Evaluation of a Smart Mobile Robotic System for Industrial Plant Inspection and Supervision
Fraunhofer Institute for Highspeed Dynamics, Ernst-Mach-Institute (EMI)（弗劳恩霍夫高速动力学研究所恩斯特·马赫研究所）；Endress+Hauser Digital Solutions GmbH（恩德斯豪斯数字解决方案有限公司）；University of Freiburg（弗赖堡大学）；dotscene GmbH（dotscene有限公司）；Evonik Operations GmbH（赢创运营有限公司）；Telocate GmbH（Telocate有限公司）；University of Technology Nuremberg（纽伦堡工业大学）
本文提出了一种配备多模态传感器的自主导航机器人系统用于工业工厂巡检，并在化工厂废水处理场对其物体检测、3D定位、路径规划及甲烷泄漏和声学定位等能力进行了评估。
2024-02-12 cs.RO
A Mobile Robotic Personal Nightstand with Integrated Perceptual Processes
Clemson University（克莱姆森大学）
我们提出了一个智能交互式床头柜安装在移动机器人，以帮助老年人在他们的家中使用物理，触觉和视觉感知。我们展示了三种不同的传感模式的集成，用于控制安装在床头柜上的机器人的导航在受限的环境中的通用客厅住房的一个单一的需要帮助和监测的个人老化。安装在房间天花板上的摄像头可以从上到下观察障碍物、人和床头柜。安装在个人的床架下方的压力传感器提供对个人状态的物理感知。床头柜上的一个近距离红外传感器作为一个触觉界面，与Wii Nunchuck（任天堂）一起控制床头柜上的日常操作。来自这三种模式的智能相结合，使路径规划的床头柜接近个人。随着越来越多的人选择留在家中的老年人越来越重视辅助技术，我们展示了如何将泛在智能带入家庭，以帮助监控和提供护理。我们的方法通过无缝集成嵌入环境结构中的不同传感器，朝着实现普遍智能迈出了一步。
2013-10-13 cs.RO
Printing-while-moving: a new paradigm for large-scale robotic 3D Printing
Singapore Centre for 3D Printing（新加坡3D打印中心）；Nanyang Technological University（南洋理工大学）
建筑和施工最近已成为机器人技术令人兴奋的应用领域。特别是，材料配方和机器人技术的快速发展使混凝土的机器人3D打印成为现场施工的一种有前途的技术。然而，可扩展性仍然是广泛采用的重要障碍：打印系统（基于台架或基于臂）通常比要打印的结构大得多，因此笨重。最近，提出了一种移动打印系统-安装在移动基座上的操纵器-来缓解这个问题：这样的系统通过移动其基座，可以潜在地打印比其自身更大的结构。然而，所提出的系统只能在静止时打印，从而对可以在单次拍摄中打印的结构的尺寸施加限制。在这里，我们开发了一个系统，实现了打印，而移动的范例，这使得打印任意大小的单件结构与一个单一的机器人。这种发展需要解决移动3D打印特有的运动规划、定位和运动控制问题。我们报告了我们的框架来解决这些问题，并首次展示了移动打印实验，其中一个210 cm x 45 cm x 10 cm的混凝土结构由一个达到87 cm的机器人手臂打印。
2018-09-21 cs.RO
Path planning for Robotic Mobile Fulfillment Systems
University of Paderborn（帕德博恩大学）；Leuphana University of Lüneburg（吕讷堡莱法纳大学）
本文提出了一个收集的路径规划算法的实时移动的多个机器人在机器人移动履行系统（RMFS）。机器人被指派将存储单元移动到工作站的拣选员，而不是要求拣选员去存储区域。路径规划算法的目标是为机器人找到路径，以满足没有冲突或死锁的请求。最先进的路径规划算法，包括WHCA*，FAR，BCP，OD&ID和CBS，经过调整以适应RMFS中的路径规划，并集成在仿真工具中，以引导机器人在存储和检索过程中从起点到目的地。在模拟研究中考虑了十种不同的布局，其中包括各种数量的机器人，楼层，吊舱，车站和存储区域的大小。性能指标的吞吐量，路径长度和搜索时间进行了监测。仿真结果表明，最好的算法的基础上，每个性能指标。
2018-11-19 cs.AI cs.RO
Robopheus: A Virtual-Physical Interactive Mobile Robotic Testbed
Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）；University of Oxford（牛津大学）；Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学）
移动机器人实验平台是验证移动机器人研究有效性的重要支撑。本文介绍了一种新型的多机器人实验平台，命名为Robopheus，它利用数字孪生的虚拟物理建模的思想。与大多数现有的测试平台不同，开发的Robopheus构建了一座连接传统物理硬件和虚拟仿真测试平台的桥梁，在双方提供可扩展的，交互式的和高保真的仿真测试。Robopheus的另一个突出特点是，它使一种新的形式，从物理环境中动态学习实际模型，并与异构机器人底盘和控制器兼容。反过来，虚拟世界的学习模型被进一步利用来近似物理方面的机器人动态在线。大量的实验证明了Robopheus的非凡性能。值得注意的是，与不使用交互的情况相比，物理-虚拟交互设计将真实机器人的轨迹精度提高了300%。
2021-03-07 cs.RO cs.SY eess.SY
From Pixels to Shelf: An Integrated Robotic System for Autonomous Supermarket Stocking with a Mobile Manipulator
