对无人机航班自然用户界面（NUI）的研究注意力正在上升。然而，NUI是高度多样化的，主要通过不同的物理环境进行评估，从而导致这种解决方案之间难以兼容的性能。我们提出了一个虚拟环境，即Vrflightsim，从而实现了具有丰富无人机飞行详细信息的比较评估，以解决此问题。我们首先复制了最新的（SOTA）接口，并在虚拟环境中设计了两个任务（交叉和指向）。然后，两名与13名参与者的用户研究证明了VRFlightSIM的必要性，并进一步强调了开放数据界面设计的潜力。
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每两年必须在美国超过60,000座桥梁识别可能需要随访维护的缺陷，缺陷或潜在问题。桥梁检查采用无人驾驶飞行器（或无人机），以提高安全性，效率和成本效益。虽然无人机可以以自主模式运行，但是保持循环中的检查器对于桥接检查中的复杂任务至关重要。因此，检查员需要培养在工作中操作无人机的技能和信心。本文介绍了桥梁检验中无人机辅助的视察师的虚拟现实培训和评估系统的设计和开发。该系统由四个集成模块组成：在UNITY中开发的模拟桥检查，允许受训者在模拟中操作无人机，使用遥控器，数据监控和分析为学员提供实时反馈，这是一种界面为协助他们的学习，以及支持个性化培训的后期评估。本文还进行了概念验证的试验研究，以说明该系统的功能。该研究表明，作为早期培训的工具，Tasbid可以客观地详细识别个人的培训需求，并进一步帮助他们开发与桥接检查中的无人机合作的技能和信心。该系统建立了一种建模和分析平台，用于探索民用基础设施的人机合作检查的先进解决方案。
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MetaVerse，巨大的虚拟物理网络空间，为艺术家带来了前所未有的机会，将我们的身体环境的每个角落与数字创造力混合。本文对计算艺术进行了全面的调查，其中七个关键主题与成权相关，描述了混合虚拟物理现实中的新颖艺术品。主题首先涵盖了MetaVerse的建筑元素，例如虚拟场景和字符，听觉，文本元素。接下来，已经反映了诸如沉浸式艺术，机器人艺术和其他用户以其他用户的方法提供了沉浸式艺术，机器人艺术和其他用户中心的若干非凡类型的新颖创作。最后，我们提出了几项研究议程：民主化的计算艺术，数字隐私和搬迁艺术家的安全性，为数字艺术品，技术挑战等等的所有权认可。该调查还担任艺术家和搬迁技术人员的介绍材料，以开始在超现实主义网络空间领域创造。
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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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我们探索Calico是一种微型可重新定位的可穿戴系统，具有快速，精确的运动，用于体内相互作用，驱动和感应。印花布由两轮机器人和一条轨道机制或“铁路”组成，机器人在其上行驶。机器人具有独立的，尺寸很小，并且具有其他传感器扩展选项。轨道系统允许机器人沿着用户的身体移动并到达任何预定位置。它还包括旋转开关以启用复杂的路由选项，当提出发散轨道时。我们报告了印花布的设计和实施，并通过一系列的系统性能评估。然后，我们介绍一些应用程序方案和用户研究，以了解印花布作为舞蹈教练的潜力，并探索对我们情景的定性感知，以告知该领域未来的研究。
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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。
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当代机器人主义者的主要目标之一是使智能移动机器人能够在共享的人类机器人环境中平稳运行。为此目标服务的最基本必要的功能之一是在这种“社会”背景下有效的导航。结果，最近的一般社会导航的研究激增，尤其是如何处理社会导航代理之间的冲突。这些贡献介绍了各种模型，算法和评估指标，但是由于该研究领域本质上是跨学科的，因此许多相关论文是不可比较的，并且没有共同的标准词汇。这项调查的主要目标是通过引入这种通用语言，使用它来调查现有工作并突出开放问题来弥合这一差距。它首先定义社会导航的冲突，并提供其组成部分的详细分类学。然后，这项调查将现有工作映射到了本分类法中，同时使用其框架讨论论文。最后，本文提出了一些未来的研究方向和开放问题，这些方向目前正在社会导航的边界，以帮助集中于正在进行的和未来的研究。
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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。
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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。
