该论文着重于无人机的异质群，以实现移动机器人上层的动态着陆。科学家尚未实现这项具有挑战性的任务。关键技术是，我们没有用计算机视觉来促进无人机群的每个代理，这大大增加了有效载荷并缩短飞行时间，而是建议在领导者无人机上仅安装一台摄像头。追随者无人机从无人机中接收命令，并保持无冲突的轨迹。实验结果表明，群体降落在静态移动平台上（4.48厘米的RMSE）上很高。 RMSE群落在移动平台上的降落，最大速度为1.0 m/s和1.5 m/s，分别为8.76厘米和8.98厘米。拟议的蜂群技术将允许蜂群的省时降落，以进一步充电。这将使可以在救援操作，检查和维护，自主仓库库存，货物交付等方面实现多代理机器人系统的自我维护操作。

移动机器人和无人机的异构团队在对环境的自主探索方面提供了可观的好处。然而，尽管广泛讨论了此类系统的联合勘探方案，但它们仍未对无人机对接过程中外部条件变化和群体断层的适应性低。当一个代理商失去其位置信号时，我们提出了一种基于视觉的无人机群对接系统，以在移动平台上稳健地着陆。拟议的蜂鹰系统依靠基于视觉的检测来进行移动平台跟踪和导航其代理。群的每架无人机都带有RGB摄像头和APRILTAG3 QR代码标记。 Swarmhawk可以在两种操作模式之间切换，在全球无人机本地化的情况下充当均匀的群，或者在一个无人机或全球本地化故障中出现相机故障的情况下，将领导者的无人机指向其邻居。进行了两项实验，以通过静态和移动平台在全球和本地定位下评估Swarmhawk的性能。实验结果表明，静态移动平台上的群体着陆任务具有足够的准确性（均匀地层的4.2 cm误差为4.2厘米，领导者 - 追随者形成中的1.9厘米）和移动平台（同质地层中的6.9厘米和4.7 cm的误差为6.9 cm，在4.7 cm中的误差领导者追随者组）。此外，无人机在领导者追随者组中沿着复杂的轨迹（平均误差为19.4 cm）移动的平台上显示出良好的降落。拟议的蜂鹰技术可以潜在地应用于各种群情景中，包括复杂的环境勘探，检查和无人机交付。

Many aerial robotic applications require the ability to land on moving platforms, such as delivery trucks and marine research boats. We present a method to autonomously land an Unmanned Aerial Vehicle on a moving vehicle. A visual servoing controller approaches the ground vehicle using velocity commands calculated directly in image space. The control laws generate velocity commands in all three dimensions, eliminating the need for a separate height controller. The method has shown the ability to approach and land on the moving deck in simulation, indoor and outdoor environments, and compared to the other available methods, it has provided the fastest landing approach. Unlike many existing methods for landing on fast-moving platforms, this method does not rely on additional external setups, such as RTK, motion capture system, ground station, offboard processing, or communication with the vehicle, and it requires only the minimal set of hardware and localization sensors. The videos and source codes are also provided.

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

本文介绍了设计，开发，并通过IISC-TCS团队为穆罕默德·本·扎耶德国际机器人挑战赛2020年挑战1的目标的挑战1硬件 - 软件系统的测试是抓住从移动和机动悬挂球UAV和POP气球锚定到地面，使用合适的操纵器。解决这一挑战的重要任务包括具有高效抓取和突破机制的硬件系统的设计和开发，考虑到体积和有效载荷的限制，使用适用于室外环境的可视信息的准确目标拦截算法和开发动态多功能机空中系统的软件架构，执行复杂的动态任务。在本文中，设计了具有末端执行器的单个自由度机械手设计用于抓取和突发，并且开发了鲁棒算法以拦截在不确定的环境中的目标。基于追求参与和人工潜在功能的概念提出了基于视觉的指导和跟踪法。本工作中提供的软件架构提出了一种操作管理系统（OMS）架构，其在多个无人机之间协同分配静态和动态任务，以执行任何给定的任务。这项工作的一个重要方面是所有开发的系统都设计用于完全自主模式。在这项工作中还包括对凉亭环境和现场实验结果中完全挑战的模拟的详细描述。所提出的硬件软件系统对反UAV系统特别有用，也可以修改以满足其他几种应用。

基于视觉的相对本地化可以为空中群体的合作提供有效的反馈，并在以前的作品中得到了广泛的调查。但是，有限的视野（FOV）本身限制了其性能。要应对这个问题，这封信提出了一种新的分布式主动视觉相关的相对本地化框架，并将其应用于空中群中的形成控制。灵感来自鸟群本质上，我们设计了基于图形的注意力计划（GAP），以改善群体中活跃视觉的观察质量。然后，主动检测结果与来自超宽带（UWB）的板载测量和视觉惯性内径（VIO）融合，以获得实时相对位置，从而进一步改善了群体的形成控制性能。模拟和实验表明，所提出的主动视觉系统在估计和形成准确性方面优于固定视觉系统。

