本文为复杂和物理互动的任务提供了用于移动操纵器的混合学习和优化框架。该框架利用了入学型物理接口，以获得直观而简化的人类演示和高斯混合模型（GMM）/高斯混合物回归（GMR），以根据位置，速度和力剖面来编码和生成学习的任务要求。接下来，使用GMM/GMR生成的所需轨迹和力剖面，通过用二次程序加强能量箱增强笛卡尔阻抗控制器的阻抗参数可以在线优化，以确保受控系统的消极性。进行了两个实验以验证框架，将我们的方法与两种恒定刚度（高和低）的方法进行了比较。结果表明，即使在存在诸如意外的最终效应碰撞等干扰的情况下，该方法在轨迹跟踪和生成的相互作用力方面都优于其他两种情况。

本文提出了一种以非零速度的效果友好型捕捉对象的混合优化和学习方法。通过受约束的二次编程问题，该方法生成最佳轨迹，直至机器人和对象之间的接触点，以最小化其相对速度并减少初始影响力。接下来，生成的轨迹是由基于人类的捕捉演示的旋风动作原始词更新的，以确保围绕接口点的平稳过渡。此外，学习的人类可变刚度（HVS）被发送到机器人的笛卡尔阻抗控制器，以吸收后影响力并稳定捕获位置。进行了三个实验，以将我们的方法与固定位置阻抗控制器（FP-IC）进行比较。结果表明，所提出的方法的表现优于FP-IC，同时添加HVS可以更好地吸收影响后力。

本文提出了一种移动超级机器人方法，可在人类机器人结合的行动中进行身体援助。该研究从对超人概念的描述开始。这个想法是开发和利用可以遵循人类机器人操作命令的移动协作系统，通过三个主要组件执行工业任务：i）物理界面，ii）人类机器人互动控制器和iii）超级机器人身体。接下来，我们从理论和硬件的角度介绍了框架内的两个可能的实现。第一个系统称为MOCA-MAN，由冗余的扭矩控制机器人组和Omni方向移动平台组成。第二个称为Kairos-Man，由高付费6多速速度控制机器人组和Omni方向移动平台形成。该系统共享相同的接收界面，通过该接口将用户扳手转换为Loco-andipulation命令，该命令由每个系统的全身控制器生成。此外，提出了一个具有多个和跨性别主题的彻底用户研究，以揭示这两个系统在努力和灵活的任务中的定量性能。此外，我们提供了NASA-TLX问卷的定性结果，以证明超级人物的潜力及其从用户的观点中的可接受性。

该手稿介绍了一个对象可变形性框架框架，用于共享一个人和多个机器人之间共享的任务。我们的方法可以根据对象的大小和重量与多个机器人共享负载，从而完全控制人的共同轨迹。这是通过合并通过对象传递的触觉信息和从运动捕获系统获得的人类运动信息来实现的。该框架的一个重要优点是，无论对象大小和变形特征如何，机器人之间不需要严格的内部通信。我们使用两个具有挑战性的现实场景来验证框架：木质刚性壁橱的共同投资和叉车移动带上的笨重盒子，后者是可变形物体的。为了评估所提出的框架的普遍性，由两个移动操纵器组成的异源团队由Omni方向移动基础组成，并为实验选择了具有不同DOF的协作机器人组。在这些实验过程中，我们的控制器和基线控制器（即入学控制器）之间的定性比较证明了提出的框架的有效性，尤其是在共同携带可变形物体时。此外，我们认为，在实验中使用起重带的框架的性能为共同运输的笨重和不可覆盖的物体提供了有希望的解决方案。

In this paper, we propose a unified whole-body control framework for velocity-controlled mobile collaborative robots which can distribute task motion into the arm and mobile base according to specific task requirements by adjusting weighting factors. Our framework focuses on addressing two challenging issues in whole-body coordination: 1) different dynamic characteristics of the mobile base and the arm; 2) avoidance of violating both safety and configuration constraints. In addition, our controller involves Coupling Dynamic Movement Primitives to enable the essential capabilities for collaboration and interaction applications, such as obstacle avoidance, human teaching, and compliance control. Based on these, we design an adaptive motion mode for intuitive physical human-robot interaction through adjusting the weighting factors. The proposed controller is in closed-form and thus quite computationally efficient. Several typical experiments carried out on a real mobile collaborative robot validate the effectiveness of the proposed controller.

