同时本地化和映射（SLAM）是自动移动机器人中的基本问题之一，在该机器人需要重建以前看不见的环境的同时，同时在地图上进行了本身。特别是，Visual-Slam使用移动机器人中的各种传感器来收集和感测地图的表示。传统上，基于几何模型的技术被用来解决大满贯问题，在充满挑战的环境下，该问题往往容易出错。诸如深度学习技术之类的计算机视觉方面的最新进展提供了一种数据驱动的方法来解决视觉范围问题。这篇综述总结了使用各种基于学习的方法的视觉 - 峰领域的最新进展。我们首先提供了基于几何模型的方法的简洁概述，然后进行有关SLAM当前范式的技术评论。然后，我们介绍了从移动机器人那里收集感官输入并执行场景理解的各种基于学习的方法。讨论并将基于深度学习的语义理解中的当前范式讨论并置于视觉峰的背景下。最后，我们讨论了在视觉 - 峰中基于学习的方法方向上的挑战和进一步的机会。

视觉同时定位和映射（VSLAM）在计算机视觉和机器人社区中取得了巨大进展，并已成功用于许多领域，例如自主机器人导航和AR/VR。但是，VSLAM无法在动态和复杂的环境中实现良好的定位。许多出版物报告说，通过与VSLAM结合语义信息，语义VSLAM系统具有近年来解决上述问题的能力。然而，尚无关于语义VSLAM的全面调查。为了填补空白，本文首先回顾了语义VSLAM的发展，并明确着眼于其优势和差异。其次，我们探讨了语义VSLAM的三个主要问题：语义信息的提取和关联，语义信息的应用以及语义VSLAM的优势。然后，我们收集和分析已广泛用于语义VSLAM系统的当前最新SLAM数据集。最后，我们讨论未来的方向，该方向将为语义VSLAM的未来发展提供蓝图。

近年来我们目睹了巨大进展的动机，本文提出了对协作同时定位和映射（C-SLAM）主题的科学文献的调查，也称为多机器人猛击。随着地平线上的自动驾驶车队和工业应用中的多机器人系统的兴起，我们相信合作猛击将很快成为未来机器人应用的基石。在本调查中，我们介绍了C-Slam的基本概念，并呈现了彻底的文献综述。我们还概述了C-Slam在鲁棒性，通信和资源管理方面的主要挑战和限制。我们通过探索该地区目前的趋势和有前途的研究途径得出结论。

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.

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。

Integration of multiple sensor modalities and deep learning into Simultaneous Localization And Mapping (SLAM) systems are areas of significant interest in current research. Multi-modality is a stepping stone towards achieving robustness in challenging environments and interoperability of heterogeneous multi-robot systems with varying sensor setups. With maplab 2.0, we provide a versatile open-source platform that facilitates developing, testing, and integrating new modules and features into a fully-fledged SLAM system. Through extensive experiments, we show that maplab 2.0's accuracy is comparable to the state-of-the-art on the HILTI 2021 benchmark. Additionally, we showcase the flexibility of our system with three use cases: i) large-scale (approx. 10 km) multi-robot multi-session (23 missions) mapping, ii) integration of non-visual landmarks, and iii) incorporating a semantic object-based loop closure module into the mapping framework. The code is available open-source at https://github.com/ethz-asl/maplab.

主动同时定位和映射（SLAM）是规划和控制机器人运动以构建周围环境中最准确，最完整的模型的问题。自从三十多年前出现了积极感知的第一项基础工作以来，该领域在不同科学社区中受到了越来越多的关注。这带来了许多不同的方法和表述，并回顾了当前趋势，对于新的和经验丰富的研究人员来说都是非常有价值的。在这项工作中，我们在主动大满贯中调查了最先进的工作，并深入研究了仍然需要注意的公开挑战以满足现代应用程序的需求。为了实现现实世界的部署。在提供了历史观点之后，我们提出了一个统一的问题制定并审查经典解决方案方案，该方案将问题分解为三个阶段，以识别，选择和执行潜在的导航措施。然后，我们分析替代方法，包括基于深入强化学习的信念空间规划和现代技术，以及审查有关多机器人协调的相关工作。该手稿以讨论新的研究方向的讨论，解决可再现的研究，主动的空间感知和实际应用，以及其他主题。

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。

在这项研究中，我们提出了一种新型的视觉定位方法，以根据RGB摄像机的可视数据准确估计机器人在3D激光镜头内的六个自由度（6-DOF）姿势。使用基于先进的激光雷达的同时定位和映射（SLAM）算法，可获得3D地图，能够收集精确的稀疏图。将从相机图像中提取的功能与3D地图的点进行了比较，然后解决了几何优化问题，以实现精确的视觉定位。我们的方法允许使用配备昂贵激光雷达的侦察兵机器人一次 - 用于映射环境，并且仅使用RGB摄像头的多个操作机器人 - 执行任务任务，其本地化精度高于常见的基于相机的解决方案。该方法在Skolkovo科学技术研究所（Skoltech）收集的自定义数据集上进行了测试。在评估本地化准确性的过程中，我们设法达到了厘米级的准确性；中间翻译误差高达1.3厘米。仅使用相机实现的确切定位使使用自动移动机器人可以解决需要高度本地化精度的最复杂的任务。

