Relative Pose Based Redundancy Removal: Collaborative RGB-D Data Transmission in Mobile Visual Sensor Networks
Monash University（莫纳什大学）；Sorbonne Universités, université de technologie de Compiègne（索邦大学、贡比涅技术大学）；Ecole Centrale de Nantes（南特中央理工学院）
针对移动RGB-D传感器网络带宽受限的情况，提出了一种基于相对位姿的冗余消除方案。参与的传感器节点检测冗余的视觉和深度信息，以防止其传输，导致无线信道的使用效率和功率节省显着提高。实验结果表明，无线信道利用率提高了250%，电池消耗减半时，使用RPRR方案，而不是单独发送传感器图像。
2018-02-27 cs.RO
KittingBot: A Mobile Manipulation Robot for Collaborative Kitting in Automotive Logistics
University of Bonn（波恩大学）
个性化的汽车制造需要配套：为每辆汽车收集单独的零件变体。这种具有挑战性的物流任务通常由仓库管理员手动执行。我们提出了一个移动操作机器人系统的自主配套，建立在Kuka Miiwa平台，其中包括一个全向基地，一个7自由度的协同iiwa机械手，相机和距离传感器。已开发并集成了用于运输箱的检测和姿态估计、这些容器中的部件分割、部件变体识别、抓取生成和臂轨迹优化的软件模块。我们的系统专为协作配套而设计，即一些零件由仓库管理员收集，而其他零件则由机器人拾取。为了解决安全的人-机器人协作，快速手臂轨迹重新规划，考虑以前不可预见的障碍物实现。该系统在欧洲机器人挑战赛2中进行了评估，Miiwa机器人展示了自主配套，零件变体识别和避免不可预见的障碍物。
2018-09-14 cs.RO
MOCA-S: A Sensitive Mobile Collaborative Robotic Assistant exploiting Low-Cost Capacitive Tactile Cover and Whole-Body Control
Istituto Italiano di Tecnologia（意大利技术研究院）
本文提出了MOCA-S，一种集成低成本电容触觉覆盖层和扩展全身控制器的敏感型移动协作机器人助手，通过实验验证了其在安全物理人机交互及碰撞场景下的本质安全性。
2022-02-27 cs.RO
Radiation Surveys in Active Nuclear Facilities with Heterogeneous Collaborative Mobile Robots
The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）
本文提出机器人辐射调查系统（RRSS），利用异构协作移动机器人团队在运行中核设施内执行全面的α/β/γ辐射调查，以替代人工操作，降低人员辐射暴露风险并提高调查覆盖率和效率。
2024-02-22 cs.RO
Collaborative Localization of Aerial and Ground Mobile Robots through Orthomosaic Map
Zhejiang University（浙江大学）
随着对SLAM系统研究的不断深入，提出了多机器人协同SLAM的可能性。提出了一种基于空地协同SLAM的地图匹配与定位方法。所提出的方法旨在帮助精确匹配由两个独立系统构建的地图，这些系统具有相同路线的大规模视点差异，并最终使地面移动机器人能够在无人机给出的全球地图中定位自己。它包括使用Elevation Map和Metashape软件进行密集映射，使用建议的模板匹配算法进行地图匹配，加权归一化互相关（WNCC）和使用粒子滤波器进行定位。该方法使地图匹配的合作SLAM与多个场景传感器的可行性，从立体相机激光雷达，是不敏感的两个系统的同步。我们证明的准确性，鲁棒性和速度的方法下的实验的航空地面数据集。
2020-12-04 cs.RO
Human-Robot Collaborative Carrying of Objects with Unknown Deformation Characteristics
Istituto Italiano di Tecnologia（意大利技术研究院）
