本文提出了一种利用车辆运动限制来完善基于点的雷达辐射系统中的数据关联的方法。通过对非整体机器人如何限制在环境中平稳移动的强大先验，我们开发了必要的框架，以估算单个地标关联的自我运动，而不是一次考虑所有这些对应关系。这允许对差异不佳的匹配的明智异常检测，这是姿势估计误差的主要来源。通过完善匹配地标的子集，我们看到翻译误差的绝对降低2.15％（从4.68％到2.53％），大约比使用完整的对应关系时的探空仪（降低45.94％）的误差（减少45.94％）。该贡献与依赖范围传感器的其他基于点的探针计实现有关，并提供了一种轻巧且可解释的方法，用于将车辆动力学纳入自我动态估计。

This paper presents an accurate, highly efficient, and learning-free method for large-scale odometry estimation using spinning radar, empirically found to generalize well across very diverse environments -- outdoors, from urban to woodland, and indoors in warehouses and mines - without changing parameters. Our method integrates motion compensation within a sweep with one-to-many scan registration that minimizes distances between nearby oriented surface points and mitigates outliers with a robust loss function. Extending our previous approach CFEAR, we present an in-depth investigation on a wider range of data sets, quantifying the importance of filtering, resolution, registration cost and loss functions, keyframe history, and motion compensation. We present a new solving strategy and configuration that overcomes previous issues with sparsity and bias, and improves our state-of-the-art by 38%, thus, surprisingly, outperforming radar SLAM and approaching lidar SLAM. The most accurate configuration achieves 1.09% error at 5Hz on the Oxford benchmark, and the fastest achieves 1.79% error at 160Hz.

我们提出了一种雷达惯性内径测量的方法，其使用连续时间框架来熔断来自多个汽车雷达的熔丝测量和惯性测量单元（IMU）。不利的天气条件对雷达传感器的操作性能不同，与相机和激光器传感器不同，对雷达传感器的操作性能没有显着影响。雷达在这种情况下的鲁棒性和乘客车辆雷达的普遍普遍激励我们来看看雷达用于自我运动估计。连续时间轨迹表示不仅应用于实现异构和异步多传感器融合的框架，还应用于通过能够计算封闭形式的姿势及其衍生物来实现高效优化，并且在任何特定时间沿着弹道。我们将我们的连续时间估计与来自离散时间雷达 - 惯性内径型方法的方法进行比较，并表明我们的连续时间方法优于离散时间方法。据我们所知，这是第一次将连续时间框架应用于雷达惯性内径术。

Using geometric landmarks like lines and planes can increase navigation accuracy and decrease map storage requirements compared to commonly-used LiDAR point cloud maps. However, landmark-based registration for applications like loop closure detection is challenging because a reliable initial guess is not available. Global landmark matching has been investigated in the literature, but these methods typically use ad hoc representations of 3D line and plane landmarks that are not invariant to large viewpoint changes, resulting in incorrect matches and high registration error. To address this issue, we adopt the affine Grassmannian manifold to represent 3D lines and planes and prove that the distance between two landmarks is invariant to rotation and translation if a shift operation is performed before applying the Grassmannian metric. This invariance property enables the use of our graph-based data association framework for identifying landmark matches that can subsequently be used for registration in the least-squares sense. Evaluated on a challenging landmark matching and registration task using publicly-available LiDAR datasets, our approach yields a 1.7x and 3.5x improvement in successful registrations compared to methods that use viewpoint-dependent centroid and "closest point" representations, respectively.