在本次调查中，我们介绍了执行需要不同于环境的操作任务的机器人的当前状态，使得机器人必须隐含地或明确地控制与环境的接触力来完成任务。机器人可以执行越来越多的人体操作任务，并且在1）主题上具有越来越多的出版物，其执行始终需要联系的任务，并且通过利用完美的任务来减轻环境来缓解不确定性信息，可以在没有联系的情况下进行。最近的趋势已经看到机器人在留下的人类留给人类，例如按摩，以及诸如PEG孔的经典任务中，对其他类似任务的概率更有效，更好的误差容忍以及更快的规划或学习任务。因此，在本调查中，我们涵盖了执行此类任务的机器人的当前阶段，从调查开始所有不同的联系方式机器人可以执行，观察这些任务是如何控制和表示的，并且最终呈现所需技能的学习和规划完成这些任务。

本文提出了一种新颖的互动计划方法，该方法仅使用触觉信息来利用阻抗调谐技术，以应对环境不确定性和不可预测的条件。拟议的算法根据与环境的触觉互动并根据需要调整计划策略的触觉计划。考虑了两种方法：探索和弹跳策略。勘探策略在计划中考虑了机器人的实际运动，而弹跳策略则利用了机器人的力量和运动向量。此外，根据计划的轨迹进行自我调整阻抗，以确保合规接触和低接触力。为了显示拟议方法论的性能，进行了两个具有扭矩控制器机器人臂的实验。第一个认为没有障碍的迷宫探索，而第二个包括障碍。在两种情况下，分析了提出的方法性能并与先前提出的解决方案进行比较。实验结果表明：i）机器人可以根据与环境的相互作用在最可行的方向上成功地计划其轨迹，ii）尽管达到了不确定性，但与未知环境的合规性相互作用。最后，进行了可伸缩性演示，以显示在多种情况下提出的方法的潜力。

我们描述了更改 - 联系机器人操作任务的框架，要求机器人与对象和表面打破触点。这种任务的不连续交互动态使得难以构建和使用单个动力学模型或控制策略，并且接触变化期间动态的高度非线性性质可能对机器人和物体造成损害。我们提出了一种自适应控制框架，使机器人能够逐步学习以预测更改联系人任务中的接触变化，从而了解了碎片连续系统的交互动态，并使用任务空间可变阻抗控制器提供平滑且精确的轨迹跟踪。我们通过实验比较我们框架的表现，以确定所需的代表性控制方法，以确定我们框架的自适应控制和增量学习组件需要在变化 - 联系机器人操纵任务中存在不连续动态的平稳控制。

在这项研究中，提出了一个自适应对象可变形性不足的人类机器人协作运输框架。提出的框架使通过对象传输的触觉信息与从运动捕获系统获得的人类运动信息结合在一起，以在移动协作机器人上产生反应性的全身运动。此外，它允许基于算法在共同转移过程中以直观而准确的方式旋转对象，该算法使用躯干和手动运动检测人旋转意图。首先，我们通过使用由Omni方向移动基础和协作机器人组组成的移动操纵器，通过对象变形范围的两个末端（即纯粹的铝制杆和高度变形绳）来验证框架。接下来，将其性能与12个受试者用户研究中部分可变形对象的共同携带任务中的录取控制器进行了比较。该实验的定量和定性结果表明，所提出的框架可以有效地处理物体的运输，而不管其可变形性如何，并为人类伴侣提供直观的援助。最后，我们在不同的情况下展示了我们的框架的潜力，在不同的情况下，人类和机器人使用可变形的床单共同传输了手工蛋白。