在这项工作中，我们引入了一个自适应控制框架，用于人类与机器人协作运输具有未知变形行为的物体。建议的框架作为输入的触觉信息通过对象传输，和运动学信息的人体从运动捕捉系统获得的移动协作机器人上创建反应性全身运动。为了验证我们的框架实验，我们比较了它的性能与导纳控制器在一个部分可变形的物体的共同运输任务。我们还展示了框架的潜力，同时共同运输刚性（铝棒）和高度变形（绳）的对象。一个移动机械手，其中包括一个全方位的移动基地，协作机械臂，机械手被用作实验中的机器人合作伙伴。定量和定性的结果表明，该框架可以有效地处理对象的未知变形能力，并提供直观的援助，以人类的合作伙伴。
2022-07-21 cs.RO
Higher Order Reasoning for Collaborative Communicationless Mobile Robot Operations
Department of Electrical and Computer Engineering, University of Virginia（弗吉尼亚大学电气与计算机工程系）
本文提出了一种基于高阶推理的动态认知规划框架，使机器人能够在无通信环境下实现隐式协调和长周期规划，通过仿真和实物实验验证了其在通信受限领域中提升任务完成效率的能力。
2026-05-21 cs.RO
On the Collaborative Object Transportation Using Leader Follower Approach
TCS Research（塔塔咨询服务公司研究院）
针对部分已知障碍环境下的多智能体协作运输问题，提出结合比例导航导引与Stop-and-Sync算法的主从式方法，通过机械臂补偿非完整约束偏差，保持负载刚性，经对比验证了算法有效性。
2023-05-02 cs.RO
Improving Standing Balance Performance through the Assistance of a Mobile Collaborative Robot
University of Málaga（马拉加大学）；Istituto Italiano di Tecnologia（意大利技术研究院）
本文提出一种带交互辅助全身界面的移动协作机器人系统，通过全向底盘、高负载机械臂和导纳式接口测量交互力并估计人体姿态平衡，在失去平衡时产生辅助力恢复平衡，在正常站立或行走时以最小阻力跟随用户，并在12名受试者实验中评估比较了两种平衡恢复策略的性能。
2022-03-03 cs.RO
An Object Deformation-Agnostic Framework for Human-Robot Collaborative Transportation
Istituto Italiano di Tecnologia（意大利技术研究院）
在这项研究中，自适应对象变形不可知的人-机器人协同运输框架。所提出的框架能够结合触觉信息传输通过对象与人体运动学信息从运动捕捉系统中获得的移动协作机器人上产生反应的全身运动。此外，它允许在基于使用躯干和手部运动检测人类旋转意图的算法的共同运输期间以直观和准确的方式旋转对象。首先，我们验证的框架与两个极端的对象变形范围（即，纯刚性铝杆和高度可变形的绳索），通过利用移动机械手，其中包括一个全方位的移动基地和协作的机器人手臂。接下来，它的性能进行了比较，导纳控制器在12个科目的用户研究的部分可变形的对象的共同携带任务。定量和定性的实验结果表明，所提出的框架可以有效地处理对象的运输，而不管它们的变形能力，并提供直观的帮助人类的合作伙伴。最后，我们已经证明了我们的框架在不同的场景中的潜力，其中人类和机器人共同运输使用可变形片材的人体模型。
2022-07-27 cs.RO
ExpressMM: Expressive Mobile Manipulation Behaviors in Human-Robot Interactions
Autonomous Systems and Biomechatronics Laboratory（自主系统与生物机械实验室）；Department of Mechanical and Engineering（机械与工程系）；University of Toronto（多伦多大学）
本文提出ExpressMM框架，结合视觉语言模型和低层策略生成表达性机器人行为，支持中断交互，提升人机协作任务中的沟通效果与社会适应性。
2026-04-23 cs.RO
Investigating the Usability of Collaborative Robot control through Hands-Free Operation using Eye gaze and Augmented Reality
Hanyang University（汉阳大学）；Hanyang University ERICA（汉阳大学ERICA校区）
本文提出一种基于增强现实和眼动追踪的免手持移动机器人控制方法，通过HoloLens 2实现，实验表明其可用性优于传统操纵杆，可提升人机协作效率。
