当前的融合定位系统主要基于过滤算法，例如卡尔曼过滤或粒子过滤。但是，实际应用方案的系统复杂性通常很高，例如行人惯性导航系统中的噪声建模或指纹匹配和定位算法中的环境噪声建模。为了解决这个问题，本文提出了一个基于深度学习的融合定位系统，并提出了一种转移学习策略，以改善具有不同分布的样本的神经网络模型的性能。结果表明，在整个地板方案中，融合网络的平均定位精度为0.506米。转移学习的实验结果表明，惯性导航定位步骤大小和不同行人的旋转角的估计精度可以平均提高53.3％，可以将不同设备的蓝牙定位精度提高33.4％，并且融合可以提高。可以提高31.6％。

低成本毫米波（MMWAVE）通信和雷达设备的商业可用性开始提高消费市场中这种技术的渗透，为第五代（5G）的大规模和致密的部署铺平了道路（5G） - 而且以及6G网络。同时，普遍存在MMWAVE访问将使设备定位和无设备的感测，以前所未有的精度，特别是对于Sub-6 GHz商业级设备。本文使用MMWAVE通信和雷达设备在基于设备的定位和无设备感应中进行了现有技术的调查，重点是室内部署。我们首先概述关于MMWAVE信号传播和系统设计的关键概念。然后，我们提供了MMWaves启用的本地化和感应方法和算法的详细说明。我们考虑了在我们的分析中的几个方面，包括每个工作的主要目标，技术和性能，每个研究是否达到了一定程度的实现，并且该硬件平台用于此目的。我们通过讨论消费者级设备的更好算法，密集部署的数据融合方法以及机器学习方法的受过教育应用是有前途，相关和及时的研究方向的结论。

Visual perception plays an important role in autonomous driving. One of the primary tasks is object detection and identification. Since the vision sensor is rich in color and texture information, it can quickly and accurately identify various road information. The commonly used technique is based on extracting and calculating various features of the image. The recent development of deep learning-based method has better reliability and processing speed and has a greater advantage in recognizing complex elements. For depth estimation, vision sensor is also used for ranging due to their small size and low cost. Monocular camera uses image data from a single viewpoint as input to estimate object depth. In contrast, stereo vision is based on parallax and matching feature points of different views, and the application of deep learning also further improves the accuracy. In addition, Simultaneous Location and Mapping (SLAM) can establish a model of the road environment, thus helping the vehicle perceive the surrounding environment and complete the tasks. In this paper, we introduce and compare various methods of object detection and identification, then explain the development of depth estimation and compare various methods based on monocular, stereo, and RDBG sensors, next review and compare various methods of SLAM, and finally summarize the current problems and present the future development trends of vision technologies.

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。

在室内和GPS拒绝环境中的无线移动设备或机器人的本地化是一个难题，特别是在传统摄像机和基于LIDAR的替代感测和本地化模式可能失败的动态场景中。我们提出了一种用于估计移动机器人的位置与在环境中部署的静态无线传感器节点（WSN）相关的方法。该方法采用新的粒子滤波器，其使用在到达方向（DOA）估计的高斯概率与移动机器人的移动模型结合使用的高斯概率来更新其权重。通过广泛的模拟和公共现实世界测量数据集，在准确性和计算效率方面评估和验证所提出的方法，与标准的最先进的本地化方法相比。结果显示了通过高计算效率平衡的高仪表级定位精度，使其能够在线使用，而无需为基于典型指纹的定位算法中的专用离线阶段使用。

Efficient localization plays a vital role in many modern applications of Unmanned Ground Vehicles (UGV) and Unmanned aerial vehicles (UAVs), which would contribute to improved control, safety, power economy, etc. The ubiquitous 5G NR (New Radio) cellular network will provide new opportunities for enhancing localization of UAVs and UGVs. In this paper, we review the radio frequency (RF) based approaches for localization. We review the RF features that can be utilized for localization and investigate the current methods suitable for Unmanned vehicles under two general categories: range-based and fingerprinting. The existing state-of-the-art literature on RF-based localization for both UAVs and UGVs is examined, and the envisioned 5G NR for localization enhancement, and the future research direction are explored.

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.

信号处理是几乎任何传感器系统的基本组件，具有不同科学学科的广泛应用。时间序列数据，图像和视频序列包括可以增强和分析信息提取和量化的代表性形式的信号。人工智能和机器学习的最近进步正在转向智能，数据驱动，信号处理的研究。该路线图呈现了最先进的方法和应用程序的关键概述，旨在突出未来的挑战和对下一代测量系统的研究机会。它涵盖了广泛的主题，从基础到工业研究，以简明的主题部分组织，反映了每个研究领域的当前和未来发展的趋势和影响。此外，它为研究人员和资助机构提供了识别新前景的指导。