在目标或配置在迭代之间变化的任务中，人机交互（HRI）可以使机器人能够处理可重复的方面，并提供适合当前状态的信息。当前，通过推断人类目标或为了适应机器人阻抗，目前可以实现先进的交互式机器人行为。尽管已经提出了许多针对互动机器人行为的应用程序特定的启发式方法，但它们通常受到范围的限制，例如仅考虑人体工程学或任务绩效。为了提高普遍性，本文提出了一个框架，该框架既计划在线轨迹和阻抗，处理任务和人类目标的混合，并可以有效地应用于新任务。该框架可以考虑多种类型的不确定性：接触约束变化，人类目标的不确定性或任务障碍。不确定性感知的任务模型是从使用高斯流程的一些演示中学到的。该任务模型用于非线性模型预测控制（MPC）问题，以根据对离散人类目标，人运动学，安全限制，接触稳定性和频率障碍抑制的信念来优化机器人轨迹和阻抗。引入了此MPC公式，对凸度进行了分析，并通过多个目标，协作抛光任务和协作组装任务进行了验证。

在处理多肢移动操纵器的触觉耳机时，尚未得到适当地解决从触觉设备和远程机器人之间的通信链路产生的稳定效果的问题。在这项工作中，我们提出了一种被动控制架构来触觉地垂直腿移动操纵器，同时在主设备和从控制器中存在延迟和频率不匹配的存在下保持稳定。在主侧，提出了对控制输入的离散时间能调制。在从侧，被动约束包括在基于优化的全身控制器中以满足能量限制。混合龙动力遥气局方案允许人工操作者在姿势模式下远程操作机器人的末端效应器，以及其基运动模式的基本速度。由此产生的控制架构在四足机器人上演示，具有添加到网络的人为延迟。

在这项工作中，我们介绍了一个自适应控制框架，用于具有未知变形行为的对象的人类机器人协作运输。提出的框架将通过对象传输的触觉信息和从运动捕获系统获得的人体的运动学信息作为输入，以在移动协作机器人上创建反应性的全身运动。为了通过实验验证我们的框架，我们在部分可变形的对象的共同投资任务中将其性能与入学控制器进行了比较。我们还展示了框架的潜力，同时共同传输刚性（铝杆）和高度变形（绳索）对象。一个由Omni方向移动基础，协作机器人组和机器人手组成的移动操纵器被用作实验中的机器人合作伙伴。 12个受试者实验的定量和定性结果表明，所提出的框架可以有效地处理不明变形的对象，并为人类伴侣提供直观的援助。

模型预测控制（MPC）方案已经证明了它们在控制高自由度（DOF）复杂机器人系统方面的效率。但是，它们的计算成本很高，更新速度约为数十万。这种相对较慢的更新速率阻碍了这种系统稳定的触觉远程操作的可能性，因为缓慢的反馈回路可能会导致对操作员的不稳定性和透明度的丧失。这项工作为MPC控制的复杂机器人系统的透明远程操作提供了一个新颖的框架。特别是，我们采用反馈MPC方法并利用其结构来以快速速率计算运营商输入，该快速速率与MPC循环本身的更新率无关。我们在移动操纵器平台上演示了我们的框架，并表明它可以显着提高触觉远程操作的透明度和稳定性。我们还强调，所提出的反馈结构是令人满意的，并且不违反最佳控制问题中定义的任何约束。据我们所知，这项工作是使用全身MPC框架的双边操纵器的双边远程操作的首次实现。

在自动操纵，远程操作或物理人类机器人相互作用期间，四足动物的操纵器在与外部力量打交道时必须合规。本文提出了一个全身控制器，该控制器允许实施笛卡尔阻抗控制，以协调跟踪性能以及对机器人基础和操纵器组的理想合规性。控制器是通过使用二次编程（QP）的优化问题制定的，以对系统施加所需的行为，同时满足摩擦锥限制，单方面力量约束，关节和扭矩限制。提出的策略将平台的手臂和底座取代，从而实施了线性双质量弹簧阻尼器系统的行为，并允许独立调整其惯性，刚度和阻尼特性。使用配备了7-DOF操纵器组的90kg HYQ机器人通过广泛的模拟研究来验证控制架构。仿真结果表明，当在手臂的最终效用器上应用外力时，阻抗渲染性能。该论文介绍了完整姿势条件（地面上的所有腿）的结果，并且首次显示阻抗渲染如何受动态步态过程中接触条件的影响。