2023-06-22 cs.RO
A Multipurpose Interface for Close- and Far-Proximity Control of Mobile Collaborative Robots
Istituto Italiano di Tecnologia（意大利技术研究院）；Politecnico di Milano（米兰理工大学）；University of Malaga（马拉加大学）
本文提出一种用于移动协作机器人的视觉-触觉多用途接口，集成可拆卸机制实现本地控制与遥操作，利用VIO估计位姿，低成本且在家庭护理应用中表现与商业MoCap系统相当。
2024-06-04 cs.RO
Collaborative Fall Detection and Response using Wi-Fi Sensing and Mobile Companion Robot
Southern University of Science and Technology（南方科技大学）；School of System Design and Intelligent Manufacturing, SUSTech（南方科技大学系统设计与智能制造学院）
本文提出一种融合Wi-Fi感知与伴侣机器人的协同系统，利用CSI扰动在非视距场景检测跌倒，并由机器人自主响应，实验验证了其有效性。
2024-07-17 cs.RO eess.SP
Mobile Robot Control and Autonomy Through Collaborative Simulation Twin
University of Georgia（佐治亚大学）
当移动机器人缺乏高的机载计算或联网能力时，它可以依靠远程计算架构来实现控制和自主性。本文介绍了一种用于资源受限机器人控制和自治的新型协作仿真双胞胎（ST）策略。这种策略的实际实施需要一个移动机器人系统分为网络（模拟）和物理（真实）空间分离的通信信道，其中物理机器人驻留在现场的操作由一个模拟的自主智能体从一个远程位置保持在网络上的指导。在数字孪生概念的基础上，我们的协作孪生能够通过先进的基于SLAM的路径规划算法进行自主导航，而物理机器人能够跟踪模拟孪生的速度，并通过与环境的交互来传达反馈。我们提出了一个优先的路径规划应用程序的测试在一个物理机器人的ST的自主导航指导下的协作遥操作系统。我们研究的性能的物理机器人领导的自主导航从协作双胞胎和辅助的预测力收到的物理机器人。实验结果表明所提出的模拟物理孪生方法的实用性，并提供计算和网络性能的改进相比，典型的远程计算（或卸载），和数字孪生方法。
2023-03-10 cs.RO cs.SY eess.SY
Aggregating Single-wheeled Mobile Robots for Omnidirectional Movements
Beijing Institute for General Artificial Intelligence (BIGAI)（北京通用人工智能研究院）；Peking University（北京大学）；Beihang University（北京航空航天大学）
本文提出一种由配备可转向全向轮和永磁对接机构的单轮模块自重构聚合而成的机器人系统，通过优化轮向分布和分层控制实现多模块协作包围运输物体的全向运动，并在仿真与六模块实验中验证了稳定编队和平稳运输性能。
2023-08-07 cs.RO
External Camera-based Mobile Robot Pose Estimation for Collaborative Perception with Smart Edge Sensors
University of Bonn（波恩大学）
我们提出了一种方法来估计移动机器人的姿态w.r.t.使用多视图RGB图像的静态相机网络的非同心坐标。通过深度神经网络在智能边缘传感器上本地在线处理图像，以检测机器人并估计在3D机器人模型的独特位置处定义的2D关键点。机器人关键点检测在中央后端同步和融合，其中机器人的姿态通过多视图最小化重投影误差来估计。通过从外部摄像机的姿态估计，机器人的定位可以初始化在一个allocentric地图从一个完全未知的状态（被绑架的机器人问题），并随着时间的推移鲁棒跟踪。我们进行了一系列实验，评估基于摄像头的姿态估计的准确性和鲁棒性相比，机器人的内部导航堆栈，显示我们的基于摄像头的方法实现了低于3厘米和1°的姿态误差，并不会随着时间的推移漂移，因为机器人是本地化allocentrically。随着机器人的姿态精确估计，它的意见可以融合到allocentric场景模型。我们展示了一个真实世界的应用程序，其中从移动机器人和静态智能边缘传感器的观察融合协作建立一个3D语义地图的$\sim$ 240米$^2$室内环境。