A reliable pose estimator robust to environmental disturbances is desirable for mobile robots. To this end, inertial measurement units (IMUs) play an important role because they can perceive the full motion state of the vehicle independently. However, it suffers from accumulative error due to inherent noise and bias instability, especially for low-cost sensors. In our previous studies on Wheel-INS \cite{niu2021, wu2021}, we proposed to limit the error drift of the pure inertial navigation system (INS) by mounting an IMU to the wheel of the robot to take advantage of rotation modulation. However, it still drifted over a long period of time due to the lack of external correction signals. In this letter, we propose to exploit the environmental perception ability of Wheel-INS to achieve simultaneous localization and mapping (SLAM) with only one IMU. To be specific, we use the road bank angles (mirrored by the robot roll angles estimated by Wheel-INS) as terrain features to enable the loop closure with a Rao-Blackwellized particle filter. The road bank angle is sampled and stored according to the robot position in the grid maps maintained by the particles. The weights of the particles are updated according to the difference between the currently estimated roll sequence and the terrain map. Field experiments suggest the feasibility of the idea to perform SLAM in Wheel-INS using the robot roll angle estimates. In addition, the positioning accuracy is improved significantly (more than 30\%) over Wheel-INS. Source code of our implementation is publicly available (https://github.com/i2Nav-WHU/Wheel-SLAM).

鉴于无线频谱的有限性和对无线通信最近的技术突破产生的频谱使用不断增加的需求，干扰问题仍在继续持续存在。尽管最近解决干涉问题的进步，但干扰仍然呈现出有效使用频谱的挑战。这部分是由于Wi-Fi的无许可和管理共享乐队使用的升高，长期演进（LTE）未许可（LTE-U），LTE许可辅助访问（LAA），5G NR等机会主义频谱访问解决方案。因此，需要对干扰稳健的有效频谱使用方案的需求从未如此重要。在过去，通过使用避免技术以及非AI缓解方法（例如，自适应滤波器）来解决问题的大多数解决方案。非AI技术的关键缺陷是需要提取或开发信号特征的域专业知识，例如CycrationArity，带宽和干扰信号的调制。最近，研究人员已成功探索了AI / ML的物理（PHY）层技术，尤其是深度学习，可减少或补偿干扰信号，而不是简单地避免它。 ML基于ML的方法的潜在思想是学习来自数据的干扰或干扰特性，从而使需要对抑制干扰的域专业知识进行侧联。在本文中，我们审查了广泛的技术，这些技术已经深入了解抑制干扰。我们为干扰抑制中许多不同类型的深度学习技术提供比较和指导。此外，我们突出了在干扰抑制中成功采用深度学习的挑战和潜在的未来研究方向。

对不利环境中的行人无处不在的定位服务了很长的挑战。尽管深入学习的戏剧性进展，但多传感器深度测量系统却带来了高计算成本并随着时间的推移遭受累积漂移的错误。由于边缘设备的计算能力越来越多，我们通过在边缘与EKF（扩展卡尔曼滤波器） - 欧拉后端集成了最新的深径测量模型，提出了一种新的无处不在的定位解决方案。我们仔细比较并选择三个传感器模式，即惯性测量单元（IMU），毫米波（MMWAVE）雷达和热红外摄像机，并实现实时运行的深度内径推理引擎。提出了考虑精度，复杂性和边缘平台的深度径流的管道。我们设计一个Lora链接，用于定位数据回程，并将深度内径仪的聚合位置投影到全局框架中。我们发现简单的基于EKF的融合模块足以用于通用定位校准，具有超过34％的精度增长，针对任何独立的深径测量系统。不同环境的广泛测试验证了我们所提出的定位系统的效率和功效。

The performance of inertial navigation systems is largely dependent on the stable flow of external measurements and information to guarantee continuous filter updates and bind the inertial solution drift. Platforms in different operational environments may be prevented at some point from receiving external measurements, thus exposing their navigation solution to drift. Over the years, a wide variety of works have been proposed to overcome this shortcoming, by exploiting knowledge of the system current conditions and turning it into an applicable source of information to update the navigation filter. This paper aims to provide an extensive survey of information aided navigation, broadly classified into direct, indirect, and model aiding. Each approach is described by the notable works that implemented its concept, use cases, relevant state updates, and their corresponding measurement models. By matching the appropriate constraint to a given scenario, one will be able to improve the navigation solution accuracy, compensate for the lost information, and uncover certain internal states, that would otherwise remain unobservable.

