设计，以获得更高的AI可靠性。本文结束了一些结论备注。
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在过去的十年中，数字双胞胎的概念在受欢迎程度上爆发了，但围绕其多个定义，其新颖性作为新技术的新颖性以及其实际适用性仍然存在，尽管进行了许多评论，调查和新闻稿，但其实际适用性仍然存在。探索了数字双胞胎一词的历史，以及其在产品生命周期管理，资产维护和设备车队管理，运营和计划领域的初始背景。还基于七个基本要素提供了一个最小可行的框架来利用数字双胞胎的定义。还概述了采用DT方法的DT应用程序和行业的简短旅行。预测维护领域突出了数字双胞胎框架的应用，并使用基于机器学习和基于物理的建模的扩展。采用机器学习和基于物理的建模的组合形成混合数字双胞胎框架，可以协同减轻隔离使用时每种方法的缺点。还讨论了实践实施数字双胞胎模型的关键挑战。随着数字双技术的快速增长及其成熟，预计将实现实质性增强工具和解决方案的巨大希望，以实现智能设备的智能维护。
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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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船上自治技术，如规划和调度，识别科学目标和基于内容的数据摘要，将导致令人兴奋的新空间科学任务。然而，尚未研究具有此类船上自治能力的经营任务的挑战，这是足以在使命概念中考虑的细节水平。这些自主功能需要更改当前的操作流程，实践和工具。我们制定了一个案例研究，以评估使运营商和科学家通过促进地面人员和车载算法之间的共同模型来运营自主航天器所需的变化。我们评估使运营商和科学家能够向航天器传达所需的新的操作工具和工作流程，并能够重建和解释船上和航天器状态的决定。这些工具的模型用于用户学习，了解过程和工具在实现共享理解框架方面的有效性，以及在运营商和科学家有效实现特派团科学目标的能力。
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行为树（BT）是一种在自主代理中（例如机器人或计算机游戏中的虚拟实体）之间在不同任务之间进行切换的方法。 BT是创建模块化和反应性的复杂系统的一种非常有效的方法。这些属性在许多应用中至关重要，这导致BT从计算机游戏编程到AI和机器人技术的许多分支。在本书中，我们将首先对BTS进行介绍，然后我们描述BTS与早期切换结构的关系，并且在许多情况下如何概括。然后，这些想法被用作一套高效且易于使用的设计原理的基础。安全性，鲁棒性和效率等属性对于自主系统很重要，我们描述了一套使用BTS的状态空间描述正式分析这些系统的工具。借助新的分析工具，我们可以对BTS如何推广早期方法的形式形式化。我们还显示了BTS在自动化计划和机器学习中的使用。最后，我们描述了一组扩展的工具，以捕获随机BT的行为，其中动作的结果由概率描述。这些工具可以计算成功概率和完成时间。
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机器人系统的长期自主权隐含地需要可靠的平台，这些平台能够自然处理硬件和软件故障，行为问题或缺乏知识。基于模型的可靠平台还需要在系统开发过程中应用严格的方法，包括使用正确的构造技术来实现机器人行为。随着机器人的自治水平的提高，提供系统可靠性的提供成本也会增加。我们认为，自主机器人的可靠性可靠性可以从几种认知功能，知识处理，推理和元评估的正式模型中受益。在这里，我们为自动机器人代理的认知体系结构的生成模型提出了案例，该模型订阅了基于模型的工程和可靠性，自主计算和知识支持机器人技术的原则。
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作为行业4.0时代的一项新兴技术，数字双胞胎因其承诺进一步优化流程设计，质量控制，健康监测，决策和政策制定等，通过全面对物理世界进行建模，以进一步优化流程设计，质量控制，健康监测，决策和政策，因此获得了前所未有的关注。互连的数字模型。在一系列两部分的论文中，我们研究了不同建模技术，孪生启用技术以及数字双胞胎常用的不确定性量化和优化方法的基本作用。第二篇论文介绍了数字双胞胎的关键启示技术的文献综述，重点是不确定性量化，优化方法，开源数据集和工具，主要发现，挑战和未来方向。讨论的重点是当前的不确定性量化和优化方法，以及如何在数字双胞胎的不同维度中应用它们。此外，本文介绍了一个案例研究，其中构建和测试了电池数字双胞胎，以说明在这两部分评论中回顾的一些建模和孪生方法。 GITHUB上可以找到用于生成案例研究中所有结果和数字的代码和预处理数据。
