Unmanned aerial vehicles (UAVs) with on-board cameras are widely used for remote surveillance and video capturing applications. In remote virtual reality (VR) applications, multiple UAVs can be used to capture different partially overlapping angles of the ground target, which can be stitched together to provide 360{\deg} views. This requires coordinated formation of UAVs that is adaptive to movements of the ground target. In this paper, we propose a joint UAV formation and tracking framework to capture 360{\deg} angles of the target. The proposed framework uses a zero touch approach for automated and adaptive reconfiguration of multiple UAVs in a coordinated manner without the need for human intervention. This is suited to both military and civilian applications. Simulation results demonstrate the convergence and configuration of the UAVs with arbitrary initial locations and orientations. The performance has been tested for various number of UAVs and different mobility patterns of the ground target.

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。

开发了一个领导者追随者系统，用于合作运输。据我们所知，这是一个不需要互联通信的第一工作，并且可以实时修改有效载荷的参考轨迹，以便它可以应用于动态变化的环境。为了在无通信条件下实时跟踪修改的参考轨迹，引导跟随系统被认为是非文展系统，其中开发了控制器以实现有效载荷的渐近跟踪。为了消除安装力传感器的需要，开发了UKFS（Unscented Kalman滤波器）以估计领导者和追随者所施加的力量。进行稳定性分析以证明闭环系统的跟踪误差。仿真结果表明跟踪控制器的良好性能。实验表明，领导者的控制器和追随者可以在现实世界中工作，但是跟踪误差受到限制空间中气流的干扰的影响。

Marine waves significantly disturb the unmanned surface vehicle (USV) motion. An unmanned aerial vehicle (UAV) can hardly land on a USV that undergoes irregular motion. An oversized landing platform is usually necessary to guarantee the landing safety, which limits the number of UAVs that can be carried. We propose a landing system assisted by tether and robot manipulation. The system can land multiple UAVs without increasing the USV's size. An MPC controller stabilizes the end-effector and tracks the UAVs, and an adaptive estimator addresses the disturbance caused by the base motion. The working strategy of the system is designed to plan the motion of each device. We have validated the manipulator controller through simulations and well-controlled indoor experiments. During the field tests, the proposed system caught and placed the UAVs when the disturbed USV roll range was approximately 12 degrees.

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。

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

在本文中，提出了一个稳定稳定的轨迹跟踪控制器，用于多uav有效载荷运输。多uav有效负载系统在无人机和有效负载框架的垂直刚性链接之间具有2DOF磁球接头，因此无人机可以自由滚动或自由投球。这些垂直链接紧密地连接到有效载荷上，无法移动。为完整的有效载体 - uav系统得出了输入输出反馈线性化模型以及有效载荷轨迹跟踪的推力矢量控制。关于跟踪控制定律的理论分析表明，控制定律是指数稳定的，从而确保了沿期望轨迹的安全运输。为了验证拟议的控制定律的性能，提供了数值模拟以及高保真凉亭实时仿真的结果。接下来，针对两种实际情况分析了提议的控制器的鲁棒性：有效载荷和有效载荷质量不确定性的外部干扰。结果清楚地表明，所提出的控制器在实现指数稳定的轨迹跟踪的同时具有稳健性和计算效率。

使用ROS C ++的新型控制和软件架构通过UAV引入了具有安装深度相机的对象拦截，没有外部辅助。轨迹预测中的现有工作侧重于使用像运动捕捉房间的外壳工具，以拦截抛出物体。本研究设计了UAV架构，以完全在板上能够使用深度摄像机和点云处理来实现对象拦截。该架构使用迭代轨迹预测算法，以适用于乒乓球的非推进物体。讨论了对象拦截的各种路径规划方法及其相应的场景，在凉亭中进行评估和模拟。成功的模拟举例说明了使用所提出的架构为拦截互通对象的车载自主权的潜力。

我们提出了一个通用框架，用于使用安装在机器人操纵器上的相机在农场设置中准确定位传感器和最终效应器。我们的主要贡献是一种基于新的且可靠的功能跟踪算法的视觉致密伺服方法。在苹果园进行的现场实验的结果表明，即使在环境影响下，我们的方法也会收敛到给定的终止标准，例如强风，不同的照明条件和目标对象的部分遮挡。此外，我们通过实验表明，对于广泛的初始条件，系统会收敛到所需的视图。这种方法为新应用提供了可能性，例如自动化水果检查，水果采摘或精确的农药应用。

