最近无人驾驶飞行器（UAV）已广泛部署在各种真实的场景，如灾难救援和包裹交付。这些工作环境中的许多都是不确定和动态障碍的非结构化。保持UAV碰撞经常发生。非常希望具有高灵敏度的无人机，以调整其用于适应这些环境动态的动作。但是，无人机敏捷性受其电池电量输出的限制;特别是，UAV的电力系统不能知道其在运动规划中的实际功率需求，而需要随着环境和UAV条件而动态变化。在运动规划中，难以准确地对准电源需求的电源。这种不匹配会导致无人机的电源不足，并导致延迟运动调整，在很大程度上增加了障碍物的碰撞风险，因此破坏了无人机敏捷性。为提高无人机敏捷性，开发了一种新颖的智能电源解决方案，敏捷增强电源（AEPS），以主动准备适当的电量，以支持具有增强敏捷性的运动规划。该方法在物理电力系统和UAV规划之间构建了一座桥梁。凭借敏捷增强的运动规划，将提高复杂工作环境中的UAV的安全性。为了评估AEPS有效性，采用了“社区安全巡逻任务”的任务，采用了意外障碍;通过燃料电池，电池和电容器的混合集成来实现电源。通过成功和及时的电源，提高任务成功率和系统安全性，验证了AEP在提高无人机敏捷性方面的有效性，提高了任务持续时间。

在复杂的动态环境中，有效的轨迹产生在无人体表面车辆（USV）域中仍然是一个开放的问题。在本文中，提出了针对USV-UAV系统的合作轨迹计划算法，以确保USV可以在多障碍物图中的自主进步过程中执行安全，平稳的路径。具体而言，无人机（UAV）扮演飞行传感器的角色，并提供了实时的全球地图和障碍信息，并具有轻巧的语义细分网络和3D投影转换。然后通过基于图的搜索方法生成初始的避免轨迹。关于USV的独特运动不足的运动学特性，引入了基于船体动态约束的数值优化方法，以使该轨迹易于跟踪进行运动控制。最后，提出了基于在执行过程中具有最低能量消耗限制的NMPC的运动控制方法。实验结果验证了整个系统的有效性，并且生成的轨迹在局部对USV始终具有相当大的跟踪精度。

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。

现有的智能驾驶技术通常在平衡平稳驾驶和快速避免障碍物时存在问题，尤其是当车辆处于非结构环境中，并且在紧急情况下容易发生不稳定。因此，这项研究提出了一种自主障碍控制策略，该策略可以根据注意力驾驶的想法有效地基于注意力长期记忆（注意LSTM）深度学习模型来确保车辆稳定性。首先，我们设计了自动障碍避免控制规则，以确保无人车辆的安全。其次，我们改善了自动障碍避免控制策略，并结合了特殊车辆的稳定性分析。第三，我们通过实验构建了深度学习障碍物控制，该系统的平均相对误差为15％。最后，该控制策略的稳定性和准确性得到了数值和实验验证。这项研究中提出的方法可以确保无人车辆可以在平稳行驶时成功避免障碍。

在过去的几十年中，对生物启发的智能及其对机器人技术的应用非常关注。本文对生物启发的智能进行了全面的调查，重点是神经动力学方法，尤其是对自主机器人系统的路径计划和控制。首先，引入了以生物启发的分流模型及其变体（添加剂模型和门控偶极模型），并详细介绍其主要特征。然后，回顾了实时路径计划和各种机器人系统控制的两个主要神经动力学应用。一个以神经动力学模型为特征的生物启发的神经网络框架，用于移动机器人，清洁机器人和水下机器人。生物启发的神经网络已在无碰撞导航和合作中广泛使用，没有任何学习程序，全球成本功能以及动态环境的先验知识。此外，还进一步讨论了针对各种机器人系统的生物启发的后台控制器，这些控制器能够在发生较大的初始跟踪误差时消除速度跳跃。最后，本文讨论了当前的挑战和未来的研究方向。

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

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。

陆地 - 空中双模车辆在学术界和工业中绽放，因为它们融入了空中车辆的高流动性和地面车辆的长期耐力。在这项工作中，我们提出了一种自主和自适应的导航框架，为这类车辆带来完全自主权。该框架主要包括1）分层运动规划器，在未知环境中产生安全和低功率的地面 - 鸟轨迹，2）统一运动控制器，其动态地调整陆地运动中的能量消耗。广泛的现实实验和基准比较是在定制的机器人平台上进行的，以验证所提出的框架的稳健性和性能。在测试期间，机器人安全地穿越了陆地集成流动性的复杂环境，并在地面运动中实现了7美元的节能。最后，我们将为社区的引用发出我们的代码和硬件配置。