Department of Information Engineering, University of Padova（帕多瓦大学信息工程系）；Division of Decision and Control Systems, School of Electrical Engineering and Computer Science, KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院电气工程与计算机科学学院决策与控制系统系）；Animum AB（Animum公司）
提出一种集成商用硬件与ROS2的模块化机器人系统，利用行为树规划、视觉检测和两步MPC控制，在700多次补货实验中实现98%以上的抓取成功率，但性能仍逊于人类工人。
2026-06-05 cs.RO
A Fully-Integrated Sensing and Control System for High-Accuracy Mobile Robotic Building Construction
ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）
我们提出了一个完全集成的传感和控制系统，使移动机械手机器人在建筑工地上执行毫米级精度的建筑任务。该方法利用多模态传感能力进行状态估计，与数字建筑模型紧密集成，以及集成的轨迹规划和全身运动控制。提出了一种新的相对于已知建筑结构的高精度定位更新方法。该方法是在一个真实的平台上实现的，并在现实的施工条件下进行测试。我们表明，该系统可以实现子厘米末端执行器定位精度在完全自主操作过程中，仅使用板上传感。
2019-12-04 cs.CG cs.CV cs.RO
RHINO-AR: An Augmented Reality Exhibit for Teaching Mobile Robotics Concepts in Museums
Humanoid Robots Lab, University of Bonn, Germany（波恩大学人形机器人实验室，德国）
RHINO-AR通过将虚拟重建的机器人置于真实博物馆空间，解决了VR展览与现实环境分离的问题，提升了非专业观众对移动机器人导航概念的理解。
2026-09-25 cs.CY cs.RO
Bayesian Multi-Task Learning MPC for Robotic Mobile Manipulation
ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）
由于需要解决许多不同的任务，例如开门或拾取和放置物体，机器人中的移动操作具有挑战性。通常，机器人的基本第一原理系统描述是可用的，从而激励基于模型的控制器的使用。然而，机器人动力学及其与物体的相互作用受到不确定性的影响，限制了控制器的性能。为了解决这个问题，我们提出了一个贝叶斯多任务学习模型，使用三角基函数来识别动态中的错误。通过这种方式，可以利用来自不同但相关的任务的数据来提供描述性错误模型，该模型可以针对新的、看不见的任务进行有效的在线更新。我们将这种学习方案与模型预测控制器相结合，并广泛测试所提出的方法的有效性，包括与现有的基线控制器的比较。我们目前的模拟测试与球平衡机器人，和开门硬件实验与四足机械手。
2023-03-21 cs.RO cs.SY eess.SY
Localizability-Constrained Deployment of Mobile Robotic Networks with Noisy Range Measurements
Polytechnique Montreal（蒙特利尔理工学院）；GERAD
本文研究了在噪声测距下如何部署移动机器人网络以实现高精度定位，通过局部化函数优化网络几何结构，结合梯度下降法进行分布式控制。
2018-01-15 cs.RO cs.SY eess.SY
Optimization of Mobile Robotic Relay Operation for Minimal Average Wait Time
University of California, Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校）
本文考虑了移动机器人的轨迹规划，它持续中继数据对遥远的通信节点之间。数据在每个源随机积累，机器人必须移动到适当的位置，以使数据卸载到相应的目的地。机器人需要最大限度地减少数据在源处等待的平均时间。我们感兴趣的是找到最佳的机器人路由策略，包括1）机器人停止中继的位置（中继位置）和2）条件转移概率，确定服务对的顺序。我们首先提出这个问题作为一个非凸问题，优化中继位置和转移概率。为了找到近似的解决方案，我们提出了一种新的算法，交替优化中继位置和转移概率。对于前者，我们找到有效的凸划分的非凸中继区域，然后制定一个混合整数二阶锥问题。对于后者，我们通过序列最小二乘规划找到最佳的转移概率。我们广泛地分析了所提出的方法，并在数学上表征与机器人的长期能源消耗和服务率相关的重要系统属性。最后，通过大量的仿真与真实的信道参数，我们验证了我们的方法的有效性。
2022-08-23 cs.RO cs.SY eess.SY
Intelligent Motion Planning for a Cost-effective Object Follower Mobile Robotic System with Obstacle Avoidance
Chaitanya Bharathi Institute of Technology（查塔尼亚·巴拉蒂理工学院）
很少有行业使用手动控制的机器人来搬运材料，而且这并不能在所有地方一直使用。因此，拥有机器人是非常安静的，它可以通过跟随特定的人所持有的独特颜色的物体来跟随该人。因此，我们提出了一种机器人系统，该系统使用机器人视觉和深度学习来获得所需的线速度和角速度，分别为ν和ω。这反过来又使机器人在跟随人类持有的独特颜色的物体时避开障碍物。我们提出的新方法可以准确地检测任何类型照明中独特颜色物体的位置，并告诉我们机器人所在的水平像素值，还可以告诉物体是否靠近或远离机器人。此外，我们在这个问题中使用的人工神经网络在线性和角速度预测中给了我们微小的误差，并且用于控制线性和角速度的PI控制器，其进而控制机器人的位置给了我们令人印象深刻的结果，并且这种方法优于所有其他方法。
2021-09-06 cs.CV cs.RO
