在本文中,我们推导了机器人来测量相对方向或到达角度(AOA)的新能力,以在非视线和未映射的环境中运行的其他机器人,而无需外部基础架构。我们通过捕获WiFi信号在从发送到接收机器人时遍历的所有路径来这样做,这是我们术语AOA简档。当机器人在3D空间中移动时,关键直觉是“在空中模拟空气中的天线阵列”,一种类似于合成孔径雷达(SAR)的方法。主要贡献包括i)一个框架,以适应任意3D轨迹的框架,以及所有机器人的持续移动性,而计算AOA配置文件和II)随附的分析,其提供了作为机器人轨迹的函数的AOA估计方差的较低限制基于Cramer Rao绑定的几何。这是一个关键的区别与先前的SAR的工作,限制机器人移动到规定的运动模式,不概括到3D空间,和/或在数据采集时段期间需要将机器人发送到静态。我们的方法导致更准确的AOA配置文件,从而更好地估计,并正式地将该观察表征为轨迹的信息性;我们推导出封闭形式的可计算量。所有理论发展都是通过广泛的模拟和硬件实验证实的。我们还表明,我们的配方可以与现成的轨迹估计传感器一起使用。最后,我们展示了我们系统对多机器人动态集合任务的表现。
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本文介绍了WiFi传感器 - 机器人(WSR)工具箱,一个开源C ++框架。它使团队中的机器人能够在彼此获得相对的轴承,即使在非思考(NLOS)设置中也是机器人中非常具有挑战性的问题。通过分析其传送的WiFi信号的阶段,因为机器人遍历环境来实现。基于我们的先前作品中开发的理论的这种能力是首次提供的作为OpenSource工具。它是由于缺乏使用机器人的本地资源(例如WiFi)来在NLOS中感测的易于部署的解决方案。这对多个机器人团队中的本地化,ad-hoc机器人网络和安全性有影响。工具箱专为使用商品硬件和车载传感器的机器人平台上分布式和在线部署而设计。我们还释放数据集,展示其在NLOS中的性能以及用于多机器人本地化USECASE的MOLICE中的表现。经验结果表明,我们的工具箱的轴承估计达到了5.10度的平均精度。在室内办公环境中的硬件部署中,这分别导致LOS和NLOS设置中的0.5米和0.9米的中值误差为0.5米和0.9米。
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我们在执行姿势图优化(PGO)的机器人团队中提供了一份新颖的合作框架,该团队解决了解决多机器人SLAM的两个重要挑战:i)通过在不使用地图的情况下通过活动的Rendezvous实现信息交换“按需”的两个重要挑战机器人的位置和ii)拒绝偏远的测量。我们的主要洞察力是利用机器人之间的通信信道中存在的相对位置数据来提高PGO的基地精度。我们开发一种用于将信道状态信息(CSI)与多机器人PGO集成的算法和实验框架;它是分布式的,适用于低灯或无特色环境,传统传感器经常失败。我们对实际机器人提供了广泛的实验结果,并观察了使用活跃的Rendezvous导致在地面真理姿势错误的64%减少中,使用CSI观察援助异常拒绝将地面真理造成错误减少32%。这些结果表明,将通信作为新颖的Slam传感器集成的可能性。
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安装在微空中车辆(MAV)上的地面穿透雷达是有助于协助人道主义陆地间隙的工具。然而,合成孔径雷达图像的质量取决于雷达天线的准确和精确运动估计以及与MAV产生信息性的观点。本文介绍了一个完整的自动空气缩进的合成孔径雷达(GPSAR)系统。该系统由空间校准和时间上同步的工业级传感器套件组成,使得在地面上方,雷达成像和光学成像。自定义任务规划框架允许在地上控制地上的Stripmap和圆形(GPSAR)轨迹的生成和自动执行,以及空中成像调查飞行。基于因子图基于Dual接收机实时运动(RTK)全局导航卫星系统(GNSS)和惯性测量单元(IMU)的测量值,以获得精确,高速平台位置和方向。地面真理实验表明,传感器时机为0.8美元,正如0.1美元的那样,定位率为1 kHz。与具有不确定标题初始化的单个位置因子相比,双位置因子配方可提高高达40%,批量定位精度高达59%。我们的现场试验验证了本地化准确性和精度,使得能够相干雷达测量和检测在沙子中埋入的雷达目标。这验证了作为鸟瞰着地图检测系统的潜力。
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低成本毫米波(MMWAVE)通信和雷达设备的商业可用性开始提高消费市场中这种技术的渗透,为第五代(5G)的大规模和致密的部署铺平了道路(5G) - 而且以及6G网络。同时,普遍存在MMWAVE访问将使设备定位和无设备的感测,以前所未有的精度,特别是对于Sub-6 GHz商业级设备。本文使用MMWAVE通信和雷达设备在基于设备的定位和无设备感应中进行了现有技术的调查,重点是室内部署。我们首先概述关于MMWAVE信号传播和系统设计的关键概念。然后,我们提供了MMWaves启用的本地化和感应方法和算法的详细说明。我们考虑了在我们的分析中的几个方面,包括每个工作的主要目标,技术和性能,每个研究是否达到了一定程度的实现,并且该硬件平台用于此目的。我们通过讨论消费者级设备的更好算法,密集部署的数据融合方法以及机器学习方法的受过教育应用是有前途,相关和及时的研究方向的结论。
