对不利环境中的行人无处不在的定位服务了很长的挑战。尽管深入学习的戏剧性进展，但多传感器深度测量系统却带来了高计算成本并随着时间的推移遭受累积漂移的错误。由于边缘设备的计算能力越来越多，我们通过在边缘与EKF（扩展卡尔曼滤波器） - 欧拉后端集成了最新的深径测量模型，提出了一种新的无处不在的定位解决方案。我们仔细比较并选择三个传感器模式，即惯性测量单元（IMU），毫米波（MMWAVE）雷达和热红外摄像机，并实现实时运行的深度内径推理引擎。提出了考虑精度，复杂性和边缘平台的深度径流的管道。我们设计一个Lora链接，用于定位数据回程，并将深度内径仪的聚合位置投影到全局框架中。我们发现简单的基于EKF的融合模块足以用于通用定位校准，具有超过34％的精度增长，针对任何独立的深径测量系统。不同环境的广泛测试验证了我们所提出的定位系统的效率和功效。

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。

自动化驾驶系统（广告）开辟了汽车行业的新领域，为未来的运输提供了更高的效率和舒适体验的新可能性。然而，在恶劣天气条件下的自主驾驶已经存在，使自动车辆（AVS）长时间保持自主车辆（AVS）或更高的自主权。本文评估了天气在分析和统计方式中为广告传感器带来的影响和挑战，并对恶劣天气条件进行了解决方案。彻底报道了关于对每种天气的感知增强的最先进技术。外部辅助解决方案如V2X技术，当前可用的数据集，模拟器和天气腔室的实验设施中的天气条件覆盖范围明显。通过指出各种主要天气问题，自主驾驶场目前正在面临，近年来审查硬件和计算机科学解决方案，这项调查概述了在不利的天气驾驶条件方面的障碍和方向的障碍和方向。

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。

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.

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。

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。

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。

本文介绍了一个多模式的室内轨道图数据集，Odombeyondvision，具有不同频谱的多个传感器，并使用不同的移动平台收集。Odombeyondvision不仅包含传统的导航传感器，例如IMUS，机械激光镜，RGBD摄像头，还包括几个新兴传感器，例如单芯片MMWave Radar，LWIR热相机和固态激光雷达。在无人机，UGV和手持式平台上的上述传感器中，我们分别记录了各种室内场景和不同照明条件的多模式探光数据及其运动轨迹。我们释放了示例雷达，雷达惯性和热惯性循环仪的实现，以证明其未来工作的结果，以对其进行比较和改进。包括工具包和文档在内的完整数据集可公开可用：https：//github.com/maps-lab/odombeyondvision。

A monocular visual-inertial system (VINS), consisting of a camera and a low-cost inertial measurement unit (IMU), forms the minimum sensor suite for metric six degreesof-freedom (DOF) state estimation. However, the lack of direct distance measurement poses significant challenges in terms of IMU processing, estimator initialization, extrinsic calibration, and nonlinear optimization. In this work, we present VINS-Mono: a robust and versatile monocular visual-inertial state estimator. Our approach starts with a robust procedure for estimator initialization and failure recovery. A tightly-coupled, nonlinear optimization-based method is used to obtain high accuracy visual-inertial odometry by fusing pre-integrated IMU measurements and feature observations. A loop detection module, in combination with our tightly-coupled formulation, enables relocalization with minimum computation overhead. We additionally perform four degrees-of-freedom pose graph optimization to enforce global consistency. We validate the performance of our system on public datasets and real-world experiments and compare against other state-of-the-art algorithms. We also perform onboard closed-loop autonomous flight on the MAV platform and port the algorithm to an iOS-based demonstration. We highlight that the proposed work is a reliable, complete, and versatile system that is applicable for different applications that require high accuracy localization. We open source our implementations for both PCs 1 and iOS mobile devices 2 .

In recent decades, several assistive technologies for visually impaired and blind (VIB) people have been developed to improve their ability to navigate independently and safely. At the same time, simultaneous localization and mapping (SLAM) techniques have become sufficiently robust and efficient to be adopted in the development of assistive technologies. In this paper, we first report the results of an anonymous survey conducted with VIB people to understand their experience and needs; we focus on digital assistive technologies that help them with indoor and outdoor navigation. Then, we present a literature review of assistive technologies based on SLAM. We discuss proposed approaches and indicate their pros and cons. We conclude by presenting future opportunities and challenges in this domain.

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.