End-Effector Stabilization of a 10-DOF Mobile Manipulator using Nonlinear Model Predictive Control
University of Waterloo（滑铁卢大学）
移动机械手（安装在移动基座上的机械臂）的运动控制对于复杂的任务（如材料和包装处理）可能具有挑战性。针对由7自由度机械臂和3自由度移动基座组成的10自由度移动机械臂，设计了一种基于非线性模型预测控制（NMPC）的任务空间镇定控制器。该系统模型是基于运动学模型的末端执行器的方向直接由旋转矩阵参数化。状态和控制约束以及奇异性约束显式地包括在NMPC制定。该控制器进行了测试，使用实时仿真，表现出高的定位精度与易处理的计算成本。
2021-03-24 cs.RO cs.SY eess.SY
The active visual sensing methods for robotic welding: review, tutorial and prospect
School of Computer Science and Technology, Huaibei Normal University（淮北师范大学计算机科学与技术学院）
本文系统综述了机器人焊接中的主动视觉感知方法，将其按用途分为焊缝跟踪、缺陷检测、三维熔池测量和路径规划四类，并提供三维标定教程及未来展望。
2024-03-06 cs.CV cs.RO
A Step-by-step Guide on Nonlinear Model Predictive Control for Safe Mobile Robot Navigation
department of Cognitive Robotics, Delft University of Technology（认知机器人系，代尔夫特理工大学）；Institute for Dynamic Systems and Control, ETH Zürich（动态系统与控制研究所，苏黎世联邦理工学院）
本报告提供了一种分步方法来实现非线性模型预测控制（NMPC）方案，以解决移动机器人在充满障碍物的环境中安全导航的问题，强调安全性和性能保证，旨在弥合理论NMPC公式与实际机器人应用之间的差距。
2025-08-09 cs.RO cs.SY eess.SY
A caster-wheel-aware MPC-based motion planner for mobile robotics
Kungliga Tekniska Högskolan（瑞典皇家理工学院）；Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）；Robert Bosch GmbH（罗伯特·博世有限公司）
差动驱动移动机器人通常使用一个或多个脚轮来保持平衡。脚轮因其几乎当场向任何方向转动的能力而受到赞赏，允许机器人做同样的事情，从而大大简化了运动规划和控制。然而，在将脚轮对准到预期的运动方向时，它们产生所谓的孔扭矩。因此，需要额外的电机扭矩来移动机器人，这在某些情况下可能超过电机容量或损害运动规划器的精度。而不是采取一个解耦的方法，其中的导航和干扰抑制算法是分开的，我们建议将脚轮意识嵌入到运动规划器。要做到这一点，我们提出了一个脚轮意识到长期与基于MPC的控制方法，利用脚轮的存在，在运动规划阶段。作为概念证明，该术语与模型预测轨迹跟踪控制器相结合。由于这种方法需要知道的脚轮角度和滚动速度，观测器估计这些状态。该方法的有效性示出在实验中的内部物流机器人，并对一个解耦的孔扭矩减少的方法和脚轮不可知控制器进行比较。此外，实验表明，所提出的脚轮估计执行足够好，因此避免了需要额外的传感器。
2021-10-11 cs.RO cs.SY eess.SY
Low-cost commercial LEGO platform for mobile robotics
Universidad de Guadalajara, CUCEI（瓜达拉哈拉大学）
本文展示了乐高\c{opyright}为基础的低成本商业机器人平台的潜力，学习和测试原型在高等教育和研究。整体设置旨在解释与机电一体化，机器人和自动控制理论等几个领域密切相关的移动机器人问题。乐高机器人的能力和局限性的研究在两个项目。第一个涉及一个机器人车辆，它能够遵循几个预定义的路径。第二个项目涉及到经典的位置控制问题。算法和其他工具已经完全设计，应用和记录的结果显示在整个文件。该平台被认为是适合教学和研究的关键问题，涉及上述领域。
2014-06-30 cs.RO
Innovative Integration of Visual Foundation Model with a Robotic Arm on a Mobile Platform
Shanghai Hrstek Co., Ltd（上海赫斯克机器人有限公司）
本文提出将Segment Anything model (SAM)视觉基础模型与移动平台机械臂集成，通过深度相机实现动态物体分割、跟踪与抓取，并支持多模态用户交互，在仿真和真实环境中验证了其有效性与广泛应用潜力。
2024-04-29 cs.RO
Affordable Mobile-based Simulator for Robotic Surgery
Digital Surgery Limited（数字手术有限公司）；University College London（伦敦大学学院）；Kasetsart University（泰国农业大学）
机器人手术和新型手术器械为更安全、更准确和一致的微创手术提供了巨大的潜力。然而，采用这些方法取决于能否获得培训设施和广泛的外科培训。与开放式或腹腔镜相比，机器人器械需要不同的灵巧技能。因此，外科医生需要投入大量时间参加广泛的培训计划。相反，由于用于培训目的的机器人系统的可用性有限，实际操作经验代表了医院的额外运营成本。外科医生和医院面临的所有这些技术和财政障碍都阻碍了机器人手术的采用。在本文中，我们提出了一个移动灵活性训练包，以发展基本的手术技术在一个负担得起的设置。该系统可用于训练基本的外科手术姿势，并开发操纵机器人器械所需的运动技能。我们的工作提出了架构和组件需要创建一个模拟环境的培训子任务，以及便携式移动机械手，可用作主控制器的不同仪器的设计。初步研究结果表明，该系统的可用性和技能的发展。
2018-07-20 cs.RO