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研究界,工业和社会中地面移动机器人(MRS)和无人机(UAV)的重要性正在迅速发展。如今,这些代理中的许多代理都配备了通信系统,在某些情况下,对于成功完成某些任务至关重要。在这种情况下,我们已经开始见证在机器人技术和通信的交集中开发一个新的跨学科研究领域。该研究领域的意图是将无人机集成到5G和6G通信网络中。这项研究无疑将在不久的将来导致许多重要的应用。然而,该研究领域发展的主要障碍之一是,大多数研究人员通过过度简化机器人技术或通信方面来解决这些问题。这阻碍了达到这个新的跨学科研究领域的全部潜力的能力。在本教程中,我们介绍了一些建模工具,从跨学科的角度来解决涉及机器人技术和通信的问题所需的一些建模工具。作为此类问题的说明性示例,我们将重点放在本教程上,讨论通信感知轨迹计划的问题。
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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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主动位置估计(APE)是使用一个或多个传感平台本地化一个或多个目标的任务。 APE是搜索和拯救任务,野生动物监测,源期限估计和协作移动机器人的关键任务。 APE的成功取决于传感平台的合作水平,他们的数量,他们的自由度和收集的信息的质量。 APE控制法通过满足纯粹剥削或纯粹探索性标准,可以实现主动感测。前者最大限度地减少了位置估计的不确定性;虽然后者驱动了更接近其任务完成的平台。在本文中,我们定义了系统地分类的主要元素,并批判地讨论该域中的最新状态。我们还提出了一个参考框架作为对截图相关的解决方案的形式主义。总体而言,本调查探讨了主要挑战,并设想了本地化任务的自主感知系统领域的主要研究方向。促进用于搜索和跟踪应用的强大主动感测方法的开发也有益。
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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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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。
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本文介绍了一种新型跟踪滤波器,主要用于在自动表面车辆(ASV)上的碰撞避免系统中使用。所提出的方法利用自动信息系统(AIS)消息传递协议来利用实时运动信息,以估计附近协同目标的位置,速度和标题。使用与源自余弦的球面规律的运动方程,在大地测量坐标中递归地估计每个目标的状态。这改善了先前的方法,其中许多方法采用扩展的卡尔曼滤波器(EKF),因此需要局部平面坐标帧的规范,以便以易于微差形式描述状态运动学。建议的大地电线UKF避免了对该本地飞机的需求。该特征对于远程ASV来说是特别有利的,其必须否则必须定期重新定义新的局部平面来缩短线性化误差。在真实世界的运营中,这种重复的重新定义可以引入错误并使任务规划复杂化。通过模拟和现场测试显示所提出的大地电线UKF以及传统的飞机 - 笛卡尔ekf,无论是在估计误差和稳定性方面的表现还是更好。
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Efficient localization plays a vital role in many modern applications of Unmanned Ground Vehicles (UGV) and Unmanned aerial vehicles (UAVs), which would contribute to improved control, safety, power economy, etc. The ubiquitous 5G NR (New Radio) cellular network will provide new opportunities for enhancing localization of UAVs and UGVs. In this paper, we review the radio frequency (RF) based approaches for localization. We review the RF features that can be utilized for localization and investigate the current methods suitable for Unmanned vehicles under two general categories: range-based and fingerprinting. The existing state-of-the-art literature on RF-based localization for both UAVs and UGVs is examined, and the envisioned 5G NR for localization enhancement, and the future research direction are explored.