为了在高移动性虚拟环境中实现柔软物体的高富度触觉渲染，我们提出了一种新颖的触觉显示dandeliontouch。一群无人机将触觉执行器传递给用户的指尖。 DandelionTouch的用户能够在不受设备工作区域限制的大空间中体验触觉反馈。重要的是，在与虚拟物体的长时间互动中，他们不会经历肌肉疲劳。手动跟踪和群控制算法允许用手动运动引导群，并避免在编队内部发生冲突。在这项研究中，研究了群体之间的阻抗连接的几种拓扑结构。该实验在实时在正方形轨迹上执行了一个遵循的实验，该实验表明，在恒星拓扑中连接的无人机执行了平均位置误差较低的轨迹（与其他阻抗拓扑相比，RMSE降低了20.6 \％与潜在的基于现场的群体控制相比，为40.9 \％。在所有具有阻抗行为的地层中，无人机的达到的速度比通过潜在场算法控制的群体高28％。此外，在与7名参与者的用户研究中评估了几种纤维骨架模式的感知。该研究表明，提议的时间延迟和频率调制的组合使用户可以同时成功识别VR中的表面特性和运动方向（平均识别率为70 \％，最大为93 \％）。 DandelionTouch建议在VR系统中提出一种新型的触觉反馈，无需手持或可穿戴界面。

无人驾驶飞机在当天变得越来越流行，对它们的申请越过科学和工业的界限，从航空摄影到包装交付再到灾难管理，从该技术中受益。但是在它们变得司空见惯之前，要解决的挑战要使它们可靠和安全。以下论文讨论了与无人驾驶飞机的精确着陆相关的挑战，包括传感和控制的方法及其在各种应用中的优点和缺点。

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。

我们提供了机器人智能系统和控制（RISC）LAB MULTIAGEGGENT测试，用于在室外环境中的可靠搜索和救援和空中运输。该系统包括三个多陆无人机（无人机）的团队，能够在室外场中自主搜索，拾取和运输随机分布的物体。该方法涉及基于视觉的物体检测和定位，具有我们的新颖设计，基于GPS的UAV导航和下降区的物体的安全释放。我们的合作策略可确保无人机之间安全的空间分离，我们可以使用已启用的通信共识，防止下落区域的冲突。所有计算都在每个UAV上执行。我们描述了系统的完整软件和硬件架构，并使用全面的户外实验展示其可靠的性能，并通过将我们的结果与最近的一些类似的作品进行比较。

本文在移动平台上介绍了四摩托车的自动起飞和着陆系统。设计的系统解决了三个具有挑战性的问题：快速姿势估计，受限的外部定位和有效避免障碍物。具体而言，首先，我们基于Aruco标记设计了着陆识别和定位系统，以帮助四极管快速计算相对姿势。其次，我们利用基于梯度的本地运动计划者快速生成无冲突的参考轨迹；第三，我们构建了一台自主状态机器，使四极管能够完全自治完成其起飞，跟踪和着陆任务；最后，我们在模拟，现实世界和室外环境中进行实验，以验证系统的有效性并证明其潜力。

我们生活的世界充满了技术，而每天都有无人机的进步和使用有效地增加。由于许多应用程序方案，在某些任务中，无人机容易受到外部干扰的影响，例如地面站的连通性丧失，安全任务，安全问题和与交货相关的任务。因此，根据情况，这可能会影响运营并导致无人机的安全着陆。因此，本文提出了一种在动态环境中安全着陆的启发式方法。这种方法的目的是检测安全的潜在降落区 - PLZ，并找出最适合降落的区域。最初，PLZ是通过通过Canny Edge算法处理图像来检测的，然后应用了直径估计值对于每个边缘最小的区域。比车辆间隙更高的斑点被标记为安全PLZ。在该方法的第二阶段中，计算了向PLZ移动的动态障碍的速度，并考虑到达到区域的时间。计算无人机的ETA并在无人机的下降期间，执行动态障碍物。在现实世界环境中测试的方法显示了现有工作的更好结果。

随着无人机技术的改进，从监视到航空摄影再到包装交付的这些多功能自动驾驶汽车，已经发现了越来越多的用途，并且这些应用都带来了独特的挑战。本文实施了一个这样一个挑战的解决方案：降落在移动目标上。此问题以前已经通过不同程度的成功解决了，但是大多数实施都集中在室内应用程序上。室外以风和照明等变量的形式提出了更大的挑战，室外无人机更重，更容易受到惯性效应的影响。我们的方法纯粹是基于视觉的，使用单眼摄像机和基准标记来定位无人机和PID控制，以跟随和降落在平台上。