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我们展示了一个端到端框架，以提高人造系统对不可预见的事件的弹性。该框架基于基于物理的数字双胞胎模型和三个负责实时故障诊断，预后和重新配置的模块。故障诊断模块使用基于模型的诊断算法来检测和分离断层，并在系统中产生干预措施，以消除不确定的诊断解决方案。我们通过使用基于物理学的数字双胞胎的平行化和替代模型来扩展故障诊断算法为所需的实时性能。预后模块跟踪故障进度，并训练在线退化模型，以计算系统组件的剩余使用寿命。此外，我们使用降解模型来评估断层进程对操作要求的影响。重新配置模块使用基于PDDL的计划，并带有语义附件来调整系统控件，从而最大程度地减少了对系统操作的故障影响。我们定义一个弹性度量，并以燃料系统模型的示例来说明该指标如何通过我们的框架改进。
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已知尝试构建自主机器人依赖复杂的控制架构，通常使用机器人操作系统平台（ROS）实现。在这些系统中需要运行时适应，以应对组件故障，并使用动态环境引起的突发事件 - 否则，这些系统会影响任务执行的可靠性和质量。关于如何在机器人中构建自适应系统的现有提案通常需要重大重新设计控制架构，并依赖于对机器人社区不熟悉的复杂工具。此外，它们很难重复使用应用程序。本文介绍了MRO：基于ROS的机器人控制架构的运行时调整的基于模型的框架。 MRO使用域特定语言的组合来模拟架构变体，并捕获任务质量问题，以及基于本体的Mape-K和Meta-Contoil Visions的运行时适应的愿望。在两个现实ROS的机器人示范器中施加MRO的实验结果在特派团执行的质量方面，展示了我们的方法的好处，以及机器人应用程序的MROS的可扩展性和可重复性。
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即将开发我们呼叫所体现的系统的新一代越来越自主和自学习系统。在将这些系统部署到真实上下文中，我们面临各种工程挑战，因为它以有益的方式协调所体现的系统的行为至关重要，确保他们与我们以人为本的社会价值观的兼容性，并且设计可验证安全可靠的人类-Machine互动。我们正在争辩说，引发系统工程将来自嵌入到体现系统的温室，并确保动态联合的可信度，这种情况意识到的情境意识，意图，探索，探险，不断发展，主要是不可预测的，越来越自主的体现系统在不确定，复杂和不可预测的现实世界环境中。我们还识别了许多迫切性的系统挑战，包括可信赖的体现系统，包括强大而人为的AI，认知架构，不确定性量化，值得信赖的自融化以及持续的分析和保证。
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成语是小的，可重复使用的贝叶斯网络（BN）片段，代表不确定推理的通用类型。本文展示了如何使用成语来构建用于使用数据和知识组合的产品安全和风险评估的因果BN。我们表明，我们引入的特定产品安全习惯足以建立完整的BN模型，以评估各种产品的安全性和风险。即使有限（或没有）产品测试数据，安全调节器和产品制造商也可以使用最终的模型。
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基于机器学习和其他AI技术的数据驱动模型（DDM）在越来越多的自主系统的感知中起着重要作用。由于仅基于用于培训的数据而仅对其行为进行隐式定义，因此DDM输出可能会出现不确定性。这对通过DDMS实现安全 - 关键感知任务的挑战提出了挑战。解决这一挑战的一种有希望的方法是估计操作过程中当前情况的不确定性，并相应地调整系统行为。在先前的工作中，我们专注于对不确定性的运行时估计，并讨论了处理不确定性估计的方法。在本文中，我们提出了处理不确定性的其他架构模式。此外，我们在定性和定量上对安全性和性能提高进行了定量评估。对于定量评估，我们考虑了一个用于车辆排的距离控制器，其中通过考虑在不同的操作情况下可以降低距离的距离来衡量性能增长。我们得出的结论是，考虑驾驶状况的上下文信息的考虑使得有可能或多或少地接受不确定性，具体取决于情况的固有风险，从而导致绩效提高。
