空中操纵器(AM)表现出特别具有挑战性的非线性动力学;无人机和操纵器携带的是一个紧密耦合的动态系统,相互影响。描述这些动力学的数学模型构成了非线性控制和深度强化学习中许多解决方案的核心。传统上,动力学的配方涉及在拉格朗日框架中的欧拉角参数化或牛顿 - 欧拉框架中的四元素参数化。前者的缺点是诞生奇异性,而后者在算法上是复杂的。这项工作提出了一个混合解决方案,结合了两者的好处,即利用拉格朗日框架的四元化方法,将无奇异参数化与拉格朗日方法的算法简单性联系起来。我们通过提供有关运动学建模过程的详细见解以及一般空中操纵器动力学的表述。获得的动力学模型对实时物理引擎进行了实验验证。获得的动力学模型的实际应用显示在计算的扭矩反馈控制器(反馈线性化)的上下文中,我们通过日益复杂的模型分析其实时功能。
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This is a follow-up tutorial article of our previous article entitled "Robot Basics: Representation, Rotation and Velocity". For better understanding of the topics covered in this articles, we recommend the readers to first read our previous tutorial article on robot basics. Specifically, in this article, we will cover some more advanced topics on robot kinematics, including robot motion, forward kinematics, inverse kinematics, and robot dynamics. For the topics, terminologies and notations introduced in the previous article, we will use them directly without re-introducing them again in this article. Also similar to the previous article, math and formulas will also be heavily used in this article as well (hope the readers are well prepared for the upcoming math bomb). After reading this article, readers should be able to have a deeper understanding about how robot motion, kinematics and dynamics. As to some more advanced topics about robot control, we will introduce them in the following tutorial articles for readers instead.
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机器人社区在为软机器人设备建模提供的理论工具的复杂程度中看到了指数增长。已经提出了不同的解决方案以克服与软机器人建模相关的困难,通常利用其他科学学科,例如连续式机械和计算机图形。这些理论基础通常被认为是理所当然的,这导致复杂的文献,因此,从未得到完整审查的主题。Withing这种情况下,提交的文件的目标是双重的。突出显示涉及建模技术的不同系列的常见理论根源,采用统一语言,以简化其主要连接和差异的分析。因此,对上市接近自然如下,并最终提供在该领域的主要作品的完整,解开,审查。
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This book provides a solution to the control and motion planning design for an octocopter system. It includes a particular choice of control and motion planning algorithms which is based on the authors' previous research work, so it can be used as a reference design guidance for students, researchers as well as autonomous vehicles hobbyists. The control is constructed based on a fault tolerant approach aiming to increase the chances of the system to detect and isolate a potential failure in order to produce feasible control signals to the remaining active motors. The used motion planning algorithm is risk-aware by means that it takes into account the constraints related to the fault-dependant and mission-related maneuverability analysis of the octocopter system during the planning stage. Such a planner generates only those reference trajectories along which the octocopter system would be safe and capable of good tracking in case of a single motor fault and of majority of double motor fault scenarios. The control and motion planning algorithms presented in the book aim to increase the overall reliability of the system for completing the mission.
