无人驾驶汽车（UAV）在许多领域都受雇于摄影，紧急，娱乐，国防，农业，林业，采矿和建筑。在过去的十年中，无人机技术在许多施工项目阶段中找到了应用程序，从现场映射，进度监控，建筑物检查，损坏评估和材料交付等等。尽管已经对无人机在各种施工相关的过程中的优势进行了广泛的研究，但关于提高任务能力和效率的无人机协作的研究仍然很少。本文提出了一种基于塔格狩猎游戏和粒子群优化（PSO）的多个无人机的新合作路径计划算法。首先，定义了每个无人机的成本函数，并包含多个目标和约束。然后，开发了无人机游戏框架，以将多功能路径计划制定到寻找回报优势均衡的问题。接下来，提出了基于PSO的算法来获得无人机的最佳路径。由三个无人机检查的大型建筑工地的仿真结果表明，在检查任务期间，提出的算法在为无人机形成的可行和高效飞行路径生成可行，高效的飞行路径上的有效性。

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.

密集的安全导航，城市驾驶环境仍然是一个开放的问题和一个活跃的研究领域。与典型的预测 - 计划方法不同，游戏理论规划考虑了一辆车的计划如何影响另一个车辆的行为。最近的工作表明，在具有非线性目标和约束的普通和游戏中找到当地纳什均衡所需的时间重大改进。当狡辩到驾驶时，这些作品假设场景中的所有车辆一起玩游戏，这可能导致密集流量的难治性计算时间。我们通过假设代理商在他们的观察附近玩游戏的代理商来制定分散的游戏理论规划方法，我们认为我们认为是人类驾驶的更合理的假设。游戏是并行播放的，以进行交互图的所有强烈连接的组件，显着减少了每个游戏中的玩家和约束的数量，从而减少了规划所需的时间。我们证明我们的方法可以通过比较智能驱动程序模型和集中式游戏理论规划在互动数据集中的环形交叉路口时，通过比较智能驱动程序模型和集中式游戏理论规划的性能来实现无碰撞，高效的驾驶。我们的实现可在http://github.com/sisl/decnashplanning获取。

我们研究了覆盖的阶段 - 避免多个代理的动态游戏，其中多个代理相互作用，并且每种希望满足不同的目标条件，同时避免失败状态。 Reach-避免游戏通常用于表达移动机器人运动计划中发现的安全关键最优控制问题。虽然这些运动计划问题存在各种方法，但我们专注于找到时间一致的解决方案，其中计划未来的运动仍然是最佳的，尽管先前的次优行动。虽然摘要，时间一致性封装了一个非常理想的财产：即使机器人早期从计划发出的机器人的运动发散，即，由于例如内在的动态不确定性或外在环境干扰，即使机器人的运动分歧，时间一致的运动计划也保持最佳。我们的主要贡献是一种计算 - 避免多种代理的算法算法，避免呈现时间一致的解决方案。我们展示了我们在两位和三位玩家模拟驾驶场景中的方法，其中我们的方法为所有代理商提供了安全控制策略。

联邦学习（FL）变得流行，并在训练大型机器学习（ML）模型的情况下表现出很大的潜力，而不会使所有者的原始数据曝光。在FL中，数据所有者可以根据其本地数据培训ML模型，并且仅将模型更新发送到模型更新，而不是原始数据到模型所有者进行聚合。为了提高模型准确性和培训完成时间的学习绩效，招募足够的参与者至关重要。同时，数据所有者是理性的，可能不愿意由于资源消耗而参与协作学习过程。为了解决这些问题，最近有各种作品旨在激励数据业主贡献其资源。在本文中，我们为文献中提出的经济和游戏理论方法提供了全面的审查，以设计刺激数据业主参加流程培训过程的各种计划。特别是，我们首先在激励机制设计中常用的佛罗里达州的基础和背景，经济理论。然后，我们审查博弈理论和经济方法应用于FL的激励机制的应用。最后，我们突出了一些开放的问题和未来关于FL激励机制设计的研究方向。

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.