2023-03-07 cs.CV cs.RO
Kinodynamic Motion Planning for Collaborative Object Transportation by Multiple Mobile Manipulators
Indian Institute of Technology Bombay（孟买印度理工学院）
本文提出了一种多移动机械臂协同运输物体的运动规划方法，通过全局路径规划和局部在线轨迹生成，结合运动动力学约束和障碍物处理，实现高效协同运输。
2025-12-07 cs.MA cs.RO math.OC
Duet: Dual-Robot Understanding via Efficient Teaching
University of Southern California（南加州大学）；Toyota Research Institute（丰田研究所）；Stanford University（斯坦福大学）
提出DUET框架，利用VR遥操作和人类协作先验，通过预训练与微调结合，实现双机器人移动操作的高效学习，显著降低数据采集成本。
2026-09-24 cs.RO
Collaborative Goal Tracking of Multiple Mobile Robots Based on Geometric Graph Neural Network
Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University（北京信息科学与技术国家研究中心，清华大学）；Department of Automation, Tsinghua University（自动化系，清华大学）
本文提出基于几何图神经网络的多机器人协作路径规划方法，通过融合邻居信息提升路径效率与实时规划性能。
2024-11-17 cs.MA cs.RO
Multi-agent Collaborative Perception for Robotic Fleet: A Systematic Review
Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）；University of Maryland（马里兰大学）；Worcester Polytechnic Institute（伍斯特理工学院）
本综述总结20余篇协同感知研究，探讨测试评估框架，实验证明协同感知较单机器人感知性能提升超200%，并附开源仓库。
2024-03-22 cs.RO
Predictive Scheduling of Collaborative Mobile Robots for Improved Crop-transport Logistics of Manually Harvested Crops
新鲜市场水果的人工收获机械化是水果业可持续发展的最大挑战之一。在手工收获草莓和鲜食葡萄等新鲜市场作物的过程中，采摘者要花大量时间步行，把满满的托盘送到田地边缘的收集站。提高这类作物收获自动化的一个步骤是部署收获辅助协作机器人（协作机器人），用于运输空托盘和满托盘，从而通过减少采摘者的非生产性行走时间来提高收获效率。这项工作提出了一个合作的机器人收获援助系统的发展和商业草莓收获过程中的评估。该系统的核心是一个预测随机调度算法，最大限度地减少预期的非采摘时间，从而最大限度地提高收获效率。在评估实验中，当机器人与采摘者的比例为1：3时，协作机器人将平均收获效率提高了约10%，并将平均非生产时间减少了60%。在这项工作中开发的概念可以应用到机器人收获辅助其他手动收获的作物，涉及步行作物运输。
2021-11-18 cs.RO cs.SY eess.SY
Enhancing Cellular-enabled Collaborative Robots Planning through GNSS data for SAR Scenarios
Pompeu Fabra University, UPF（庞培法布拉大学）；NEC Laboratories Europe GmbH（NEC欧洲实验室）
本文提出了一种基于GNSS数据优化SAR场景中协作机器人规划的框架，通过考虑环境因素和通信需求，提升救援任务的效率和响应速度。
2026-02-25 cs.NI cs.RO
A quantitative investigation for deployment of mobile collaborative robots in high-value manufacturing
University of Strathclyde（斯特拉斯克莱德大学）；Spirit AeroSystems Belfast（贝尔法斯特势必锐航空系统公司）；Spirit AeroSystems（势必锐航空系统公司）