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本文提出了一种具有平行$ - $串行结构的重型操纵器的新颖建模方法。每次考虑并行$ - $串行结构包含一个旋转段,其具有由无源旋转接头连接的刚性连杆,并由线性液压致动器致动,从而形成闭合的运动回路。另外,也考虑由由液压线性致动器驱动的棱柱接头组成的棱柱形段。执行器力的表达式使用Newton $ - $ euler(n $ - $ e)动态制定。推导过程不假设从操纵器链路解耦的无麻麻空致动器,这在拉格朗日动力学制剂中是常见的。致动器压力动力学包括在分析中,总共引进到普通微分方程(ODES)的三阶系统。在N $ - $ E框架中提出的模型,比其前身更少的参数,激发了虚拟分解控制(VDC)系统过程的修订,以制定基于新模型的控制法。获得每个通用机械手旋转和棱柱形段的虚拟稳定性,导致整个机器人的Lyapunov稳定性。
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近二十年来,软机器人技术一直是机器人社区中的一个热门话题。但是,对于软机器人进行建模和分析的可用工具仍然有限。本文介绍了一个用户友好的MATLAB工具箱Soft Robot Simulator(Sorosim),该工具集合了Cosserat杆的几何变量应变(GVS)模型,以促进对软,刚性或混合机器人系统的静态和动力分析。我们简要概述了工具箱的设计和结构,并通过将其结果与文献中发布的结果进行比较。为了突出该工具箱有效建模,模拟,优化和控制各种机器人系统的潜力,我们演示了四个示例应用程序。所示的应用探索了单,分支,开放式和闭合链机器人系统的不同执行器和外部加载条件。我们认为,软机器人研究社区将从Sorosim工具箱中大大受益,用于多种应用。
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释放机将现成的组件与3DPrinting结合在一起,是一种对称的反应轮独轮车,可以从任何初始位置从任何初始位置跳到其车轮上。船轮凭借非独立和散发不足的动力学以及两个耦合的不稳定自由度,为非线性和数据驱动的控制研究提供了一个具有挑战性的平台。本文介绍了车轮的机械和电气设计,其估计和控制算法以及实验在平衡时表明自我的和干扰的拒绝。
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在本文中,提出了一个稳定稳定的轨迹跟踪控制器,用于多uav有效载荷运输。多uav有效负载系统在无人机和有效负载框架的垂直刚性链接之间具有2DOF磁球接头,因此无人机可以自由滚动或自由投球。这些垂直链接紧密地连接到有效载荷上,无法移动。为完整的有效载体 - uav系统得出了输入输出反馈线性化模型以及有效载荷轨迹跟踪的推力矢量控制。关于跟踪控制定律的理论分析表明,控制定律是指数稳定的,从而确保了沿期望轨迹的安全运输。为了验证拟议的控制定律的性能,提供了数值模拟以及高保真凉亭实时仿真的结果。接下来,针对两种实际情况分析了提议的控制器的鲁棒性:有效载荷和有效载荷质量不确定性的外部干扰。结果清楚地表明,所提出的控制器在实现指数稳定的轨迹跟踪的同时具有稳健性和计算效率。
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飞行操纵器是带有附着的刚性机器人的空中无人机,属于机器人的最新和最积极开发的研究领域。这些臂的刚性性质往往缺乏遵守,灵活性和运动平滑。这项工作建议使用柔软的机器人臂连接到全向微空中飞行器(OMAV),以利用臂的柔顺和灵活的行为,同时留下可操纵和动态的,感谢全向无人机作为浮座。随机臂的统一在这种组合平台的建模和控制中造成挑战;这些挑战是通过这项工作解决的。我们基于三个建模原理提出了飞行机械手的统一模型:分段恒定曲率(PCC)和增强刚体模型(ABBM)假设用于建模软连续式机器人和传统刚体机器人借用的浮动基础方法文学。为了演示该参数化的有效性和有用性,实现了一种基于分层模型的反馈控制器。在各种动态任务的模拟中验证并评估控制器,其中检查并验证了该平台的无缺陷运动,干扰恢复和轨迹跟踪能力。软飞行机械手平台可以在空中建筑,货物交付,人力援助,维护和仓库自动化中打开新的应用领域。
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大多数空中操纵器都使用串行刚性链接设计,在操纵过程中启动接触时会导致大力,并可能导致飞行稳定性难度。连续操作器的遵守情况可能会改善这种限制。为了实现这一目标,我们介绍了空中无人机的紧凑,轻巧和模块化电缆驱动的连续操作的新颖设计。然后,我们为其运动学,静电和刚度(合规性)得出一个完整的建模框架。该框架对于将操纵器集成到空中无人机至关重要。最后,我们报告了硬件原型的初步实验验证,从而提供了有关其操纵可行性的见解。未来的工作包括对拟议的连续操作机与空中无人机的集成和测试。
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本文示出了一般类空中机械手的动态,包括具有任意K型铰接式操纵器的废隔多转子底座,差异平坦。在破裂对称下的拉格朗日减少方法产生了缩小的运动方程,其关键变量:质量线性线性动量,车辆偏航角,操纵子相对接头角度成为扁平输出。利用平坦度理论和推力输入的二阶动态延伸,我们通过有效的相对程度将空中机械手的机制转变为其等效的微观形式。使用这种平坦度变换,在控制Lyapunov函数(CLF-QP)框架内提出了一种二次编程的控制器,并且在仿真中验证了其性能。