A Successful Integration of the Robotic Technology Kernel (RTK) for a By-Wire Electric Vehicle System with a Mobile App Interface
Lawrence Technological University（劳伦斯理工大学）
我们能够使用激光雷达和GPS传感器将机器人技术核心（RTK）完全集成到电动汽车的线控系统中。该解决方案包括一个移动应用程序，用于与支持RTK的自动驾驶车辆进行交互。总的来说，该系统被设计成模块化的，使用基于消息的软件设计的概念，该设计被内置到机器人操作系统（ROS）中，这是RTK的基础。该团队逐步开发工作软件，以展示成功完成RTK集成的道路上的每个里程碑，以开发称为车辆召唤系统（VSS）的应用程序。
2022-08-06 cs.RO
From Safety Standards to Safe Operation with Mobile Robotic Systems Deployment
École de technologie supérieure（高等技术学院）
本文针对建筑工地移动机器人部署的安全问题，综述相关标准并提出扩展现有标准以覆盖未覆盖场景的风险评估框架，经专家验证后给出安全建议。
2025-02-28 cs.RO
Collecting Larg-Scale Robotic Datasets on a High-Speed Mobile Platform
ShanghaiTech University（上海科技大学）
本文提出一种基于后轮转向平板车的高速移动采集平台，搭载建图机器人、双轮编码器和下视RGB与事件相机，用于采集大规模室外SLAM数据集，并发布了校园内外超过10公里的数据。
2024-08-01 cs.RO
From the Desks of ROS Maintainers: A Survey of Modern & Capable Mobile Robotics Algorithms in the Robot Operating System 2
Samsung Research（三星研究院）；Locus Robotics（Locus机器人公司）；Metro Robots（Metro机器人公司）；Cobalt Robotics（Cobalt机器人公司）
本文由核心 ROS Navigation 维护者撰写，全面回顾并分析了 ROS 2 中最先进的机器人导航算法与系统，涵盖新框架、方法对比及专家见解，并对该生态系统的未来发展进行了展望。
2023-07-31 cs.RO
RadaRays: Real-time Simulation of Rotating FMCW Radar for Mobile Robotics via Hardware-accelerated Ray Tracing
Osnabrück University（奥斯纳布吕克大学）；DFKI Niedersachsen（下萨克森州人工智能研究中心）；Örebro University（厄勒布鲁大学）
RadaRays利用硬件加速光线追踪实时仿真旋转FMCW雷达，精确模拟反射、折射和散射，优于激光雷达类仿真，并提供Gazebo插件以降低开发成本。
2025-01-21 cs.RO
FogROS G: Enabling Secure, Connected and Mobile Fog Robotics with Global Addressability
University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
Fog Robotics通过将繁重的机器人工作负载卸载到附近的边缘和远程云数据中心，使网络机器人具有更大的移动性，按需计算能力和更高的能源效率。然而，作为实现雾天机器人应用的事实标准，机器人操作系统（ROS）及其后继的ROS 2未能为雾天机器人提供移动友好且安全的通信基础设施。在这项工作中，我们提出了FogROS G，一个安全的路由框架，连接来自不同物理位置，网络，数据分发服务（DDS）和ROS分布的机器人软件组件。FogROS G使用全局唯一的256位名称为联网机器人编制索引，即使机器人在多个管理网络域之间漫游，该名称也保持不变。FogROS G利用了全局数据平面，这是一个在名称之间的全局和安全的对等路由基础设施，确保只有经过身份验证的一方可以向机器人发送或从机器人接收。FogROS G采用基于代理的设计，将来自ROS 1和ROS 2的节点与主流DDS供应商连接起来;这可以在不对应用程序代码进行任何更改的情况下完成。
2022-10-21 cs.RO
3D ToF LiDAR in Mobile Robotics: A Review
Northwestern Polytechnical University（西北工业大学）；RENAULT S.A.S（雷诺集团）；University of Oxford（牛津大学）；NIO Inc.（蔚来汽车）；Czech Technical University（捷克技术大学）；Univ. Bourgogne Franche-Comté（勃艮第-弗朗什-孔泰大学）；UTBM（贝尔福-蒙贝利亚尔技术大学）
在过去的十年中，3D飞行时间（ToF）LiDAR在移动机器人中的使用迅速增长。本文在积累相关研究成果的基础上，对3D ToF LiDAR在科研和工业应用中的应用进行了系统的回顾和分析。前者包括目标检测、机器人定位、长期自主、恶劣天气条件下的LiDAR数据处理以及传感器融合。后者包括服务机器人、辅助和自动驾驶，以及最近为应对公共卫生危机而进行的应用。我们希望我们的努力能够有效地为读者提供相关参考，并促进现有成熟技术在现实系统中的部署。
2022-02-22 cs.RO
ROS-Mobile: An Android application for the Robot Operating System
University of Luebeck（吕贝克大学）