尽管动态游戏为建模代理的互动提供了丰富的范式，但为现实世界应用程序解决这些游戏通常具有挑战性。许多现实的交互式设置涉及一般的非线性状态和输入约束，它们彼此之间的决策相结合。在这项工作中，我们使用约束的游戏理论框架开发了一个高效且快速的计划者，用于在受限设置中进行交互式计划。我们的关键见解是利用代理的目标和约束功能的特殊结构，这些功能在多代理交互中进行快速和可靠的计划。更确切地说，我们确定了代理成本功能的结构，在该结构下，由此产生的动态游戏是受约束潜在动态游戏的实例。受限的潜在动态游戏是一类游戏，而不是解决一组耦合的约束最佳控制问题，而是通过解决单个约束最佳控制问题来找到NASH平衡。这简化了限制的交互式轨迹计划。我们比较了涉及四个平面代理的导航设置中方法的性能，并表明我们的方法平均比最先进的速度快20倍。我们进一步在涉及一个四型和两个人的导航设置中对我们提出的方法提供了实验验证。

游戏理论运动计划者是控制多个高度交互式机器人系统的有效解决方案。大多数现有的游戏理论规划师不切实际地假设所有代理都可以使用先验的目标功能知识。为了解决这个问题，我们提出了一个容忍度的退缩水平游戏理论运动计划者，该计划者利用了与意图假设的可能性相互交流。具体而言，机器人传达其目标函数以结合意图。离散的贝叶斯过滤器旨在根据观察到的轨迹与传达意图的轨迹之间的差异来实时推断目标。在仿真中，我们考虑了三种安全至关重要的自主驾驶场景，即超车，车道交叉和交叉点，以证明我们计划者在存在通信网络中存在错误的传输情况下利用替代意图假设来产生安全轨迹的能力。

热方程驱动区域覆盖范围（HEDAC）是由潜在场的梯度引导的最先进的多机颈运动控制。特此实施有限元方法以获得Helmholtz部分微分方程的解决方案，该方程对测量运动控制的潜在字段进行了建模。这使我们能够调查任意形状的领域，并以优雅而健壮的方式包括Hedac的基本想法。对于简单的运动运动运动，通过将试剂运动用电位的梯度引导，可以成功处理障碍和边界避免限制。但是，包括其他约束，例如固定障碍物和移动障碍物的最小间隙距离以及最小的路径曲率半径，都需要控制算法的进一步交替。我们通过基于无碰撞逃生路线操纵的直接优化问题制定了一种相对简单但可靠的方法来处理这些约束的方法。这种方法提供了保证的避免碰撞机制，同时由于优化问题分配而在计算上是便宜的。在三个现实的测量场景模拟中评估了所提出的运动控制，显示了测量的有效性和控制算法的鲁棒性。此外，突出了由于定义不当的测量场景而引起的潜在操纵困难，我们提供了有关如何超越它们的指南。结果是有希望的，并表明了对自主测量和潜在的其他HEDAC利用的拟议受限的多代理运动控制的现实适用性。

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。

无罪化的交叉路口驾驶对自动车辆有挑战性。为了安全有效的性能，应考虑相互作用的车辆的多样化和动态行为。基于游戏理论框架，提出了一种用于无罪交叉口的自动决策的人类收益设计方法。展望理论被引入将客观碰撞风险映射到主观驾驶员收益，并且驾驶风格可以量化为安全和速度之间的权衡。为了考虑相互作用的动态，进一步引入了概率模型来描述司机的加速趋势。仿真结果表明，该决策算法可以描述极限情况下双车交互的动态过程。统一采样案例模拟的统计数据表明，安全互动的成功率达到98％，而且还可以保证速度效率。在四臂交叉路口的四车辆交互情景中进一步应用并验证了所提出的方法。

形成控制问题是群体智能领域中最关心的主题之一，通常通过常规数学方法来解决。然而，在本文中，我们提出了一种元疗法方法，该方法利用了一种自然的共同进化策略来解决一群导弹的形成控制问题。导弹群是由具有异质参考目标的二阶系统建模的，并将指数误差函数作为目标函数，以使群体融合到满足某些形成要求的最佳平衡状态。为了关注本地最佳和不稳定进化的问题，我们纳入了一种新颖的基于模型的政策约束和人口适应策略，从而大大减轻了绩效退化。通过在网络通信领域中应用Molloy reed标准，我们开发了一种自适应拓扑方法，该方法可以通过理论和实验验证节点失败及其有效性下的连通性及其有效性。实验结果有助于提议的形成控制方法的有效性。更重要的是，我们表明将通用形成控制问题视为马尔可夫决策过程（MDP）并通过迭代学习解决它是可行的。

This paper presents a new method for integrated time-optimal routing and trajectory optimization of multirotor unmanned aerial vehicles (UAVs). Our approach extends the well-known Traveling Salesman Problem by accounting for the limited maneuverability of the UAVs due to their kinematic properties. To this end, we allow each waypoint to be traversed with a discretized velocity as well as a discretized flight direction and compute time-optimal trajectories to determine the travel time costs for each edge. We refer to this novel optimization problem as the Trajectory-based Traveling Salesman Problem (TBTSP). The results show that compared to a state-of-the-art approach for Traveling Salesman Problems with kinematic restrictions of UAVs, we can decrease mission duration by up to 15\%.