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跳跃可能是克服小地形差距或障碍的有效运动方法。在本文中,我们提出了两种不同的方法,可以用类人形机器人进行跳跃。具体而言,从预定义的COM轨迹开始,我们开发了速度控制器的理论和基于优化技术评估关节输入的优化技术的扭矩控制器。在模拟和类人形机器人ICUB中,对控制器进行了测试。在模拟中,机器人能够使用两个控制器跳跃,而实际系统仅使用速度控制器跳跃。结果突出了控制质心动量的重要性,他们表明联合性能,即腿部和躯干关节的最大功率,以及低水平的控制性能是至关重要的,以实现可接受的结果。
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在许多无人机应用中,为空中机器人计划的时间轨迹至关重要,例如救援任务和包装交付,这些应用程序近年来已经广泛研究。但是,它仍然涉及一些挑战,尤其是在将特殊任务要求纳入计划以及空中机器人的动态方面。在这项工作中,我们研究了一种案例,使空中操纵器应以时间优势的方式从移动的移动机器人中移交一个包裹。我们没有手动设置方法轨迹,这使得很难确定在动态范围内完成所需任务的最佳总行进时间,而是提出了一个优化框架,该框架将离散的力学和互补性约束(DMCC)结合在一起。在提出的框架中,系统动力学受到离散的拉格朗日力学的约束,该机械也根据我们的实验提供了可靠的估计结果。移交机会是根据所需的互补限制自动确定和安排的。最后,通过使用我们的自设计的空中操纵器进行数值模拟和硬件实验来验证所提出的框架的性能。
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该论文提出了一个计划者,以使用质心动力学和人形机器人的完整运动学来产生步行轨迹。机器人与行走表面之间的相互作用是通过新条件明确建模的,即\ emph {动态互补性约束}。该方法不需要预定义的接触序列,并自动生成脚步。我们通过一组任务来表征机器人控制目标,并通过解决最佳控制问题来解决它。我们表明,可以通过指定最小的参考集,例如恒定所需的质量速度中心和地面上的参考点来自动实现行走运动。此外,我们分析了接触模型选择如何影响计算时间。我们通过为人形机器人ICUB生成和测试步行轨迹来验证该方法。
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Roadheader是一款在地下工程和采矿行业中广泛使用的工程机器人。 Roadheader的交互式动力学模拟是无人发掘和虚拟现实训练中的一个基本问题。但是,当前的研究仅基于传统的动画技术或商业游戏引擎。很少有研究将计算机图形的实时物理模拟应用于Roadheader机器人领域。本文旨在介绍一个基于物理的式型型式机器人的模拟系统。为此,提出了基于广义坐标的改进的多体模拟方法。首先,我们的仿真方法描述了基于广义坐标的机器人动力学。与最新方法相比,我们的方法更稳定和准确。数值仿真结果表明,在相同数量的迭代中,我们的方法的错误明显少于游戏引擎。其次,我们对动态迭代采用符号欧盟积分器,而不是传统的四阶runge-kutta(RK4)方法。与其他集成剂相比,在长期模拟过程中,我们的方法在能量漂移方面更加稳定。测试结果表明,我们的系统达到了每秒60帧(FPS)的实时交互性能。此外,我们提出了一种模型格式,用于实施该系统的路障机器人建模。我们的Roadheader的交互式模拟系统满足了交互,准确性和稳定性的要求。
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在腿的运动中重新规划对于追踪所需的用户速度,在适应地形并拒绝外部干扰的同时至关重要。在这项工作中,我们提出并测试了实验中的实时非线性模型预测控制(NMPC),用于腿部机器人,以实现各种地形上的动态运动。我们引入了一种基于移动性的标准来定义NMPC成本,增强了二次机器人的运动,同时最大化腿部移动性并提高对地形特征的适应。我们的NMPC基于实时迭代方案,使我们能够以25美元的价格重新计划在线,\ Mathrm {Hz} $ 2 $ 2 $ 2美元的预测地平线。我们使用在质量框架中心中定义的单个刚体动态模型,以提高计算效率。在仿真中,测试NMPC以横穿一组不同尺寸的托盘,走进V形烟囱,并在崎岖的地形上招揽。在真实实验中,我们展示了我们的NMPC与移动功能的有效性,使IIT为87美元\,\ Mathrm {kg} $四分之一的机器人HIQ,以实现平坦地形上的全方位步行,横穿静态托盘,并适应在散步期间重新定位托盘。