Visual perception plays an important role in autonomous driving. One of the primary tasks is object detection and identification. Since the vision sensor is rich in color and texture information, it can quickly and accurately identify various road information. The commonly used technique is based on extracting and calculating various features of the image. The recent development of deep learning-based method has better reliability and processing speed and has a greater advantage in recognizing complex elements. For depth estimation, vision sensor is also used for ranging due to their small size and low cost. Monocular camera uses image data from a single viewpoint as input to estimate object depth. In contrast, stereo vision is based on parallax and matching feature points of different views, and the application of deep learning also further improves the accuracy. In addition, Simultaneous Location and Mapping (SLAM) can establish a model of the road environment, thus helping the vehicle perceive the surrounding environment and complete the tasks. In this paper, we introduce and compare various methods of object detection and identification, then explain the development of depth estimation and compare various methods based on monocular, stereo, and RDBG sensors, next review and compare various methods of SLAM, and finally summarize the current problems and present the future development trends of vision technologies.

在本文中，我们评估了八种流行和开源的3D激光雷达和视觉大满贯（同时定位和映射）算法，即壤土，乐高壤土，lio sam，hdl graph，orb slam3，basalt vio和svo2。我们已经设计了室内和室外的实验，以研究以下项目的影响：i）传感器安装位置的影响，ii）地形类型和振动的影响，iii）运动的影响（线性和角速速度的变化）。我们根据相对和绝对姿势误差比较它们的性能。我们还提供了他们所需的计算资源的比较。我们通过我们的多摄像机和多大摄像机室内和室外数据集进行彻底分析和讨论结果，并确定环境案例的最佳性能系统。我们希望我们的发现可以帮助人们根据目标环境选择一个适合其需求的传感器和相应的SLAM算法组合。

This article presents a novel review of Active SLAM (A-SLAM) research conducted in the last decade. We discuss the formulation, application, and methodology applied in A-SLAM for trajectory generation and control action selection using information theory based approaches. Our extensive qualitative and quantitative analysis highlights the approaches, scenarios, configurations, types of robots, sensor types, dataset usage, and path planning approaches of A-SLAM research. We conclude by presenting the limitations and proposing future research possibilities. We believe that this survey will be helpful to researchers in understanding the various methods and techniques applied to A-SLAM formulation.

摄像机是自动化驱动系统中的主要传感器。它们提供高信息密度，并对检测为人类视野提供的道路基础设施线索最优。环绕式摄像机系统通常包括具有190 {\ DEG} +视野的四个鱼眼相机，覆盖在车辆周围的整个360 {\ DEG}集中在近场传感上。它们是低速，高精度和近距离传感应用的主要传感器，如自动停车，交通堵塞援助和低速应急制动。在这项工作中，我们提供了对这种视觉系统的详细调查，在可以分解为四个模块化组件的架构中，设置调查即可识别，重建，重建和重组。我们共同称之为4R架构。我们讨论每个组件如何完成特定方面，并提供一个位置论证，即它们可以协同组织以形成用于低速自动化的完整感知系统。我们通过呈现来自以前的作品的结果，并通过向此类系统提出架构提案来支持此参数。定性结果在视频中呈现在HTTPS://youtu.be/ae8bcof7777uy中。

在本文中，我们提出了一个紧密耦合的视觉惯性对象级多效性动态大满贯系统。即使在极其动态的场景中，它也可以为摄像机姿势，速度，IMU偏见并构建一个密集的3D重建对象级映射图。我们的系统可以通过稳健的传感器和对象跟踪，可以强牢固地跟踪和重建任意对象的几何形状，其语义和运动的几何形状，其语义和运动的几何形状，并通过逐步融合相关的颜色，深度，语义和前景对象概率概率。此外，当对象在视野视野外丢失或移动时，我们的系统可以在重新观察时可靠地恢复其姿势。我们通过定量和定性测试现实世界数据序列来证明我们方法的鲁棒性和准确性。

在本文中，引入了一种新颖的解决方案，用于由深度学习组件构建的视觉同时定位和映射（VSLAM）。所提出的体系结构是一个高度模块化的框架，在该框架中，每个组件在基于视觉的深度学习解决方案的领域中提供了最新的最新技术。该论文表明，通过这些单个构建基块的协同整合，可以创建一个功能高效，有效的全直神经（ATDN）VSLAM系统。引入了嵌入距离损耗函数并使用ATDN体系结构进行了训练。最终的系统在Kitti数据集的子集上设法实现了4.4％的翻译和0.0176 ver/m的旋转误差。所提出的体系结构可用于有效，低延迟的自主驾驶（AD）协助数据库创建以及自动驾驶汽车（AV）控制的基础。