激光射道是激光雷达同时定位和映射（SLAM）的重要部分之一。但是，现有的LiDAR探光法倾向于将新的扫描与以前的固定置扫描相匹配，并逐渐累积错误。此外，作为一种有效的关节优化机制，由于大规模全球地标的密集计算，捆绑捆绑调整（BA）不能直接引入实时探光仪。因此，这封信设计了一种新策略，称为LINDAR SLAM中的捆绑调节探针仪（LMBAO）的具有里程碑意义的地图，以解决这些问题。首先，通过主动地标维护策略进一步开发了基于BA的进程法，以进行更准确的本地注册并避免累积错误。具体来说，本文将整个稳定地标在地图上保存，而不仅仅是在滑动窗口中的特征点，并根据其主动等级删除地标。接下来，减小滑动窗口长度，并执行边缘化以保留窗口外的扫描，但对应于地图上的活动地标，从而大大简化了计算并改善了实时属性。此外，在三个具有挑战性的数据集上进行的实验表明，我们的算法在户外驾驶中实现了实时性能，并且超过了最先进的激光雷达大满贯算法，包括乐高乐园和VLOM。

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。

结合同时定位和映射（SLAM）估计和动态场景建模可以高效地在动态环境中获得机器人自主权。机器人路径规划和障碍避免任务依赖于场景中动态对象运动的准确估计。本文介绍了VDO-SLAM，这是一种强大的视觉动态对象感知SLAM系统，用于利用语义信息，使得能够在场景中进行准确的运动估计和跟踪动态刚性物体，而无需任何先前的物体形状或几何模型的知识。所提出的方法识别和跟踪环境中的动态对象和静态结构，并将这些信息集成到统一的SLAM框架中。这导致机器人轨迹的高度准确估计和对象的全部SE（3）运动以及环境的时空地图。该系统能够从对象的SE（3）运动中提取线性速度估计，为复杂的动态环境中的导航提供重要功能。我们展示了所提出的系统对许多真实室内和室外数据集的性能，结果表明了对最先进的算法的一致和实质性的改进。可以使用源代码的开源版本。

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。

频率调制连续波（FMCW）LIDAR是一种最近新兴的技术，可通过多普勒效应效率进行每次返回的瞬时相对径向速度测量。在这封信中，我们使用这些多普勒速度测量值从FMCW激光雷达（FMCW Lidar）介绍了第一个连续的一次性绕线算法算法，以帮助几何变性环境中的探测率。我们应用现有的连续时间框架，该框架使用高斯工艺回归有效地估算车辆轨迹，以补偿由于任何机械驱动的激光雷达（FMCW和非FMCW）的扫描性质而引起的运动失真。我们在几个现实世界数据集上评估了我们提出的算法，包括我们收集的公开可用数据集和数据集。我们的算法优于也使用多普勒速度测量值的唯一现有方法，我们研究了包括此额外信息在内的困难条件，可大大提高性能。我们还证明了在标称条件下使用多普勒速度测量值的情况下，仅在有和不使用多普勒速度测量的情况下，仅激光射击的前进量的最新性能。该项目的代码可以在以下网址找到：https：//github.com/utiasasrl/steam_icp。

在这项工作中，研究了使用板载探测仪和机器人间距离测量值的4个自由度（3D位置和标题）机器人对机器人相对框架转换估计的问题。首先，我们对问题进行了理论分析，即CRAMER-RAO下限（CRLB），Fisher Information Matrix（FIM）及其决定因素的推导和解释。其次，我们提出了基于优化的方法来解决该问题，包括二次约束二次编程（QCQP）和相应的半决赛编程（SDP）放松。此外，我们解决了以前的工作中忽略的实际问题，例如对超宽带（UWB）和轨道仪传感器之间的空间偏移的核算，拒绝UWB异常值并在开始操作之前检查单数配置。最后，对空中机器人进行的广泛的模拟和现实生活实验表明，所提出的QCQP和SDP方法的表现优于最先进的方法，尤其是在几何差或大的测量噪声条件下。通常，QCQP方法以计算时间为代价提供了最佳结果，而SDP方法运行得更快，并且在大多数情况下非常准确。