通过学习可变阻抗控制策略，机器人助手可以智能地调整其操纵合规性，以确保在人机交互环境中操作时安全交互和适当的任务完成。在本文中，我们提出了一种基于DMP的框架，其学习和概括人类示范的可变阻抗操纵技能。该框架改善了对环境变化的机器人$'$适应性（即抓地机器人末端效应器上的抓握对象的重量和形状变化）并继承了基于演示 - 方差的刚度估计方法的效率。此外，利用我们的刚度估计方法，我们不仅产生翻译刚度型材，而且产生旋转刚度轮廓，这些轮廓在大多数学习可变阻抗控制论文中被忽略或不完整。已经进行了7 DOF冗余机器人操纵器的现实世界实验，以验证我们框架的有效性。

可以使用几种技术来解决沿规定路径的最佳运动计划，但是大多数技术没有考虑到与环境接触时最终效用器所施加的扳手。当无法获得环境的动态模型时，就不存在合并方法来考虑相互作用的效果。无论要优化的特定性能指数如何，本文都提出了一种策略，将外部扳手包括在最佳计划算法中，考虑到任务规格。此过程是针对最小时间轨迹实例化的，并在接纳控制下执行交互任务的真实机器人进行了验证。结果证明，最终效应器扳手的包含会影响计划的轨迹，实际上改变了操纵器的动态能力。

医疗机器人技术可以帮助改善和扩大医疗服务的影响力。医疗机器人的一个主要挑战是机器人与患者之间的复杂物理相互作用是必须安全的。这项工作介绍了基于医疗应用中分形阻抗控制（FIC）的最近引入的控制体系结构的初步评估。部署的FIC体系结构在主机和复制机器人之间延迟很强。它可以在接纳和阻抗行为之间在线切换，并且与非结构化环境的互动是强大的。我们的实验分析了三种情况：远程手术，康复和远程超声扫描。实验不需要对机器人调整进行任何调整，这在操作员没有调整控制器所需的工程背景的医疗应用中至关重要。我们的结果表明，可以使用手术刀进行切割机器人，进行超声扫描并进行远程职业治疗。但是，我们的实验还强调了需要更好的机器人实施例，以精确控制3D动态任务中的系统。

为了成为人类的有效伴侣，机器人必须越来越舒适地与环境接触。不幸的是，机器人很难区分``足够的''和``太多''力：完成任务需要一些力量，但太多可能会损害设备或伤害人类。设计合规的反馈控制器（例如刚度控制）的传统方法需要对控制参数进行手工调整，并使建立安全，有效的机器人合作者变得困难。在本文中，我们提出了一种新颖而易于实现的力反馈控制器，该反馈控制器使用控制屏障功能（CBF）直接从用户的最大允许力和扭矩的用户规格中得出合并的控制器。我们比较了传统僵硬控制的方法，以证明控制架构的潜在优势，并在人类机器人协作任务中证明了控制器的有效性：对笨重对象的合作操纵。

对控制框架的兴趣越来越大，能够将机器人从工业笼子转移到非结构化环境并与人类共存。尽管某些特定应用（例如，医学机器人技术）有了显着改善，但仍然需要一个一般控制框架来改善鲁棒性和运动动力学。被动控制者在这个方向上显示出令人鼓舞的结果。但是，他们通常依靠虚拟能源储罐，只要它们不耗尽能量，就可以保证被动性。在本文中，提出了一个分形吸引子来实施可变的阻抗控制器，该控制器可以保留不依赖能箱的无源性。控制器使用渐近稳定电位场在所需状态周围生成一个分形吸引子，从而使控制器稳健地对离散化和数值集成误差。结果证明它可以在相互作用过程中准确跟踪轨迹和最终效应力。因此，这些属性使控制器非常适合需要在最终效应器上进行鲁棒动态相互作用的应用。

需要强大的动态互动才能与人类一起在日常环境中移动机器人。优化和学习方法已用于模仿和再现人类运动。但是，它们通常不健壮，其概括是有限的。这项工作提出了用于机器人操纵器的层次控制体系结构，并提供了在未知相互作用动力学期间重现类似人类运动的功能。我们的结果表明，复制的最终效应轨迹可以保留通过运动捕获系统记录的初始人类运动的主要特征，并且对外部扰动具有鲁棒性。数据表明，由于硬件的物理限制无法达到人类运动中记录的相同速度，因此很难复制一些详细的运动。然而，可以通过使用更好的硬件来解决这些技术问题，我们提出的算法仍然可以应用于模仿动作。