本文提出了一种轻巧，有效的校准神经网络模型，用于降低低成本微电力系统（MEMS）陀螺仪，并实时估算机器人的态度。关键思想是从惯性测量单元（IMU）测量的时间窗口中提取本地和全局特征，以动态地回归陀螺仪的输出补偿组件。遵循精心推导的数学校准模型，LGC-NET利用深度可分离的卷积捕获截面特征并减少网络模型参数。较大的内核注意力旨在更好地学习远程依赖性和特征表示。在EUROC和TUM-VI数据集中评估了所提出的算法，并在具有更轻巧模型结构的（看不见的）测试序列上实现了最先进的测试。尽管它不采用视觉传感器，但与我们的LGC-NET的估计取向与排名最高的视觉惯性探针系统相当。我们在：https：//github.com/huazai665/lgc-net上进行开源方法

第五代（5G）网络和超越设想巨大的东西互联网（物联网）推出，以支持延长现实（XR），增强/虚拟现实（AR / VR），工业自动化，自主驾驶和智能所有带来的破坏性应用一起占用射频（RF）频谱的大规模和多样化的IOT设备。随着频谱嘎嘎和吞吐量挑战，这种大规模的无线设备暴露了前所未有的威胁表面。 RF指纹识别是预约的作为候选技术，可以与加密和零信任安全措施相结合，以确保无线网络中的数据隐私，机密性和完整性。在未来的通信网络中，在这项工作中，在未来的通信网络中的相关性，我们对RF指纹识别方法进行了全面的调查，从传统观点到最近的基于深度学习（DL）的算法。现有的调查大多专注于无线指纹方法的受限制呈现，然而，许多方面仍然是不可能的。然而，在这项工作中，我们通过解决信号智能（SIGINT），应用程序，相关DL算法，RF指纹技术的系统文献综述来缓解这一点，跨越过去二十年的RF指纹技术的系统文献综述，对数据集和潜在研究途径的讨论 - 必须以百科全书的方式阐明读者的必要条件。

Multi-modal fusion is a basic task of autonomous driving system perception, which has attracted many scholars' interest in recent years. The current multi-modal fusion methods mainly focus on camera data and LiDAR data, but pay little attention to the kinematic information provided by the bottom sensors of the vehicle, such as acceleration, vehicle speed, angle of rotation. These information are not affected by complex external scenes, so it is more robust and reliable. In this paper, we introduce the existing application fields of vehicle bottom information and the research progress of related methods, as well as the multi-modal fusion methods based on bottom information. We also introduced the relevant information of the vehicle bottom information data set in detail to facilitate the research as soon as possible. In addition, new future ideas of multi-modal fusion technology for autonomous driving tasks are proposed to promote the further utilization of vehicle bottom information.

惯性导航系统与全球导航卫星系统之间的融合经常用于许多平台，例如无人机，陆地车辆和船舶船只。融合通常是在基于模型的扩展卡尔曼过滤框架中进行的。过滤器的关键参数之一是过程噪声协方差。它负责实时解决方案的准确性，因为它考虑了车辆动力学不确定性和惯性传感器质量。在大多数情况下，过程噪声被认为是恒定的。然而，由于整个轨迹的车辆动力学和传感器测量变化，过程噪声协方差可能会发生变化。为了应对这种情况，文献中建议了几种基于自适应的Kalman过滤器。在本文中，我们提出了一个混合模型和基于学习的自适应导航过滤器。我们依靠基于模型的Kalman滤波器和设计深神网络模型来调整瞬时系统噪声协方差矩阵，仅基于惯性传感器读数。一旦学习了过程噪声协方差，就可以将其插入建立的基于模型的Kalman滤波器中。在推导了提出的混合框架后，提出了使用四极管的现场实验结果，并给出了与基于模型的自适应方法进行比较。我们表明，所提出的方法在位置误差中获得了25％的改善。此外，提出的混合学习方法可以在任何导航过滤器以及任何相关估计问题中使用。

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。

基于智能体育场馆的各种无线指纹位置算法，提出了一种高精度和快速的室内位置算法改进了加权K-最近邻（I-WKNN）。为了满足体育场馆的复杂环境和高速抽样的需求，本文提出了用于离线和在线阶段的AP选择算法。基于智能场地信号强度分布的特性，提出了一种非对称高斯滤波器算法。本文介绍了定位算法在智能体育场系统中的应用，完成了体育场的数据采集和实时定位。与传统的WKNN和KNN算法相比，I-WKNN算法在指纹定位数据库处理中具有优势，环境噪声适应性，实时定位精度和定位速度等。实验结果表明，I-WKNN算法具有明显的优势定位复杂噪声环境中的精度和定位时间，并在智能体育场中具有明显的应用潜力。

由于低成本的惯性传感器误差积累，行人死的估算是一项具有挑战性的任务。最近的研究表明，深度学习方法可以在处理此问题时获得令人印象深刻的性能。在这封信中，我们使用基于深度学习的速度估计方法提出了惯性的进程。基于RES2NET模块和两个卷积块注意模块的深神经网络被利用，以恢复智能手机的水平速度矢量与原始惯性数据之间的潜在连接。我们的网络仅使用百分之五十的公共惯性探子仪数据集（RONIN）数据进行培训。然后，在Ronin测试数据集和另一个公共惯性探针数据集（OXIOD）上进行了验证。与传统的阶梯长度和基于标题的基于系统的算法相比，我们的方法将绝对翻译误差（ATE）降低了76％-86％。此外，与最先进的深度学习方法（Ronin）相比，我们的方法将其ATE提高了6％-31.4％。

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。