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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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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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Autonomous Micro Aerial Vehicles are deployed for a variety tasks including surveillance and monitoring. Perching and staring allow the vehicle to monitor targets without flying, saving battery power and increasing the overall mission time without the need to frequently replace batteries. This paper addresses the Active Visual Perching (AVP) control problem to autonomously perch on inclined surfaces up to $90^\circ$. Our approach generates dynamically feasible trajectories to navigate and perch on a desired target location, while taking into account actuator and Field of View (FoV) constraints. By replanning in mid-flight, we take advantage of more accurate target localization increasing the perching maneuver's robustness to target localization or control errors. We leverage the Karush-Kuhn-Tucker (KKT) conditions to identify the compatibility between planning objectives and the visual sensing constraint during the planned maneuver. Furthermore, we experimentally identify the corresponding boundary conditions that maximizes the spatio-temporal target visibility during the perching maneuver. The proposed approach works on-board in real-time with significant computational constraints relying exclusively on cameras and an Inertial Measurement Unit (IMU). Experimental results validate the proposed approach and shows the higher success rate as well as increased target interception precision and accuracy with respect to a one-shot planning approach, while still retaining aggressive capabilities with flight envelopes that include large excursions from the hover position on inclined surfaces up to 90$^\circ$, angular speeds up to 750~deg/s, and accelerations up to 10~m/s$^2$.
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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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在本文中,我们设计了一个基于信息的多机器人来源,以寻求算法,其中一组移动传感器仅使用基于局部范围的测量值就本地化并移动靠近单个源。在算法中,移动传感器执行源标识/本地化以估计源位置;同时,他们移至新位置,以最大程度地提高有关传感器测量中包含的源的Fisher信息。在这样做的过程中,它们改善了源位置估计,并更靠近源。与传统的攀登算法相比,我们的算法在收敛速度方面具有优越性,在测量模型和信息指标的选择中是灵活的,并且对测量模型误差非常强大。此外,我们提供了算法的完全分布式版本,每个传感器都决定自己的动作,并且仅通过稀疏的通信网络与邻居共享信息。我们进行密集的仿真实验,以测试带有光传感器的小型地面车辆上的大规模系统和物理实验的算法,这表明在寻求光源方面取得了成功。
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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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对自主导航和室内应用程序勘探机器人的最新兴趣刺激了对室内同时定位和映射(SLAM)机器人系统的研究。尽管大多数这些大满贯系统使用视觉和激光雷达传感器与探针传感器同时使用,但这些探针传感器会随着时间的流逝而漂移。为了打击这种漂移,视觉大满贯系统部署计算和内存密集型搜索算法来检测“环闭合”,这使得轨迹估计在全球范围内保持一致。为了绕过这些资源(计算和内存)密集算法,我们提出了VIWID,该算法将WiFi和视觉传感器集成在双层系统中。这种双层方法将局部和全局轨迹估计的任务分开,从而使VIWID资源有效,同时实现PAR或更好的性能到最先进的视觉大满贯。我们在四个数据集上展示了VIWID的性能,涵盖了超过1500 m的遍历路径,并分别显示出4.3倍和4倍的计算和记忆消耗量与最先进的视觉和LIDAR SLAM SLAM系统相比,具有PAR SLAM性能。
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