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本文介绍了在异质SOC FPGA计算平台上实施的无人机（UAV）控制算法的硬件（HIL）模拟系统。使用了在PC上运行的Airsim模拟器和带有来自AMD Xilinx的Zynq Soc芯片的Arty Z7开发板。通信是通过串行USB链接进行的。选择了在特殊标记的着陆条上自动着陆的申请作为案例研究。在Zynq SoC平台上实施了着陆点检测算法。这样可以实时处理1280 x 720 @ 60 fps视频流。执行的测试表明，该系统正常工作，并且没有可能对控制的稳定性产生负面影响。所提出的概念的特征是相对简单和实施成本较低。同时，它可以应用于在嵌入式平台上实现的无人机测试各种类型的高级感知和控制算法。我们提供在GitHub上开发的代码，该代码包括在PC上运行的Python脚本和在Arty Z7上运行的C代码。
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虚拟现实（VR）技术通常用于娱乐应用中；但是，它也已在我们生活的更严重方面（例如安全）中部署在实际应用中。为了支持在危险行业工作的人们，VR可以确保操作员操纵标准化的任务并协作以应对潜在的风险。令人惊讶的是，很少的研究重点是人们如何在VR环境中进行协作。很少有研究注意运营商在其协作任务中的认知负荷。一旦任务要求变得复杂，许多研究人员将专注于优化相互作用界面的设计，以减少操作员的认知负载。这种方法可能是有价值的。但是，它实际上可以使操作员承受更重要的认知负担，并可能导致更多的错误和协作失败。在本文中，我们提出了一个新的协作VR系统，以支持在VR环境中工作的两个遥控器，以远程控制未螺旋的地面车辆。我们使用比较的实验来评估协作VR系统，重点是在任务和操作总数上花费的时间。我们的结果表明，在两人组中，操作过程中的过程和操作过程中的认知负荷总数明显低于单人组。我们的研究阐明了设计VR系统的启示，以支持有关远程运营商工作流程的协作工作，而不是简单地优化设计成果。
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工业机器人的机器人编程方法是耗时的，并且通常需要运营商在机器人和编程中具有知识。为了降低与重新编程相关的成本，最近已经提出了使用增强现实的各种接口，为用户提供更直观的手段，可以实时控制机器人并在不必编码的情况下编程它们。但是，大多数解决方案都要求操作员接近真正的机器人的工作空间，这意味着由于安全危险而从生产线上移除它或关闭整个生产线。我们提出了一种新颖的增强现实界面，提供了用户能够建模工作空间的虚拟表示，该工作空间可以被保存和重复使用，以便编程新任务或调整旧任务，而无需与真正的机器人共同定位。与以前的接口类似，操作员随后可以通过操纵虚拟机器人来实时地控制机器人任务或控制机器人。我们评估所提出的界面与用户学习的直观和可用性，其中18名参与者为拆卸任务编写了一个机器人操纵器。
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移动服务机器人变得越来越无处不在。但是，这些机器人可能对视觉障碍者（PVI）提出潜在的可访问性问题和安全问题。我们试图探索PVI在主流移动服务机器人方面面临的挑战，并确定其需求。对他们在三个新兴机器人的经历进行了采访，接受了17个PVI：真空机器人，送货机器人和无人机。我们通过考虑其围绕机器人的不同角色（直接用户和旁观者）来全面研究PVI的机器人体验。我们的研究强调了参与者对移动服务机器人访问性，安全性和隐私问题的挑战和担忧。我们发现缺乏可访问的反馈使PVI难以精确控制，定位和跟踪机器人的状态。此外，遇到移动机器人时，旁观者感到困惑，甚至吓到参与者，并呈现安全性和隐私障碍。我们进一步提炼设计注意事项，以提供PVI的更容易访问和安全的机器人。
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我们提出了通过现实的模拟和现实世界实验来支持可复制研究的多运动无人机控制（UAV）和估计系统。我们提出了一个独特的多帧本地化范式，用于同时使用多个传感器同时估算各种参考框架中的无人机状态。该系统可以在GNSS和GNSS贬低的环境中进行复杂的任务，包括室外室内过渡和执行冗余估计器，以备份不可靠的本地化源。提出了两种反馈控制设计：一个用于精确和激进的操作，另一个用于稳定和平稳的飞行，并进行嘈杂的状态估计。拟议的控制和估计管道是在3D中使用Euler/Tait-Bryan角度表示的，而无需使用Euler/Tait-Bryan角度表示。取而代之的是，我们依靠旋转矩阵和一个新颖的基于标题的惯例来代表标准多电流直升机3D中的一个自由旋转自由度。我们提供了积极维护且有据可查的开源实现，包括对无人机，传感器和本地化系统的现实模拟。拟议的系统是多年应用系统，空中群，空中操纵，运动计划和遥感的多年研究产物。我们所有的结果都得到了现实世界中的部署的支持，该系统部署将系统塑造成此处介绍的表单。此外，该系统是在我们团队从布拉格的CTU参与期间使用的，该系统在享有声望的MBZIRC 2017和2020 Robotics竞赛中，还参加了DARPA SubT挑战赛。每次，我们的团队都能在世界各地最好的竞争对手中获得最高位置。在每种情况下，挑战都促使团队改善系统，并在紧迫的期限内获得大量高质量的体验。