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生物飞行,滑行和掉落的生物能够具有非凡形式的惯性操纵形式:基于对其多体动力学的精细控制,自由空间操纵,这是猫的自我倾向反射的特征。然而,将惯性的机动能力设计成仿生机器人,例如仿生无人机(UAV)是具有挑战性的。准确地模拟这些无人机在无奇异性环境中的耦合多体动力学需要数值集成符,以确保在强耦合系统中既可以确保无奇异性集成,又可以确保动量和能量保护 - 在现有常规集成商中不可用。在这项工作中,我们开发了一对新的四个季节变化积分器(QVI),显示了这些特性,并证明了它们在仿生无人机中模拟惯性操作的能力,显示了复杂的多体性耦合。这些QVIS被估计,这些QVIS天生没有奇异性。并且是变异的,它们可以表现出出色的能量和动量保护特性。我们探讨了变分集成顺序(左矩形与中点)对集成器的保护特性的影响,并得出结论,在复杂的耦合系统中,规范矩可能会随时间变化,需要中点积分器。所得的中点QVI非常适合分析仿生无人机中的惯性操纵 - 我们在仿真和其他复杂的动力学系统中所证明的功能。
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中枢神经系统(CNS)利用预期(APA)和补偿性(CPA)的姿势调整以保持平衡。姿势调整包括质量中心的稳定性(COM)(COM)和身体的压力分布相互影响,如果存在他们俩缺乏表现。任何可预测的或突然的扰动都可能为COM与平衡和身体的均匀压力分布的分歧铺平道路。由于其不良的APA和CPA,并引起了它们的跌倒。神经系统患者跌倒风险的最小化方法正在利用基于扰动的康复,因为它有效地恢复了平衡障碍。根据发现的结果,我们的发现,我们的发现,我们的发现,我们的发现,我们的发现,我们的发现是有效的。介绍新型3 DOF平行操纵器的设计,实现和实验评估,以治疗M. M.的平衡障碍,机器人平台允许角运动脚踝基于其拟人化的自由。赋予上下平台的最终效应分别旨在评估每只脚的压力分布和身体的com。在机器人平台的高级控制中,用于调节任务的难度水平。在这项研究中,在模拟环境中得出并验证了机器人的运动学和动态分析。还通过PID控制器成功实现了对原型的低级控制。每个平台的容量都通过一组实验来评估,考虑评估最终效应器上的脚注和类似对象的压力分布和COM。实验结果表明,这样的系统井井有条,需要通过APA和CPA进行平衡技能培训和评估。
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Many problems in robotics are fundamentally problems of geometry, which lead to an increased research effort in geometric methods for robotics in recent years. The results were algorithms using the various frameworks of screw theory, Lie algebra and dual quaternions. A unification and generalization of these popular formalisms can be found in geometric algebra. The aim of this paper is to showcase the capabilities of geometric algebra when applied to robot manipulation tasks. In particular the modelling of cost functions for optimal control can be done uniformly across different geometric primitives leading to a low symbolic complexity of the resulting expressions and a geometric intuitiveness. We demonstrate the usefulness, simplicity and computational efficiency of geometric algebra in several experiments using a Franka Emika robot. The presented algorithms were implemented in c++20 and resulted in the publicly available library \textit{gafro}. The benchmark shows faster computation of the kinematics than state-of-the-art robotics libraries.
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以前已经评估过使用轮毂,无人驾驶飞机,立方体,小萨特人等进行空中和地面操纵,感知和侦察的可行性。在所有这些解决方案中,基于气球的系统具有使其极具吸引力的优点,例如,简单的操作机构和持久的操作时间。但是,在基于气球的应用中,有许多障碍要克服,以实现强大的游荡性能。我们试图确定设计和控制挑战,并提出一个新型的机器人平台,该平台允许在火星陨石坑的侦察和感知中应用气球。这项工作简要涵盖了我们建议的驱动和模型预测控制设计框架,用于转向此类气球系统。我们提出了多个无人接地车辆(UGV)的协调伺服,以调节电缆驱动的气球中的张力,并将其连接到未成熟的悬挂有效载荷上。
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