控制和监控复杂的自主和半自主机器人系统是一项具有挑战性的任务。Robot操作系统（ROS）是作为一个运行在Ubuntu Linux上的机器人中间件系统而开发的，它允许硬件抽象、各个进程之间的消息传递和包管理。然而，缺少对移动设备（如智能手机或平板电脑）的ROS应用程序的主动支持。我们为Android开发了一个ROS应用程序，它带有一个直观的用户界面，用于控制和监控机器人系统。我们的开源贡献可以用于各种各样的任务和许多不同类型的机器人。此外，它可以很容易地定制和添加新功能。在本文中，我们给出了一个大纲的软件架构，主要功能，并显示了一些可能的用例在不同的移动机器人系统。
2020-11-05 cs.RO
From Simulation to Real-World Robotic Mobile Fulfillment Systems
Leuphana University of Lüneburg（吕讷堡大学）；Beijing Hanning ZN Tech Co.,Ltd（北京汉宁智能科技有限公司）
在一种新型的自动化零件到拾取器仓库系统-机器人移动履行系统（RMFS）中，机器人被发送到运输舱（可移动货架）到站处的人类操作员，以从/向舱拾取/放置物品。在这样一个系统中存在着许多操作决策问题，其中有些问题是相互依赖、相互影响的。为了分析决策问题以及它们之间的关系，文献中有两个开源的模拟框架，Alphabet Soup和RAWSim-O。然而，仿真和现实世界的RMFS之间的步骤在文献中并不清楚。因此，本文旨在弥合这一差距。仿真器首先作为核心软件进行移植。核心软件与开源ERP系统Odoo连接，同时还通过XOR工作台与真正的机器人和工作站连接。XOR工作台使RMFS能够与几个小型机器人和移动工业机器人集成在（移动）实验中，用于研究和教育。
2018-10-08 cs.RO
Decentralized Control of Three-Dimensional Mobile Robotic Sensor Networks
移动机器人传感器网络的分散控制是机器人学中的一个基本问题，近几十年来吸引了大量的研究。大多数现有的作品处理二维空间。这份报告关注的是在三维环境中的移动机器人传感器网络的分散自部署的问题。报告的第一部分研究了三维空间中完整的传感覆盖问题。我们提出了一个分散的随机算法来驱动移动机器人传感器的顶点上的一个截断的八面体网格完整的传感覆盖的有界的3D区域。在第二部分中，我们提出了一个分布式随机搜索算法在有界三维环境。第三，我们研究了由移动机器人传感器网络在有界三维空间中定位静态和移动目标的问题。我们介绍了一种新的分散式生物启发的随机搜索算法，用于在3D区域中找到静态和移动对象。该算法将Levy飞行随机搜索机制与三维覆盖网格相结合。本文研究了移动机器人传感器网络在三维空间中的三维编队构建问题。提出了一种基于分散共识的多机器人系统的控制律，该控制律能使多机器人在三维环境中从任意初始位置形成给定的几何构形。移动机器人传感器的收敛到给定的配置所示的广泛的模拟。此外，数学上严格的证明所提出的算法收敛到给定的配置。
2016-06-01 cs.RO math.OC
GreenhouseSplat: A Dataset of Photorealistic Greenhouse Simulations for Mobile Robotics
Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
针对现有温室模拟资产简单、限制仿真到现实迁移的问题，研究提出GreenhouseSplat框架与数据集，可通过低成本RGB图像生成照片级真实感温室资产，集成到ROS仿真中支持多传感器渲染与机器人任务评估，为农业机器人研究提供基础。
2025-10-02 cs.RO
MissionGPT: Mission Planner for Mobile Robot based on Robotics Transformer Model
Skolkovo Institute of Science and Technology（斯科尔科沃科学技术研究院）
本文提出基于Transformer和大语言模型的MissionGPT方法，仅凭相机数据即可为移动机器人规划并执行任务，基本动作成功率超50%，可扩展至任意类型和数量的机器人。
2024-11-07 cs.RO
SVan: A Mobile Hub as a Field Robotics Development and Deployment Platform
Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI)（慕尼黑机器人与机器智能研究所（MIRMI））；Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑工业大学（TUM））
本文提出移动枢纽 SVAN 原型，从机械、软件、硬件与部署经验等方面支撑多领域机器人团队在环境监测保护中的高效可扩展部署。
2024-05-06 cs.RO
Managing a Fleet of Autonomous Mobile Robots (AMR) using Cloud Robotics Platform
TCS Research, Tata Consultancy Services（TCS研究部，塔塔咨询服务公司）
在本文中，我们提供的细节，实现一个系统，用于管理一个车队的自主移动机器人（AMR）在工厂或仓库的前提下运行。虽然机器人本身是自主的运动和避障能力，每个机器人的目标目的地是由一个全局规划器。全局规划器和地面车辆（机器人）构成一个多智能体系统（MAS），通过无线网络相互通信。探讨了三种不同的实施办法。前两种方法利用基于分布式计算的网络机器人架构和机器人操作系统（ROS）本身的通信框架，而第三种方法则使用Rapyuta Cloud Robotics框架来实现。这些方法的比较性能进行了分析，通过仿真以及现实世界的实验与实际的机器人。与通常的ROS框架相比，这些分析提供了对Cloud Robotics Platform内部工作的深入理解。通过这个练习获得的见解将是有价值的学生以及有兴趣在其他地方实现类似系统的实践工程师。在此过程中，我们还确定了当前Rapyuta平台的一些关键限制，并提供了克服这些限制的建议。
2017-06-27 cs.RO
Infrastructure-less Wireless Connectivity for Mobile Robotic Systems in Logistics: Why Bluetooth Mesh Networking is Important?