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。

我们的商品设备中的大量传感器为传感器融合的跟踪提供了丰富的基板。然而，当今的解决方案无法在实用的日常环境中提供多个代理商的强大和高跟踪精度，这是沉浸式和协作应用程序未来的核心。这可以归因于这些融合解决方案利用多样性的有限范围，从而阻止它们迎合准确性，鲁棒性（不同的环境条件）和可伸缩性（多个试剂）的多个维度。在这项工作中，我们通过将双层多样性的概念引入多代理跟踪中的传感器融合问题来朝着这一目标迈出重要的一步。我们证明，互补跟踪方式的融合，被动/亲戚（例如，视觉探测法）和主动/绝对跟踪（例如，基础架构辅助的RF定位）提供了一个关键的多样性第一层，可带来可伸缩性，而第二层的多样性则是多样性的。在于融合的方法论，我们将算法（鲁棒性）和数据驱动（用于准确性）方法汇集在一起​​。 Rovar是这种双层多样性方法的实施例，使用算法和数据驱动技术智能地参与跨模式信息，共同承担着准确跟踪野外多种代理的负担。广泛的评估揭示了Rovar在跟踪准确性（中位数），鲁棒性（在看不见的环境中），轻重量（在移动平台上实时运行，例如Jetson Nano/tx2），以启用实用的多功能多多数，以启用实用的多功能，以实用代理在日常环境中的沉浸式应用。

在本文中，我们介绍了一种新的端到端学习的LIDAR重新定位框架，被称为Pointloc，其仅使用单点云直接姿势作为输入，不需要预先构建的地图。与RGB基于图像的重建化相比，LIDAR帧可以提供有关场景的丰富和强大的几何信息。然而，LIDAR点云是无序的并且非结构化，使得难以为此任务应用传统的深度学习回归模型。我们通过提出一种具有自我关注的小说点风格架构来解决这个问题，从而有效地估计660 {\ DEG} LIDAR输入框架的6-DOF姿势。关于最近发布的巨大恐怖雷达机器人数据集和现实世界机器人实验的扩展实验表明ProposedMethod可以实现准确的重定位化性能。

去中心化的国家估计是GPS贬低的地区自动空中群体系统中最基本的组成部分之一，但它仍然是一个极具挑战性的研究主题。本文提出了Omni-swarm，一种分散的全向视觉惯性-UWB状态估计系统，用于解决这一研究利基市场。为了解决可观察性，复杂的初始化，准确性不足和缺乏全球一致性的问题，我们在Omni-warm中引入了全向感知前端。它由立体宽型摄像机和超宽带传感器，视觉惯性探测器，基于多无人机地图的本地化以及视觉无人机跟踪算法组成。前端的测量值与后端的基于图的优化融合在一起。所提出的方法可实现厘米级的相对状态估计精度，同时确保空中群中的全球一致性，这是实验结果证明的。此外，在没有任何外部设备的情况下，可以在全面的无人机间碰撞方面支持，表明全旋转的潜力是自动空中群的基础。

我们提出了一种准确而坚固的多模态传感器融合框架，Metroloc，朝着最极端的场景之一，大规模地铁车辆本地化和映射。 Metroloc在以IMU为中心的状态估计器上构建，以较轻耦合的方法紧密地耦合光检测和测距（LIDAR），视觉和惯性信息。所提出的框架由三个子模块组成：IMU Odometry，LiDar - 惯性内径术（LIO）和视觉惯性内径（VIO）。 IMU被视为主要传感器，从LIO和VIO实现了从LIO和VIO的观察，以限制加速度计和陀螺仪偏差。与以前的点LIO方法相比，我们的方法通过将线路和平面特征引入运动估计来利用更多几何信息。 VIO还通过使用两条线和点来利用环境结构信息。我们所提出的方法在具有维护车辆的长期地铁环境中广泛测试。实验结果表明，该系统比使用实时性能的最先进的方法更准确和强大。此外，我们开发了一系列虚拟现实（VR）应用，以实现高效，经济，互动的轨道车辆状态和轨道基础设施监控，已经部署到室外测试铁路。

基于RF信号的方向查找和定位系统因多径传播而受到显着影响，特别是在室内环境中。现有算法（例如音乐）在多径存在的情况下解决到达角度（AOA）或在弱信号方案中操作时表现不佳。我们注意到数字采样的RF前端允许轻松分析信号和延迟组件。低成本软件定义的无线电（SDR）模块使能跨宽频谱的通道状态信息（CSI）提取，激励增强的到达角度（AOA）解决方案的设计。我们提出了一种深入的学习方法，可以从SDR多通道数据的单一快照派生AOA。我们比较和对比基于深度学习的角度分类和回归模型，准确地估计最多两个AOA。我们已经在不同平台上实施了推理引擎，实时提取了AOA，展示了我们方法的计算途径。为了证明我们的方法的效用，我们在各种视角（LOS）和非线视线中收集了来自四元通用线性阵列（ULA）的IQ（同步和正交组件）样本（ NLOS）环境，并发布了数据集。我们所提出的方法在确定撞击信号的数量并实现平均值为2 ^ {\ rIC} $ 2 ^ {\ cird} $时，我们提出的方法展示了出色的可靠性。

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。

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.