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。

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。

由于事件的范围有限，在复杂且高度可变的环境中，避免路径计划和碰撞是具有挑战性的。在文献中，有多种基于模型和学习的方法需要有效地部署大量的计算资源，并且可能具有有限的一般性。我们提出了一种基于全球稳定的被动控制器的计划算法，该算法可以在挑战性的环境条件下使用有限的计算资源计划平滑轨迹。该体系结构将最近提出的分形阻抗控制器与有限时间不变性区域结合在一起。由于该方法基于阻抗控制器，因此它也可以直接用作力/扭矩控制器。我们在模拟中验证了我们的方法，以通过发放Via-toints的发行及其对低带宽反馈的稳健性来分析互动导航在挑战凹域中的能力。使用11个代理的群模拟验证了所提出方法的可扩展性。我们已经在自动式轮式平台上进行了硬件实验，以验证与动态剂（即人和机器人）相互作用的平滑度和稳健性。与依赖数字优化的其他方法相比，所提出的本地规划师的计算复杂性可以通过低功率微控制器的部署降低能源消耗。

The Age-of-Information (AoI) metric has been widely studied in the theoretical communication networks and queuing systems literature. However, experimental evaluation of its applicability to complex real-world time-sensitive systems is largely lacking. In this work, we develop, implement, and evaluate an AoI-based application layer middleware that enables the customization of WiFi networks to the needs of time-sensitive applications. By controlling the storage and flow of information in the underlying WiFi network, our middleware can: (i) prevent packet collisions; (ii) discard stale packets that are no longer useful; and (iii) dynamically prioritize the transmission of the most relevant information. To demonstrate the benefits of our middleware, we implement a mobility tracking application using a swarm of UAVs communicating with a central controller via WiFi. Our experimental results show that, when compared to WiFi-UDP/WiFi-TCP, the middleware can improve information freshness by a factor of 109x/48x and tracking accuracy by a factor of 4x/6x, respectively. Most importantly, our results also show that the performance gains of our approach increase as the system scales and/or the traffic load increases.

无人机（无人驾驶飞机）动态包围是一个具有巨大潜力的新兴领域。研究人员通常会从生物系统中获得灵感，要么是从宏观世界（如鱼类学校或鸟类羊群）或类似基因调节网络等微世界的灵感。但是，大多数群体控制算法都取决于集中控制，全球信息获取或相邻代理之间的通信。在这项工作中，我们提出了一种纯粹基于视觉的分布式群体控制方法，而没有任何直接通信，例如，群体的代理无人机可以生成一个陷入的模式，以完全基于其安装的全向视觉传感器包围无人机的逃脱目标。还设计了描述每种无人机行为模型的有限状态机器，以便一群无人机可以集体地搜索和捕获目标。我们在各种模拟和现实实验中验证了所提出方法的有效性和效率。

在移动机器人学中，区域勘探和覆盖率是关键能力。在大多数可用研究中，共同的假设是全球性，远程通信和集中合作。本文提出了一种新的基于群的覆盖控制算法，可以放松这些假设。该算法组合了两个元素：Swarm规则和前沿搜索算法。受到大量简单代理（例如，教育鱼，植绒鸟类，蜂拥昆虫）的自然系统的启发，第一元素使用三个简单的规则来以分布式方式维持群体形成。第二元素提供了选择有希望区域以使用涉及代理的相对位置的成本函数的最小化来探索（和覆盖）的装置。我们在不同环境中测试了我们的方法对异质和同质移动机器人的性能。我们衡量覆盖性能和允许本集团维持沟通的覆盖性能和群体形成统计数据。通过一系列比较实验，我们展示了拟议的策略在最近提出的地图覆盖方法和传统的人工潜在领域基于细胞覆盖，转变和安全路径的百分比，同时保持允许短程的形成沟通。

在本文中，我们使用单个摄像头和惯性测量单元（IMU）以及相应的感知共识问题（即，所有观察者的独特性和相同的ID）来解决基于视觉的检测和跟踪多个航空车的问题。我们设计了几种基于视觉的分散贝叶斯多跟踪滤波策略，以解决视觉探测器算法获得的传入的未分类测量与跟踪剂之间的关联。我们根据团队中代理的数量在不同的操作条件以及可扩展性中比较它们的准确性。该分析提供了有关给定任务最合适的设计选择的有用见解。我们进一步表明，提出的感知和推理管道包括深度神经网络（DNN），因为视觉目标检测器是轻量级的，并且能够同时运行控制和计划，并在船上进行大小，重量和功率（交换）约束机器人。实验结果表明，在各种具有挑战性的情况（例如重闭）中，有效跟踪了多个无人机。