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本文提出了一种移动超级机器人方法，可在人类机器人结合的行动中进行身体援助。该研究从对超人概念的描述开始。这个想法是开发和利用可以遵循人类机器人操作命令的移动协作系统，通过三个主要组件执行工业任务：i）物理界面，ii）人类机器人互动控制器和iii）超级机器人身体。接下来，我们从理论和硬件的角度介绍了框架内的两个可能的实现。第一个系统称为MOCA-MAN，由冗余的扭矩控制机器人组和Omni方向移动平台组成。第二个称为Kairos-Man，由高付费6多速速度控制机器人组和Omni方向移动平台形成。该系统共享相同的接收界面，通过该接口将用户扳手转换为Loco-andipulation命令，该命令由每个系统的全身控制器生成。此外，提出了一个具有多个和跨性别主题的彻底用户研究，以揭示这两个系统在努力和灵活的任务中的定量性能。此外，我们提供了NASA-TLX问卷的定性结果，以证明超级人物的潜力及其从用户的观点中的可接受性。
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快速的空中抓握机器人可以导致许多应用程序，这些应用程序利用了快速，动态的拾取和放置对象。传统上用于空中操纵器中的刚性握手需要高精度和特定的物体几何形状才能成功抓握。我们提出了猛禽（Raptor），这是一个四轮摩托车平台，结合了自定义的鳍射线抓地力，以实现具有不同几何形状的物体的更灵活的抓握，利用软材料的特性来增加抓地力和物体之间的接触表面。为了减少通信延迟，我们提出了一种基于快速DDS（数据分配服务）的新的轻型中间件解决方案，作为ROS（机器人操作系统）的替代方案。我们表明，猛禽在现实环境中平均达到了83％的抓地力，用于四种不同的物体几何形状，同时在握把期间以1 m/s的平均速度移动。在高速设置中，与以前的作品相比，Raptor最多支持有效载荷的四倍。我们的结果突出了自动仓库中航空无人机的潜力以及其他在难以到达的地方运行时速度，迅速和鲁棒性至关重要的操作应用。
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框架已开始出现，以对提供沉浸式，直观的接口提供沉浸式，直观的界面的虚拟，增强和混合现实（VAM）技术来促进人机互动。然而，这些框架未能捕获VAM-HRI的生长子场的关键特性，并且由于连续尺度而难以持续应用。这项工作通过创建用于组织VAM-HRI系统（TOKC）的关键特征来构建这些先前的框架。 Tokcs离散地分离出现在先前作品中使用的连续尺度，以获得更一致的分类，并增加与机器人的内部模型，锚点位置，可操纵性和系统的软件相关的额外特征。为了展示工具的能力，TOKCS应用于来自第四届VAM-HRI车间的十篇论文，并检查了关键趋势和外卖。这些趋势突出了TOKCS的表现能力，同时还帮助框架更新的趋势和VAM-HRI研究的未来工作建议。
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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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在迅速增长的海上风电场市场中出现了增加风力涡轮机尺寸和距离的全球趋势。在英国，海上风电业于2019年生产了英国最多的电力，前一年增加了19.6％。目前，英国将进一步增加产量，旨在增加安装的涡轮机容量74.7％，如最近的冠村租赁轮次反映。通过如此巨大的增长，该部门现在正在寻求机器人和人工智能（RAI），以解决生命周期服务障碍，以支持可持续和有利可图的海上风能生产。如今，RAI应用主要用于支持运营和维护的短期目标。然而，前进，RAI在海上风基础设施的全部生命周期中有可能发挥关键作用，从测量，规划，设计，物流，运营支持，培训和退役。本文介绍了离岸可再生能源部门的RAI的第一个系统评论之一。在当前和未来的要求方面，在行业和学术界的离岸能源需求分析了rai的最先进的。我们的评论还包括对支持RAI的投资，监管和技能开发的详细评估。通过专利和学术出版数据库进行详细分析确定的关键趋势，提供了对安全合规性和可靠性的自主平台认证等障碍的见解，这是自主车队中可扩展性的数字架构，适应性居民运营和优化的适应性规划人机互动对人与自治助理的信赖伙伴关系。
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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。
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