作为许多自主驾驶和机器人活动的基本组成部分，如自我运动估计，障碍避免和场景理解，单眼深度估计（MDE）引起了计算机视觉和机器人社区的极大关注。在过去的几十年中，已经开发了大量方法。然而，据我们所知，对MDE没有全面调查。本文旨在通过审查1970年至2021年之间发布的197个相关条款来弥补这一差距。特别是，我们为涵盖各种方法的MDE提供了全面的调查，介绍了流行的绩效评估指标并汇总公开的数据集。我们还总结了一些代表方法的可用开源实现，并比较了他们的表演。此外，我们在一些重要的机器人任务中审查了MDE的应用。最后，我们通过展示一些有希望的未来研究方向来结束本文。预计本调查有助于读者浏览该研究领域。

This paper presents ORB-SLAM3, the first system able to perform visual, visual-inertial and multi-map SLAM with monocular, stereo and RGB-D cameras, using pin-hole and fisheye lens models.The first main novelty is a feature-based tightly-integrated visual-inertial SLAM system that fully relies on Maximum-a-Posteriori (MAP) estimation, even during the IMU initialization phase. The result is a system that operates robustly in real time, in small and large, indoor and outdoor environments, and is two to ten times more accurate than previous approaches.The second main novelty is a multiple map system that relies on a new place recognition method with improved recall. Thanks to it, ORB-SLAM3 is able to survive to long periods of poor visual information: when it gets lost, it starts a new map that will be seamlessly merged with previous maps when revisiting mapped areas. Compared with visual odometry systems that only use information from the last few seconds, ORB-SLAM3 is the first system able to reuse in all the algorithm stages all previous information. This allows to include in bundle adjustment co-visible keyframes, that provide high parallax observations boosting accuracy, even if they are widely separated in time or if they come from a previous mapping session.Our experiments show that, in all sensor configurations, ORB-SLAM3 is as robust as the best systems available in the literature, and significantly more accurate. Notably, our stereo-inertial SLAM achieves an average accuracy of 3.5 cm in the EuRoC drone and 9 mm under quick hand-held motions in the room of TUM-VI dataset, a setting representative of AR/VR scenarios. For the benefit of the community we make public the source code.

本文介绍了在线本地化和彩色网格重建（OLCMR）ROS感知体系结构，用于地面探索机器人，旨在在具有挑战性的未知环境中执行强大的同时定位和映射（SLAM），并实时提供相关的彩色3D网格表示。它旨在被远程人类操作员使用在任务或之后或之后轻松地可视化映射的环境，或作为在勘探机器人技术领域进行进一步研究的开发基础。该体系结构主要由精心挑选的基于激光雷达的SLAM算法的开源ROS实现以及使用点云和RGB摄像机图像投影到3D空间中的彩色表面重建过程。在较新的大学手持式LIDAR-VISION参考数据集上评估了整体表演，并在分别在城市和乡村户外环境中分别在代表性的车轮机器人上收集的两个实验轨迹。索引术语：现场机器人，映射，猛击，彩色表面重建

The last decade witnessed increasingly rapid progress in self-driving vehicle technology, mainly backed up by advances in the area of deep learning and artificial intelligence. The objective of this paper is to survey the current state-of-the-art on deep learning technologies used in autonomous driving. We start by presenting AI-based self-driving architectures, convolutional and recurrent neural networks, as well as the deep reinforcement learning paradigm. These methodologies form a base for the surveyed driving scene perception, path planning, behavior arbitration and motion control algorithms. We investigate both the modular perception-planning-action pipeline, where each module is built using deep learning methods, as well as End2End systems, which directly map sensory information to steering commands. Additionally, we tackle current challenges encountered in designing AI architectures for autonomous driving, such as their safety, training data sources and computational hardware. The comparison presented in this survey helps to gain insight into the strengths and limitations of deep learning and AI approaches for autonomous driving and assist with design choices. 1

位置识别是可以协助同时定位和映射（SLAM）进行循环闭合检测和重新定位以进行长期导航的基本模块。在过去的20美元中，该地点认可社区取得了惊人的进步，这吸引了在计算机视觉和机器人技术等多个领域的广泛研究兴趣和应用。但是，在复杂的现实世界情景中，很少有方法显示出有希望的位置识别性能，在复杂的现实世界中，长期和大规模的外观变化通常会导致故障。此外，在最先进的方法之间缺乏集成框架，可以应对所有挑战，包括外观变化，观点差异，对未知区域的稳健性以及现实世界中的效率申请。在这项工作中，我们调查针对长期本地化并讨论未来方向和机会的最先进方法。首先，我们研究了长期自主权中的位置识别以及在现实环境中面临的主要挑战。然后，我们回顾了最新的作品，以应对各种位置识别挑战的不同传感器方式和当前的策略的认可。最后，我们回顾了现有的数据集以进行长期本地化，并为不同的方法介绍了我们的数据集和评估API。本文可以成为该地点识别界新手的研究人员以及关心长期机器人自主权的研究人员。我们还对机器人技术中的常见问题提供了意见：机器人是否需要准确的本地化来实现长期自治？这项工作以及我们的数据集和评估API的摘要可向机器人社区公开，网址为：https：//github.com/metaslam/gprs。