由于其不利风格，例如雾，下雨和下雪，汽车MMWVEAVE雷达已广泛用于汽车行业中的广泛应用于汽车行业。另一方面，其大波长也造成了对环境感知的根本挑战。最近的进展对其固有的缺点，即多路径反射和MMWAVE雷达点云的稀疏性取得了突破。然而，MM波信号的较低频率对车辆的移动性比视觉和激光信号的迁移率更敏感。这项工作侧重于频移的问题，即多普勒效应扭曲了雷达测距测量及其对公制定位的影响。我们提出了一种新的基于雷达的公制定位框架，通过恢复多普勒失真来获得更准确的位置估计。具体而言，我们首先设计一种新算法，明确地补偿了雷达扫描的多普勒失真，然后模拟了多普勒补偿点云的测量不确定性，以进一步优化度量定位。使用公共NUSCENES数据集和CARLA模拟器的广泛实验表明，我们的方法分别以19.2 \％和13.5 \％的改进优于最先进的方法，分别在翻译和旋转误差方面的改进。

传统的LIDAR射测（LO）系统主要利用从经过的环境获得的几何信息来注册激光扫描并估算Lidar Ego-Motion，而在动态或非结构化环境中可能不可靠。本文提出了Inten-loam，一种低饮用和健壮的激光镜和映射方法，该方法完全利用激光扫描的隐式信息（即几何，强度和时间特征）。扫描点被投影到圆柱形图像上，这些图像有助于促进各种特征的有效和适应性提取，即地面，梁，立面和反射器。我们提出了一种新型基于强度的点登记算法，并将其纳入LIDAR的探光仪，从而使LO系统能够使用几何和强度特征点共同估计LIDAR EGO-MOTION。为了消除动态对象的干扰，我们提出了一种基于时间的动态对象删除方法，以在MAP更新之前过滤它们。此外，使用与时间相关的体素网格滤波器组织并缩减了本地地图，以维持当前扫描和静态局部图之间的相似性。在模拟和实际数据集上进行了广泛的实验。结果表明，所提出的方法在正常驾驶方案中实现了类似或更高的精度W.R.T，在非结构化环境中，最先进的方法优于基于几何的LO。

在过去的几十年，光探测和测距（LIDAR）技术已被广泛研究作为自我定位与地图强大的替代方案。这些典型地接近状态自运动估计作为非线性优化问题取决于当前点云和地图之间建立的对应关系，无论其范围，局部或全局的。本文提出LiODOM，对于姿态估计和地图建设的新的激光雷达仅里程计和绘图方法中，基于最小化从一组加权点 - 线对应的衍生与本地地图损失函数从该组可用的抽象点云。此外，该工作场所特别强调赋予其快速数据关联的相关地图表示。为了有效地代表了环境，我们提出了一个数据结构与哈希方案相结合，可以快速进入地图的任何部分。 LiODOM通过在公共数据集的一组实验中，对于其媲美针对其它解决方案的装置验证。它的性能上，主板还报告了一个空中平台。

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.

We propose AstroSLAM, a standalone vision-based solution for autonomous online navigation around an unknown target small celestial body. AstroSLAM is predicated on the formulation of the SLAM problem as an incrementally growing factor graph, facilitated by the use of the GTSAM library and the iSAM2 engine. By combining sensor fusion with orbital motion priors, we achieve improved performance over a baseline SLAM solution. We incorporate orbital motion constraints into the factor graph by devising a novel relative dynamics factor, which links the relative pose of the spacecraft to the problem of predicting trajectories stemming from the motion of the spacecraft in the vicinity of the small body. We demonstrate the excellent performance of AstroSLAM using both real legacy mission imagery and trajectory data courtesy of NASA's Planetary Data System, as well as real in-lab imagery data generated on a 3 degree-of-freedom spacecraft simulator test-bed.