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。

For the aerial manipulator that performs aerial work tasks, the actual operating environment it faces is very complex, and it is affected by internal and external multi-source disturbances. In this paper, to effectively improve the anti-disturbance control performance of the aerial manipulator, an adaptive neural network backstepping control method based on variable inertia parameter modeling is proposed. Firstly, for the intense internal coupling disturbance, we analyze and model it from the perspective of the generation mechanism of the coupling disturbance, and derive the dynamics model of the aerial manipulator system and the coupling disturbance model based on the variable inertia parameters. Through the proposed coupling disturbance model, we can compensate the strong coupling disturbance in a way of feedforward. Then, the adaptive neural network is proposed and applid to estimate and compensate the additional disturbances, and the closed-loop controller is designed based on the backstepping control method. Finally, we verify the correctness of the proposed coupling disturbance model through physical experiment under a large range motion of the manipulator. Two sets of comparative simulation results also prove the accurate estimation of the proposed adaptive neural network for additional disturbances and the effectiveness and superiority of the proposed control method.

外部磁场可用于远程控制小尺寸的机器人，使其具有多样化的生物医学和工程应用的候选人。我们表明，我们的磁动毫罗罗布特是高度敏捷的，并且可以执行各种机车任务，例如枢轴行走和在水平面翻滚。在这里，我们专注于控制枢轴行走模式中该毫无米罗罗布特的运动效果。开发了系统的数学模型，派生了运动模型。还研究了机器人运动中扫描和倾斜角度的作用。我们提出了两个控制器来调节枢轴步行者的步态。第一个是比例几何控制器，它决定了Millobot应该使用的正确枢轴点。然后，它基于毫无槌和参考轨迹的中心之间的误差按比例地调节角速度。第二控制器基于梯度下降优化技术，其表示控制动作作为优化问题。这些控制算法使得MilliRobot能够在跟踪所需的轨迹时产生稳定的步态。我们进行一组不同的实验和模拟运行，以确定所提出的控制器在跟踪误差方面的不同扫描和倾斜角度的有效性。这两个控制器表现出适当的性能，但观察到基于梯度下降基于的控制器产生更快的收敛时间，更小的跟踪误差和更少的步数。最后，我们对扫描角度，倾斜角度和步进时间对跟踪误差的影响进行了广泛的实验参数分析。正如我们所预期的那样，基于优化的控制器优于基于几何的控制器。

形成控制问题是群体智能领域中最关心的主题之一，通常通过常规数学方法来解决。然而，在本文中，我们提出了一种元疗法方法，该方法利用了一种自然的共同进化策略来解决一群导弹的形成控制问题。导弹群是由具有异质参考目标的二阶系统建模的，并将指数误差函数作为目标函数，以使群体融合到满足某些形成要求的最佳平衡状态。为了关注本地最佳和不稳定进化的问题，我们纳入了一种新颖的基于模型的政策约束和人口适应策略，从而大大减轻了绩效退化。通过在网络通信领域中应用Molloy reed标准，我们开发了一种自适应拓扑方法，该方法可以通过理论和实验验证节点失败及其有效性下的连通性及其有效性。实验结果有助于提议的形成控制方法的有效性。更重要的是，我们表明将通用形成控制问题视为马尔可夫决策过程（MDP）并通过迭代学习解决它是可行的。

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。

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。

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。

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。

将四型人降落在倾斜的表面上是一个具有挑战性的动作。任何倾斜着陆轨迹的最终状态都不是平衡，这排除了大多数常规控制方法的使用。我们提出了一种深入的强化学习方法，以设计倾斜表面的自动着陆控制器。使用具有稀疏奖励和量身定制的课程学习方法的近端政策优化（PPO）算法，可以在不到90分钟的标准笔记本电脑上培训倾斜的着陆政策。然后，该政策直接采用真正的Crazyflie 2.1四型四面管，并成功地在飞行舞台上执行了真正的倾向着陆。单个策略评估大约需要2.5 \，MS，这使其适用于四型在四面体上的未来嵌入式实现。

We propose a multisensor fusion framework for onboard real-time navigation of a quadrotor in an indoor environment, by integrating sensor readings from an Inertial Measurement Unit (IMU), a camera-based object detection algorithm, and an Ultra-WideBand (UWB) localization system. The sensor readings from the camera-based object detection algorithm and the UWB localization system arrive intermittently, since the measurements are not readily available. We design a Kalman filter that manages intermittent observations in order to handle and fuse the readings and estimate the pose of the quadrotor for tracking a predefined trajectory. The system is implemented via a Hardware-in-the-loop (HIL) simulation technique, in which the dynamic model of the quadrotor is simulated in an open-source 3D robotics simulator tool, and the whole navigation system is implemented on Artificial Intelligence (AI) enabled edge GPU. The simulation results show that our proposed framework offers low positioning and trajectory errors, while handling intermittent sensor measurements.