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嵌入在自主系统中的机器学习（ML）组件的增加使用 - 所谓的启用学习的系统（LES） - 导致压力需要确保其功能安全性。至于传统的功能安全，在工业和学术界的新兴共识是为此目的使用保证案例。通常，保证案例支持可靠性的支持权，支持安全性，并且可以被视为组织争论和从安全分析和可靠性建模活动产生的证据的结构化方式。虽然这些保证活动传统上由基于协商一致的标准，但由于ML模型的特点和设计，在安全关键应用中，LES构成了新的挑战。在本文中，我们首先向LES提出了一种强调定量方面的总体保证框架，例如，打破系统级安全目标与可靠性指标中所述的组件级要求和支持索赔。然后，我们向ML分类器介绍一种新的模型 - 不可能可靠性评估模型（RAM），该分类器利用操作简档和鲁棒性验证证据。我们讨论了模型假设以及评估我们RAM揭示的ML可靠性的固有挑战，并提出了实用的解决方案。还基于RAM开发了较低ML组件级的概率安全争论。最后，为了评估和展示我们的方法，我们不仅对合成/基准数据集进行实验，还展示了我们对模拟中自动水下车辆的综合案例研究的方法。
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在AI研究中，合成动作计划通常使用了抽象地指定由于动作而导致的动作的描述性模型，并针对有效计算状态转换来定制。然而，执行计划的动作已经需要运行模型，其中使用丰富的计算控制结构和闭环在线决策来指定如何在非预定的执行上下文中执行动作，对事件作出反应并适应展开情况。整合行动和规划的审议演员通常需要将这两种模型一起使用 - 在尝试开发不同的型号时会导致问题，验证它们的一致性，并顺利交错和规划。作为替代方案，我们定义和实施综合作用和规划系统，其中规划和行为使用相同的操作模型。这些依赖于提供丰富的控制结构的分层任务导向的细化方法。称为反应作用发动机（RAE）的作用组件由众所周知的PRS系统启发。在每个决定步骤中，RAE可以从计划者获取建议，以获得关于效用功能的近乎最佳选择。随时计划使用像UPOM的UCT类似的蒙特卡罗树搜索程序，其推出是演员操作模型的模拟。我们还提供与RAE和UPOM一起使用的学习策略，从在线代理体验和/或模拟计划结果，从决策背景下映射到方法实例以及引导UPOM的启发式函数。我们展示了富豪朝向静态域的最佳方法的渐近融合，并在实验上展示了UPOM和学习策略显着提高了作用效率和鲁棒性。
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嘈杂的传感，不完美的控制和环境变化是许多现实世界机器人任务的定义特征。部分可观察到的马尔可夫决策过程（POMDP）提供了一个原则上的数学框架，用于建模和解决不确定性下的机器人决策和控制任务。在过去的十年中，它看到了许多成功的应用程序，涵盖了本地化和导航，搜索和跟踪，自动驾驶，多机器人系统，操纵和人类机器人交互。这项调查旨在弥合POMDP模型的开发与算法之间的差距，以及针对另一端的不同机器人决策任务的应用。它分析了这些任务的特征，并将它们与POMDP框架的数学和算法属性联系起来，以进行有效的建模和解决方案。对于从业者来说，调查提供了一些关键任务特征，以决定何时以及如何成功地将POMDP应用于机器人任务。对于POMDP算法设计师，该调查为将POMDP应用于机器人系统的独特挑战提供了新的见解，并指出了有希望的新方向进行进一步研究。
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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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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。
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