Bristol Research and Innovation Laboratory, Toshiba Europe Ltd.（东芝欧洲有限公司布里斯托尔研究与创新实验室）
移动机器人已经颠覆了正在经历彻底变革的物料搬运行业。各个行业对增强自动化的需求通常需要在几乎没有基础设施的物流设施中运行移动机器人系统。在这样的环境中，开箱即用的低成本机器人解决方案是可取的。无线连接在这种移动机器人系统的成功操作中起着至关重要的作用。移动机器人的无线网状网络是一个有吸引力的解决方案，然而，一些系统级的挑战创造了独特而严格的服务要求。本文的重点是蓝牙mesh技术的作用，这是物联网（IoT）连接领域的最新成员，在解决移动机器人系统的无基础设施连接的挑战。它从通信、控制、协作、覆盖、安全和导航/定位的角度阐述了关键的系统级设计挑战，并探讨了蓝牙mesh技术应对这些挑战的不同能力。它还通过蓝牙mesh的真实实验评估提供性能见解，同时研究其与竞争解决方案的差异化功能。
2021-07-12 cs.NI cs.RO
Mobile Robotic Fabrication at 1:1 scale: the In situ Fabricator
Renishaw PLC.（雷尼绍公司）；ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院）；Moog Inc.（穆格公司）
本文介绍了一个在现场制造，装配和数字化制造的移动机器人的概念。我们提出了一个原型系统的概述，其功能，并强调高性能的控制，估计和规划算法，以实现预期的建设目标的重要性。接下来，我们将详细介绍两种建筑应用场景：首先，建造一个全尺寸的起伏砖墙，这需要一些重新定位和自主定位操作。第二，网格模具混凝土工艺，这表明原位制造机与创新的数字制造工具相结合，可以用于实现全新的建筑技术。随后，我们的方法的重要限制和缺点进行了讨论。在此基础上，我们确定需要一种新型的机器人驱动器，这有利于设计新颖的全尺寸的建筑机器人。我们提供了简要的见解，这种致动器的发展，并总结了下一代原位制造，这是目前正在开发中的展望。
2017-01-13 cs.RO
Robot Operating System Compatible Mobile Robots for Education and Research
Inovasyon Muhendislik Ltd. Sti.（创新工程有限公司）；Research and Development Department（研发部门）
近年来，移动机器人的使用不可避免地增加了。生产该领域产品的公司的增加，机器人领域研究的普及以及服务于许多不同领域的技术能力都表明了这种使用的增加。移动机器人在医疗、教育、生产、物流、国防工业和航天装备等方面的重要性越来越突出。事实上，机器人教育可以减少到一个非常年轻的年龄，生产和编码简单的机器人，易于访问的部分也是这个领域的一个重要因素。在这一点上，教育机器人对机器人技术传播的影响是不可否认的。
2020-12-23 cs.RO
MobiDock: Design and Control of A Modular Self Reconfigurable Bimanual Mobile Manipulator via Robotic Docking
MobiDock通过机器人对接技术实现双臂移动机械臂的模块化自重构，提升协同控制的稳定性和效率。
2026-03-09 cs.RO
Configuration-Aware Safe Control for Mobile Robotic Arm with Control Barrier Functions
Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）；University of Oxford（牛津大学）；Tencent（腾讯）
碰撞避免是机器人应用中广泛研究的课题。在将避碰技术应用于移动机器人时，如何处理机器人的空间结构仍然是一个挑战。在本文中，我们设计了一个配置感知的安全控制律，通过求解二次规划（QP）与设计的控制障碍函数（CBFs）的约束，它可以安全地导航移动机械臂到所需的区域，同时避免与环境障碍物碰撞。我们的方法的优点是，它正确地，并在一个优雅的方式结合了移动机器人手臂的空间结构。这是通过合并移动机器人手臂链接到CBF约束之间的几何限制。通过对刚性杆和移动机械臂的仿真，验证了该方法的可行性和时间效率。对不同自由度的计算结果表明，该方法具有很好的维数伸缩性。
2022-05-08 cs.RO cs.SY eess.SY
An optimization framework for simulation and kinematic control of Constrained Collaborative Mobile Agents (CCMA) system
ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）
我们提出了一个受约束的合作移动代理（CCMA）系统的概念，它由多个轮式移动代理受一个被动的运动链约束。这种移动机器人系统是模块化的，被动运动链可以很容易地替换为不同的设计和形态，以适应不同的功能和任务的适应性。仅依赖于移动代理的致动，该移动机器人系统可以操纵或定位末端执行器。然而，系统的复杂性，由于存在几个移动代理，被动的运动链和受约束的协作操作的性质，需要开发一个优化框架。因此，我们提出了一个优化框架，该系统的正向仿真和运动控制。有了这个优化框架，部署的移动代理，驱动方案，被动运动链的设计和形态的数量可以很容易地改变，这加强了移动机器人系统的模块化和协作方面。我们目前的结果，在模拟中，空间4自由度到6自由度CCMA系统的例子。最后，我们提出了两个不同的制造4自由度原型，这表明不同的驱动方案，控制和协同操作的末端执行器的实验定量结果。
2019-09-09 cs.RO
SUPER-MAN: SUPERnumerary Robotic Bodies for Physical Assistance in HuMAN-Robot Conjoined Actions
Istituto Italiano di Tecnologia（意大利技术研究院）