这项工作描述了使用配备有单个向上的鱼眼相机和背光的移动校准机器人，该机器人的自动注册（约40个）固定网络（约40个）的固定，天花板安装的环境相机（约800平方米）的自动注册（约800平方米） Aruco标记以容易检测。 Fisheye摄像头用于进行视觉进程（VO），Aruco标记有助于在环境摄像机中轻松检测校准机器人。此外，鱼眼摄像机还能够检测到环境相机。这个双向双向检测限制了环境摄像机的姿势以解决优化问题。这种方法可用于自动注册用于监视，自动停车或机器人应用的大型多摄像机系统。这种基于VO的多机登记方法是使用现实世界实验进行了广泛验证的，并且还与使用LIDAR的类似方法进行了比较，该方法使用LIDAR（一种昂贵，更重，更重，饥饿的传感器）。

目前的大流行使医疗系统在高负荷下运行。为了减轻它，具有高自主权的机器人可用于有效地在医院中执行非接触式操作，并减少医务人员和患者之间的交叉感染。虽然语义同步定位和映射（SLAM）技术可以提高机器人的自主权，但语义对象关联仍然是一个值得研究的问题。解决这个问题的关键是通过使用语义信息来正确地将多个对象标志的对象测量相关联，并实时地改进对象地标的姿势。为此，我们提出了一个分层对象关联策略和姿势改进方法。前者由两个级别组成，即短期对象关联和全球性。在第一级，我们采用短期对象关联的多对象跟踪，通过该关联，可以避免其位置关闭的对象之间的不正确关联。此外，短期对象关联可以在第二级别为全局对象关联的对象姿势提供更丰富的对象外观和更强大的估计。为了在地图中优化对象姿势，我们开发一种方法来选择与对象地标相关联的所有对象测量的最佳对象姿势。该方法在七个模拟医院序列1，真正的医院环境和基蒂数据集中综合评估。实验结果表明，我们的方法在对象关联的鲁棒性和准确性方面显然有所改善，以及语义猛烈的轨迹估计。

我们在本文中介绍Raillomer，实现实时准确和鲁棒的内径测量和轨道车辆的测绘。 Raillomer从两个Lidars，IMU，火车车程和全球导航卫星系统（GNSS）接收器接收测量。作为前端，来自IMU / Royomer缩放组的估计动作De-Skews DeSoised Point云并为框架到框架激光轨道测量产生初始猜测。作为后端，配制了基于滑动窗口的因子图以共同优化多模态信息。另外，我们利用来自提取的轨道轨道和结构外观描述符的平面约束，以进一步改善对重复结构的系统鲁棒性。为了确保全局常见和更少的模糊映射结果，我们开发了一种两级映射方法，首先以本地刻度执行扫描到地图，然后利用GNSS信息来注册模块。该方法在聚集的数据集上广泛评估了多次范围内的数据集，并且表明Raillomer即使在大或退化的环境中也能提供排入量级定位精度。我们还将Raillomer集成到互动列车状态和铁路监控系统原型设计中，已经部署到实验货量交通铁路。

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。

We propose a real-time method for odometry and mapping using range measurements from a 2-axis lidar moving in 6-DOF. The problem is hard because the range measurements are received at different times, and errors in motion estimation can cause mis-registration of the resulting point cloud. To date, coherent 3D maps can be built by off-line batch methods, often using loop closure to correct for drift over time. Our method achieves both low-drift and low-computational complexity without the need for high accuracy ranging or inertial measurements.The key idea in obtaining this level of performance is the division of the complex problem of simultaneous localization and mapping, which seeks to optimize a large number of variables simultaneously, by two algorithms. One algorithm performs odometry at a high frequency but low fidelity to estimate velocity of the lidar. Another algorithm runs at a frequency of an order of magnitude lower for fine matching and registration of the point cloud. Combination of the two algorithms allows the method to map in real-time. The method has been evaluated by a large set of experiments as well as on the KITTI odometry benchmark. The results indicate that the method can achieve accuracy at the level of state of the art offline batch methods.