本文通过实验定量评估 KUKA KMR iiwa 移动协作机器人在高价值制造检测中的定位精度与重复性，证明启用特征建图可使精度提升和误差降低超过 90%，验证其可替代传统固定底座机械臂。
2024-06-10 cs.RO cs.SY eess.SY
A Distributed Software Architecture for Collaborative Teleoperation based on a VR Platform and Web Application Interoperability
University of Evry（埃夫里大学）；IBISC（IBISC研究所）；CNRS（法国国家科学研究中心）
增强现实和虚拟现实可以为操作者提供真实的帮助，帮助他们完成复杂的任务，如机器人遥操作和协作遥助。使用适当的增强，HO可以更快，更安全，更容易地与远程现实世界进行交互。在本文中，我们提出了一个扩展现有的分布式软件和网络架构的协同遥操作的基础上，网络人类规模的混合现实和移动平台。第一个遥操作系统由VR应用程序和Web应用程序组成。然而，这两个系统不能一起使用，也不可能同时控制远程机器人。我们的目标是更新的遥操作系统，允许异构协作遥操作之间的2个平台。该接口的一个重要特点是基于不同的移动平台来控制一个或多个机器人。
2009-04-14 cs.GR cs.HC cs.MM
Collaborative High Accuracy Localization in Mobile Multipath Environments
University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
我们研究的问题，高精度定位的移动节点在多径丰富的环境中，亚米精度是必需的。我们采用了一个对等的框架，车辆/节点可以得到成对的多径退化的测距估计在当地的邻居与固定数量的锚节点。所面临的挑战是克服多径障碍与冗余，以提供所需的精度，特别是在严重的多径条件下，当接收到的信号被多径破坏的分数是占主导地位。我们调用了一个基于粒子滤波的分析图形模型框架，并通过仿真揭示了其高精度定位的承诺。我们还解决了设计问题，如“需要多少锚和什么分数的视线（LOS）测量，以达到指定的目标精度？通过分析表征定位精度的性能改进作为网络中节点数量和LOS测量分数的函数。特别是，对于一个静态节点的位置，我们表明，克拉美-饶下限（CRLB），一个基本的本地化精度的下限，可以表示为两个因素的产品-一个标量函数，仅取决于噪声分布的参数和一个矩阵，仅取决于节点位置的几何形状和底层的连接图。此外，一个简化的表达式获得的CRLB，有助于推断的缩放行为的估计误差作为网络中的代理和锚的数量的函数。界限表明，即使是一小部分的LOS测量可以提供显着的改善。相反，一小部分NLOS测量可以显著降低性能。分析扩展到移动设置和性能相比，派生CRLB。
2012-11-08 cs.IT cs.NI cs.RO
SocialRobot: Towards a Personalized Elderly Care Mobile Robot
Citard Services Ltd.（Citard服务有限公司）；University of Cyprus（塞浦路斯大学）
SocialRobot是一个欧洲合作项目，专注于提供实用和互动的解决方案，以提高老年人的生活质量。考虑到这一点，最先进的机器人移动平台已经与虚拟社会护理技术相结合，以满足老年人的个人需求和要求，遵循以人为本的方法。在这篇简短的论文中，我们概述了SocialRobot，开发的体系结构和人机交互的场景正在准备和测试的项目框架中的传播和开发的目的。
2018-09-14 cs.HC cs.RO
Projector-Guided Non-Holonomic Mobile 3D Printing
New York University（纽约大学）
使用移动机器人而不是基于龙门的3D打印机的熔融沉积成型（FDM）能够以更高的速度实现更大规模的增材制造。这引入了挑战，包括精确定位、打印头的控制以及具有低振动和适当自由度的稳定移动操纵器的设计。我们提出并开发了一个低成本的非完整移动3D打印系统，通过基于学习的视觉伺服投影仪引导。它几乎不需要手动校准系统参数。该系统使用常规的自上而下投影仪，无需任何昂贵的外部定位设备进行姿态反馈，使移动机器人能够准确地遵循预先设计的毫米级打印轨迹，并进行速度控制。与原始3D设计相比，我们评估了该系统的轨迹精度和打印质量。我们进一步展示了该系统的潜力，使用两个这样的移动机器人协作打印尺寸为80 cm x 30 cm的3D物体，这超过了常见桌面FDM 3D打印机的限制。
2021-05-19 cs.RO cs.SY eess.SY