本文提出了一种移动多余机器人的方法，在人-机器人联合行动的物理援助。本研究首先描述了超人的概念。我们的想法是开发和利用移动协作系统，可以遵循人类的现场操作命令，通过三个主要组件执行工业任务：i）准入型接口，ii）人机交互控制器，iii）多余的机器人身体。接下来，我们从理论和硬件的角度提出了两种可能的实现框架内。第一个系统被称为MOCA-MAN，包括一个冗余的扭矩控制机械臂和一个全向移动平台。第二个被称为Kairos-MAN，由一个高有效载荷的6自由度速度控制机械臂和一个全向移动平台组成。这些系统共享相同的准入接口，通过该接口，用户扳手被转换为由每个系统的全身控制器生成的局部操纵命令。此外，一个全面的用户研究与多个和跨性别的主题，揭示了定量性能的两个系统在努力的要求和灵巧的任务。此外，我们提供了定性的结果，从NASA-TLX问卷，以证明超人的方法的潜力和可接受性，从用户的角度来看。
2023-02-01 cs.RO
Redundant and Loosely Coupled LiDAR-Wi-Fi Integration for Robust Global Localization in Autonomous Mobile Robotics
Luleå University of Technology（吕勒奥理工大学）；University of Parma（帕尔马大学）
本文提出一种冗余且松耦合的LiDAR与Wi-Fi融合框架，利用两种传感器独立预测并评估置信度，以提升自主移动机器人在复杂环境中的全局定位鲁棒性与准确性。
2023-10-10 cs.RO
Dynamic Modeling and Simulation of a Four-wheel Skid-Steer Mobile Robot using Linear Graphs
GRASP Lab at Ontario Tech University（安大略理工大学GRASP实验室）
本文介绍了线性图理论的概念和方法在四轮滑移转向移动机器人系统建模与仿真中的应用。LG表示的系统，提出了一个移动机器人系统的动力学的伴随状态空间模型进行评估，使用相关的LG理论MATLAB工具箱，这是在我们的实验室开发的。采用基于遗传算法的参数估计方法来确定系统参数，从而对模型进行了非常精确的仿真。开发的模型，然后进行评估和验证，通过比较模拟LG模型轨迹与ROS露台模拟机器人的轨迹和从物理机器人系统获得的实验数据。所得到的结果表明，建议的LG模型，结合GA参数估计过程中，产生一个高度准确的方法建模和仿真的移动机器人系统。
2021-10-01 cs.RO
Evaluation of Three Vision Based Object Perception Methods for a Mobile Robot
Artificial Intelligence Research Institute (IIIA-CSIC)（人工智能研究所 (IIIA-CSIC)）；Computer Vision Center（计算机视觉中心）；Australian Centre for Field Robotics（澳大利亚野外机器人中心）；The University of Sydney（悉尼大学）
本文讨论了应用于移动机器人的对象感知。能够在非结构化环境中感知语义上有意义的对象是使机器人适合在家庭环境中执行高级任务的关键能力。然而，为这项任务找到一个解决方案是艰巨的：它需要有能力处理图像形成的变化，在一个移动的相机与严格的时间限制。本文引起注意的一些问题，在移动机器人的情况下，应用三个国家的最先进的对象识别和检测方法，并提出了处理窗口/分割的方法。因此，这项工作的目的是评估国家的最先进的对象感知，试图开发一个轻量级的解决方案，在典型的室内环境中的移动机器人的使用/研究。
2011-02-02 cs.RO
The First WARA Robotics Mobile Manipulation Challenge -- Lessons Learned
Center for Applied Autonomous Sensor Systems (AASS)（应用自主传感系统中心）；Politecnico di Milano（米兰理工学院）；Division of Robotics, Perception and Learning, Royal Institute of Technology (KTH)（机器人、感知与学习 division，皇家理工学院）；Lund Technical University (LTH)（卢恩技术大学）；University of Basilicata（巴塞拉塔大学）；Pharmaceutical Technology & Development, R&D, AstraZeneca（制药技术与开发，研发，阿斯利康）；ABB Corporate Research（ABB企业研究）
本文总结首届 WARA Robotics 移动操作挑战赛的设置、产业动机、四类参赛方案与经验教训，并提出 2025 年第二届赛事的改进方向，以促进真实实验室中的自主移动操作机器人研发和产学协作。
2025-05-11 cs.RO
RMMBench: A Comprehensive Benchmark for Robotic Mobile Manipulation
Shandong University（山东大学）；Meituan Group（美团集团）
针对现有基准缺乏全面评估方法的问题，提出RMMBench基准，集成高低层具身任务，含70个典型场景，揭示VLMs在移动操作中的空间定位挑战，强调增强空间感知的必要性。
2026-10-26 cs.RO
The GREENBOT dataset: Multimodal mobile robotic dataset for a typical Mediterranean greenhouse
本文提出GREENBOT数据集，采集自典型地中海温室，用于测试SLAM方法，支持植物三维建模与机器人喷洒，并验证了其适用性。
2024-02-01 cs.RO
Connectivity maintenance by robotic Mobile Ad-hoc NETwork
Jacobs University Bremen（不来梅雅各布大学）；University of Cassino and Southern Lazio（卡西诺和南拉齐奥大学）