在本文中，我们提出了一种反应性约束导航方案，并避免了无人驾驶汽车（UAV）的嵌入式障碍物，以便在障碍物密集的环境中实现导航。拟议的导航体系结构基于非线性模型预测控制（NMPC），并利用板载2D激光雷达来检测障碍物并在线转换环境的关键几何信息为NMPC的参数约束，以限制可用位置空间的可用位置空间无人机。本文还重点介绍了所提出的反应导航方案的现实实施和实验验证，并将其应用于多个具有挑战性的实验室实验中，我们还与相关的反应性障碍物避免方法进行了比较。提出的方法中使用的求解器是优化引擎（开放）和近端平均牛顿进行最佳控制（PANOC）算法，其中采用了惩罚方法来正确考虑导航任务期间的障碍和输入约束。拟议的新颖方案允许快速解决方案，同时使用有限的车载计算能力，这是无人机的整体闭环性能的必需功能，并在多个实时场景中应用。内置障碍物避免和实时适用性的结合使所提出的反应性约束导航方案成为无人机的优雅框架，能够执行快速的非线性控制，本地路径计划和避免障碍物，所有框架都嵌入了控制层中。

Despite recent progress on trajectory planning of multiple robots and path planning of a single tethered robot, planning of multiple tethered robots to reach their individual targets without entanglements remains a challenging problem. In this paper, we present a complete approach to address this problem. Firstly, we propose a multi-robot tether-aware representation of homotopy, using which we can efficiently evaluate the feasibility and safety of a potential path in terms of (1) the cable length required to reach a target following the path, and (2) the risk of entanglements with the cables of other robots. Then, the proposed representation is applied in a decentralized and online planning framework that includes a graph-based kinodynamic trajectory finder and an optimization-based trajectory refinement, to generate entanglement-free, collision-free and dynamically feasible trajectories. The efficiency of the proposed homotopy representation is compared against existing single and multiple tethered robot planning approaches. Simulations with up to 8 UAVs show the effectiveness of the approach in entanglement prevention and its real-time capabilities. Flight experiments using 3 tethered UAVs verify the practicality of the presented approach.

The vision of unmanned aerial vehicles is very significant for UAV-related applications such as search and rescue, landing on a moving platform, etc. In this work, we have developed an integrated system for the UAV landing on the moving platform, and the UAV object detection with tracking in the complicated environment. Firstly, we have proposed a robust LoG-based deep neural network for object detection and tracking, which has great advantages in robustness to object scale and illuminations compared with typical deep network-based approaches. Then, we have also improved based on the original Kalman filter and designed an iterative multi-model-based filter to tackle the problem of unknown dynamics in real circumstances of motion estimations. Next, we implemented the whole system and do ROS Gazebo-based testing in two complicated circumstances to verify the effectiveness of our design. Finally, we have deployed the proposed detection, tracking, and motion estimation strategies into real applications to do UAV tracking of a pillar and obstacle avoidance. It is demonstrated that our system shows great accuracy and robustness in real applications.

研究界，工业和社会中地面移动机器人（MRS）和无人机（UAV）的重要性正在迅速发展。如今，这些代理中的许多代理都配备了通信系统，在某些情况下，对于成功完成某些任务至关重要。在这种情况下，我们已经开始见证在机器人技术和通信的交集中开发一个新的跨学科研究领域。该研究领域的意图是将无人机集成到5G和6G通信网络中。这项研究无疑将在不久的将来导致许多重要的应用。然而，该研究领域发展的主要障碍之一是，大多数研究人员通过过度简化机器人技术或通信方面来解决这些问题。这阻碍了达到这个新的跨学科研究领域的全部潜力的能力。在本教程中，我们介绍了一些建模工具，从跨学科的角度来解决涉及机器人技术和通信的问题所需的一些建模工具。作为此类问题的说明性示例，我们将重点放在本教程上，讨论通信感知轨迹计划的问题。

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。

Utilizing autonomous drones or unmanned aerial vehicles (UAVs) has shown great advantages over preceding methods in support of urgent scenarios such as search and rescue (SAR) and wildfire detection. In these operations, search efficiency in terms of the amount of time spent to find the target is crucial since with the passing of time the survivability of the missing person decreases or wildfire management becomes more difficult with disastrous consequences. In this work, it is considered a scenario where a drone is intended to search and detect a missing person (e.g., a hiker or a mountaineer) or a potential fire spot in a given area. In order to obtain the shortest path to the target, a general framework is provided to model the problem of target detection when the target's location is probabilistically known. To this end, two algorithms are proposed: Path planning and target detection. The path planning algorithm is based on Bayesian inference and the target detection is accomplished by means of a residual neural network (ResNet) trained on the image dataset captured by the drone as well as existing pictures and datasets on the web. Through simulation and experiment, the proposed path planning algorithm is compared with two benchmark algorithms. It is shown that the proposed algorithm significantly decreases the average time of the mission.