我们提出了一种新颖的方法来最大限度地提高对在大型地理区域（ROI）的大规模地理区域运营的机器人的通信感知覆盖范围。我们的方法在邻域选择和控制中补充了潜在的网络拓扑，使其在动态环境中具有高度强大。我们将覆盖范围制定为多级，合作图形游戏，采用变分推理（VI）以达到平衡。我们通过无人驾驶航空公司（UV）和用户设备（UE）机器人在实验中实验验证我们在移动临时无线网络场景中的方法。我们表明它可以在现实的网络条件下通过静止和移动用户设备（UE）机器人定义的ROI。

自主赛车奖的代理商对反对者的行为做出反应，并以敏捷的操纵向沿着赛道前进，同时惩罚过度侵略性和过度保守的代理商。了解其他代理的意图对于在对抗性多代理环境中部署自主系统至关重要。当前的方法要么过分简化代理的动作空间的离散化，要么无法识别行动的长期影响并成为近视。我们的工作重点是应对这两个挑战。首先，我们提出了一种新颖的降低方法，该方法封装了不同的代理行为，同时保留了代理作用的连续性。其次，我们将两种代理赛车游戏制定为遗憾的最小化问题，并通过遗憾的预测模型为可行的反事实遗憾最小化提供了解决方案。最后，我们在规模的自动驾驶汽车上实验验证了我们的发现。我们证明，使用拟议的游戏理论规划师使用代理表征与客观空间显着提高了对不同对手的获胜率，并且在看不见的环境中，改进可以转移到看不见的对手。

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。

车辆（IOV）互联网（IOV），其中互连的车辆彼此通信并在公共网络上与道路基础设施通信，具有令人市性的社会经济利益，但也造成了新的网络身体威胁。车辆攻击者的数据可以使用像蜜罐等系统使用网络威胁情报进行现实地收集。不可否认，配置蜜罐在蜜罐攻击者互动的级别和执行和监测这些蜜罐的任何产生的开销和成本之间引入权衡。我们认为，通过战略性地配置蜜罐来代表IOV的组成部分，可以实现有效的欺骗，并参与攻击者来收集网络威胁情报。在本文中，我们展示了HoneyCar，这是IOV中蜜罐欺骗的新决策支持框架。 Honeycar在国家漏洞数据库（NVD）中的常见漏洞和曝光（CVE）中发现的自主和连通车辆的已知漏洞的存储库，以计算最佳蜜罐配置策略。通过采取游戏理论方法，我们将对手交互模拟作为重复的不完美信息零和游戏，其中IOV网络管理员选择一组漏洞，以便在蜜罐中提供，并且战略攻击者选择IOV的脆弱性在不确定性下剥削。我们的调查是通过检查两种不同版本的游戏，并没有重新配置成本来证实，以赋予网络管理员来确定最佳蜜罐配置。我们在一个现实用例中评估Honeycar，以支持决策者，以确定IOV中的战略部署的最佳蜜罐配置策略。

本文开发了一个分布式可区分的动态游戏（DDDG）框架，该框架可以从演示中学习多机器人协调。我们将多机器人协调表示为动态游戏，其中机器人的行为由其自身的动态和目标决定，这也取决于他人的行为。因此，可以通过调整每个机器人的客观和动力学来调整协调。提出的DDDG使每个机器人能够以分布式方式自动调整其单个动力学和目标，从而最大程度地减少其轨迹和演示之间的不匹配。此过程需要前向通道的新分布式设计，在该设计中，所有机器人都协作寻求NASH均衡行为，以及一个向后通行，在该阶段通过通信图传播梯度。我们在仿真中测试了DDDG，并给定不同任务配置的四个小组。结果证明了DDDG从演示中学习多机器人协调的能力

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。

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。