在这项工作中，我们提出了一个端到端的异质多机器人系统框架，地面机器人能够在高空四个四极管实时创建的语义图中进行本地化，计划和导航。地面机器人在没有任何外部干预的情况下独立选择并解散目标。此外，他们通过使用语义将其本地地图与高架图匹配，执行跨视图本地化。通信主链是机会主义的，并且可以分配，使整个系统除了四型四型GPS之外没有外部基础架构，没有外部基础架构。我们通过在不同环境中的多个实验上执行不同的任务，通过执行不同的任务，对系统进行了广泛的测试。我们的地面机器人在现实世界中最少的干预和96公里的模拟无需干预即可自主行驶以上超过6公里。
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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。
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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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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.
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Mohamed Bin Zayed国际机器人挑战（MBZIRC）2020为无人机（无人机）构成了不同的挑战。我们提供了四个量身定制的无人机，专门为MBZIRC的单独空中机器人任务开发，包括自定义硬件和软件组件。在挑战1中，使用高效率，车载对象检测管道进行目标UAV，以捕获来自目标UAV的球。第二个UAV使用类似的检测方法来查找和流行散落在整个竞技场的气球。对于挑战2，我们展示了一种能够自主空中操作的更大的无人机：从相机图像找到并跟踪砖。随后，将它们接近，挑选，运输并放在墙上。最后，在挑战3中，我们的UAV自动发现使用LIDAR和热敏摄像机的火灾。它用船上灭火器熄灭火灾。虽然每个机器人都具有任务特定的子系统，但所有无人机都依赖于为该特定和未来竞争开发的标准软件堆栈。我们介绍了我们最开源的软件解决方案，包括系统配置，监控，强大无线通信，高级控制和敏捷轨迹生成的工具。为了解决MBZirc 2020任务，我们在多个研究领域提出了机器视觉和轨迹生成的多个研究领域。我们介绍了我们的科学贡献，这些贡献构成了我们的算法和系统的基础，并分析了在阿布扎比的MBZIRC竞赛2020年的结果，我们的系统在大挑战中达到了第二名。此外，我们讨论了我们参与这种复杂的机器人挑战的经验教训。
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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。
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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。
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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.
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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。
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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
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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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主动映射的传统方法专注于构建几何图。但是，对于大多数真实世界应用程序，可行的信息与环境中的语义有意义的对象有关。我们提出了一种用于主动度量语义映射问题的方法，该方法使多个异质机器人能够协作构建环境地图。这些机器人积极探索以最大程度地减少语义（对象分类）和几何（对象建模）信息中的不确定性。我们使用信息丰富但稀疏的对象模型表示环境，每个模型由基本形状和语义类标签组成，并使用大量现实世界数据在经验上表征不确定性。鉴于先前的地图，我们使用此模型为每个机器人选择动作以最大程度地减少不确定性。通过多种现实世界环境中的多机器人实验证明了我们的算法的性能。所提出的框架适用于广泛的现实问题，例如精确农业，基础设施检查和工厂中的资产映射。
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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。
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为了使机器人系统在高风险，现实世界中取得成功，必须快速部署和强大的环境变化，表现不佳的硬件以及任务子任务失败。这些机器人通常被设计为考虑一系列任务事件，复杂的算法在某些关键的约束下降低了单个子任务失败率。我们的方法在视觉和控制中利用了共同的技术，并通过结果监测和恢复策略将鲁棒性编码为任务结构。此外，我们的系统基础架构可以快速部署，并且不需要中央通信。该报告还包括快速现场机器人开发和测试的课程。我们通过现实机器人实验在美国宾夕法尼亚州匹兹堡的户外测试地点以及2020年的穆罕默德·本·扎耶德国际机器人挑战赛开发和评估了我们的系统。所有竞争试验均在没有RTK-GP的情况下以完全自主模式完成。我们的系统在挑战2中排名第四，在大挑战赛中排名第七，诸如弹出五个气球（挑战1）之类的显着成就，成功地挑选和放置了一个障碍（挑战2），并将最多的水分配到户外，带有真正的户外火，并与自治无人机（挑战3）。
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微型航空车（MAV）具有很高的信息收集任务的潜力，以支持搜索和救援方案中的情况意识。在这种情况下，手动控制MAV需要经验丰富的飞行员，并且容易出错，尤其是在真正紧急情况的压力下。灾难情景的条件对于自动MAV系统也充满挑战。通常不知道环境，GNSS可能并不总是可用。我们介绍了一个不依赖全球定位系统的未知环境中自动MAV航班的系统。该方法在多个搜索和救援方案中进行评估，即使在室内和室外区域之间过渡时，也可以进行安全的自动飞行。
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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。
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近年来我们目睹了巨大进展的动机，本文提出了对协作同时定位和映射（C-SLAM）主题的科学文献的调查，也称为多机器人猛击。随着地平线上的自动驾驶车队和工业应用中的多机器人系统的兴起，我们相信合作猛击将很快成为未来机器人应用的基石。在本调查中，我们介绍了C-Slam的基本概念，并呈现了彻底的文献综述。我们还概述了C-Slam在鲁棒性，通信和资源管理方面的主要挑战和限制。我们通过探索该地区目前的趋势和有前途的研究途径得出结论。
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尽管使用多个无人机（UAV）具有快速自主探索的巨大潜力，但它的关注程度很少。在本文中，我们提出了赛车手，这是一种使用分散无人机的舰队的快速协作探索方法。为了有效派遣无人机，使用了基于在线HGRID空间分解的成对交互。它可确保仅使用异步和有限的通信同时探索不同的区域。此外，我们优化了未知空间的覆盖路径，并通过电容的车辆路由问题（CVRP）配方平衡分区到每个UAV的工作负载。鉴于任务分配，每个无人机都会不断更新覆盖路径，并逐步提取关键信息以支持探索计划。分层规划师可以找到探索路径，完善本地观点并生成序列的最小时间轨迹，以敏捷，安全地探索未知空间。对所提出的方法进行了广泛的评估，显示出较高的勘探效率，可伸缩性和对有限交流的鲁棒性。此外，我们第一次与现实世界中的多个无人机进行了完全分散的协作探索。我们将作为开源软件包发布实施。
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在未知和大规模的地下环境中，与一组异质的移动机器人团队进行搜救，需要高精度的本地化和映射。在复杂和感知衰落的地下环境中，这一至关重要的需求面临许多挑战，因为在船上感知系统需要在非警官条件下运作（由于黑暗和灰尘，坚固而泥泞的地形以及自我的存在以及自我的存在，都需要运作。 - 类似和模棱两可的场景）。在灾难响应方案和缺乏有关环境的先前信息的情况下，机器人必须依靠嘈杂的传感器数据并执行同时定位和映射（SLAM）来构建环境的3D地图，并定位自己和潜在的幸存者。为此，本文报告了Team Costar在DARPA Subterranean Challenge的背景下开发的多机器人大满贯系统。我们通过合并一个可适应不同的探针源和激光镜配置的单机器人前端界面来扩展以前的工作，即LAMP，这是一种可伸缩的多机前端，以支持大型大型和内部旋转循环闭合检测检测规模环境和多机器人团队，以及基于渐变的非凸度的稳健后端，配备了异常弹性姿势图优化。我们提供了有关多机器人前端和后端的详细消融研究，并评估美国跨矿山，发电厂和洞穴收集的挑战现实世界中的整体系统性能。我们还发布了我们的多机器人后端数据集（以及相应的地面真相），可以作为大规模地下大满贯的具有挑战性的基准。
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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。
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