在这项工作中，通过一组移动机器人的装置，一个固定的基站和一个自主智能体之间的无线通信链路的维护问题得到解决。这样的问题可能是感兴趣的搜索和救援任务在灾难后的情况下，自主智能体可用于远程监控和第一手的知识的后果，而移动机器人可用于提供代理的可能性，动态发送其收集的信息到外部基站。为了研究这个问题，一个分布式的多机器人系统与wifi通信能力已被开发和用于实现移动自组网（MANET），以保证所需的多跳通信。没有一个机器人的团队拥有代理的运动的知识，他们也没有举行一个预先分配的位置在ad-hoc网络，但他们适应相对于动态的环境情况。这种适应只需要机器人知道他们的位置，并有可能与他们的一跳邻居交换这种信息。机器人的运动是通过实施行为控制来实现的，即基于零空间的行为控制，嵌入集体任务以实现所需的自配置。该方法的验证是通过苛刻的实验测试，涉及五个地面移动机器人能够自我定位和动态避障。
2013-12-09 cs.RO
Revisiting the Minimum Constraint Removal Problem in Mobile Robotics
University of Genoa（热那亚大学）
本文针对移动机器人中的最小约束移除问题，证明了单连通且相交数为常数的障碍物场景下该问题仍为NP难，同时给出了需移除障碍物数低于(n+1)/3时的多项式时间解法并经实验验证。
2023-05-02 cs.RO
Double-Anonymous Review for Robotics
Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
该研究综述双匿名、单匿名与开放评审的相关实证结果，为机器人学界选择同行评审形式及后续出版实践提供建议。
2024-06-14 cs.RO
Equitable Partitioning Policies for Mobile Robotic Networks
Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）；Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学）；University of California at Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校）
最广泛应用的工作负载共享策略是均衡分配给每个资源的工作负载。在移动多代理系统中，这一原则直接导致公平的分区政策，其中（一）的工作空间被划分为子区域的平等措施，（二）有一个双射代理和子区域之间的对应关系，和（iii）每个代理是负责服务请求起源于自己的子区域。在本文中，我们设计可证明是正确的，空间分布和自适应的政策，允许一个团队的代理，以实现凸和公平分区的凸工作空间，其中每个子区域具有相同的措施。我们还考虑了实现凸和公平分区的次区域有形状类似的规则多边形的问题。我们的方法是相关的经典劳埃德算法，并利用功率图的独特功能。我们讨论了可能的应用随机和动态环境中的车辆路由。仿真结果进行了介绍和讨论。
2009-03-30 cs.RO
AgentWorld: An Interactive Simulation Platform for Scene Construction and Mobile Robotic Manipulation
Tencent Robotics X（腾讯机器人X）；Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AgentWorld 是一个面向家庭移动机器人操作的交互式仿真平台，集成自动化场景构建与双模式遥操作数据收集系统，并提供多任务数据集，通过广泛基准测试验证了其在 sim-to-real 迁移中的有效性。
2025-08-13 cs.RO
Rapid Development of a Mobile Robot Simulation Environment
Lawrence Technological University（劳伦斯理工大学）
机器人仿真在智能地面车辆（IGV）的开发过程中提供了许多优势，例如在不同的场景中测试软件组件，而不需要完整的物理机器人。本文讨论了使用快速应用程序开发和Unity游戏引擎创建的3D仿真环境，以便在移动机器人比赛中进行测试。我们的经验表明，模拟环境极大地促进了比赛软件的开发。该模拟器还有助于机器人的硬件开发。
2022-08-09 cs.RO
Building an Integrated Mobile Robotic System for Real-Time Applications in Construction
North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学）
用于施工监控的实时的【形】自主机器人系统的主要挑战之一是在机器人的生命周期内同时进行定位，映射和导航，很少或没有人为干预。同时定位与地图构建（SLAM）和上下文感知是计算机视觉和机器人领域的两个活跃的研究领域。将两者实时的【形】集成到一个单一的模块化框架中进行施工监测的研究仍需进一步研究。单目视觉系统和实时的【形】场景理解在计算上是繁重的，并且主要的最先进的算法在具有高CPU和/或GPU计算能力的高端台式机和/或服务器上进行测试，这影响了它们的移动性和用于现实世界应用的部署。为了解决这些挑战并实现自动化，本文提出了一种集成的机器人计算机视觉系统，它几乎实时的【形】生成环境中存在的障碍物和可穿越空间的真实世界空间地图。这是通过将上下文感知和视觉SLAM集成到地面机器人代理中来完成的。本文介绍了上述系统的硬件利用率和性能的三种不同的室外环境，这代表了该管道的适用性，以接近实时的【形】不同的室外场景。整个系统也是独立的，不需要用户输入，这表明了这种计算机视觉系统的自主导航的潜力。
2018-04-18 cs.RO
Robotic Supervised Autonomy: A Review
Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院）
这篇邀请论文讨论了一个新的，但重要的问题，监督自治，在机器人的背景下。本文定义了监督式自主，并将监督式自主与机器人遥操作和机器人完全自主进行了比较。在此基础上，介绍了监督自治的意义。本文讨论了有监督自治中的挑战性和未解决的问题，并回顾了我们研究室的相关工作。基于这些讨论，本文得出结论，监督自治是应用机器人系统来解决现实世界中的复杂问题的关键。
2019-06-27 cs.RO