近年来，无人驾驶汽车（UAV）用于众多检查和视频捕获任务。但是，在障碍附近手动控制无人机是具有挑战性的，并且构成了高风险。即使对于自动飞行，全球导航计划也可能太慢，无法应对新感知的障碍。诸如风之类的干扰可能会导致与计划中的轨迹偏离。在这项工作中，我们提出了一种快速的预测障碍方法，该方法不取决于更高级别的本地化或映射，并保持无人机的动态飞行功能。它直接在LIDAR范围内实时运行，并通过计算范围图像内的角电位字段来调整当前飞行方向。随后根据轨迹预测和接触时间估计来确定速度幅度。使用硬件式模拟评估我们的方法。它可以使无人机保持安全距离，同时允许比以前直接在传感器数据上运行的反应性障碍物方法更高的飞行速度。

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。

我们为自主无人驾驶飞行器（UAV）设计了一个瓶颈分析工具。该工具通过利用自主UV中的各种组件之间的基本关系，如传感器，计算，身体动态。为了保证安全操作，同时最大化UAV的性能（例如，速度），必须精心设计（或选择）的计算，传感器和其他机械性能。我们所提出的工具的目标是提供一种可视化模型，帮助系统架构师了解自主无人机的最佳计算设计（或选择）。该工具可在此处提供：〜\ url {https://bit.ly/skyline-tool}

无人管理的水下车辆（UUV）的运动计划和跟踪控制技术对于高效且强大的UUV导航至关重要，这对于水下救援，设施维护，海洋资源探索，水上娱乐等至关重要。控制范围一直在全球范围内迅速增长，通常将其分类为以下主题：多UUV系统的任务分配，UUV路径计划和UUV轨迹跟踪。本文提供了对传统和智能技术的全面审查，用于运动计划和跟踪UUV的控制。介绍了文献中这些各种方法的益处和缺点的分析。此外，为将来的研究提供了UV运动计划和跟踪控制的挑战和前景。

This paper presents trajectory planning for three-dimensional autonomous multi-UAV volume coverage and visual inspection based on the Heat Equation Driven Area Coverage (HEDAC) algorithm. The method designs a potential field to achieve the target density and generate trajectories using potential gradients to direct UAVs to regions of a higher potential. Collisions are prevented by implementing a distance field and correcting the agent's directional vector if the distance threshold is reached. The method is successfully tested for volume coverage and visual inspection of complex structures such as wind turbines and a bridge. For visual inspection, the algorithm is supplemented with camera direction control. A field containing the nearest distance from any point in the domain to the structure is designed and this field's gradient provides the camera orientation throughout the trajectory. The bridge inspection test case is compared with a state-of-the-art method where the HEDAC algorithm allowed more surface area to be inspected under the same conditions. The limitations of the HEDAC method are analyzed, focusing on computational efficiency and adequacy of spatial coverage to approximate the surface coverage. The proposed methodology offers flexibility in various setup parameters and is applicable to real-world inspection tasks.

本文建立了一种新颖的通用和平台 - 无话会风险感知路径规划框架，其基于经典$ D ^ * $ Lite规划仪，路径设计专注于安全性和效率。该计划者生成一个网格图，其中占用/自由/未知空间用不同的遍历成本表示。在这种情况下，在这种情况下呈现，将遍历成本添加到接近占用的未知体素。算法实现也通过动态网格图来增强，具有在机器人操作期间更新和扩展的新颖能力，从而增加了使命的整体安全性，并且适用于勘探和搜索和救援任务。在生成的网格图中，$ d ^ * $ lite能够规划一个更安全的路径，具有最小的遍历成本。所提出的路径规划框架适用于分别生成2D和3D路径，以及在3D情况下，在3D情况下，用一个体素高度产生网格以计划2D路径，这是区分之间的主要因素2D和3D路径规划。在Quadcopter平台和波士顿动力学点腿机器人的多种仿真和实际场实验中广泛评估所提出的新型路径规划方案的功效。