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。
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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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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。
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自适应控制可以解决控制系统中的模型不确定性。但是，它是专为跟踪控制而设计的。近期机器人控制的最新进步表明，力控制可以有效地实现敏捷和强大的运动。在本文中，我们提出了一种用于腿机器人的新型自适应力控制框架。我们以我们提出的方法介绍了一种新的架构，将自适应控制纳入二次编程（QP）力控制。由于我们的方法是基于力控制，它还保留了基线框架的优势，例如对不均匀地形，可控摩擦约束或软撞击的鲁棒性。我们的方法在模拟和硬件实验中成功验证。虽然基线QP控制在具有小负载的身体跟踪误差中显示出显着的降级，但我们所提出的基于自适应力的控制可以使12千克Unitree A1机器人能够在粗糙的地形上行走，同时承载最多6次kg（50％的机器人重量）。当站在四条腿时，我们所提出的自适应控制甚至可以允许机器人在机器人高度中携带多达11kg的负载（机器人重量的92％），并且在机器人高度中具有小于5cm的跟踪误差。
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旨在进一步实现对机器人操纵中的影响的影响，提出了一种控制框架，其直接解决了通过跟踪机器人操纵器的控制所构成的挑战，该机器人操纵器的控制被任务执行与多个接触点相关联的名义上同时冲击。为此，我们扩展了参考展示框架，该框架利用刚性冲击图采用刚性冲击地图的扩展前和冲击后参考，在非弹性同时撞击的假设下确定。在实践中，机器人不会在冲击力矩的参考上居住;结果通常会发生不同接触点处的一系列冲击。我们的新方法通过引入额外的中间控制模式，在此上下文中扩展了参考传播。在该模式中，扭矩命令仍然基于达到撞击参考，目的是达到目标接触状态，但是禁用速度反馈，因为这可能由于快速的速度而可能是有害的。随着真实的实现，该方法是使用QP控制框架制定的，并在刚性机器人模型和具有柔性接头的现实机器人模型上使用数值模拟进行验证。
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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。
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这项工作将控制屏障功能（CBF）与全身控制器结合在一起，以使MIT类人动物自我避免。现有的反应性控制器进行自我避免，不能保证无碰撞的轨迹，因为它们不利用机器人的完整动态，从而损害了运动学的可行性。相比之下，拟议的CBF-WBC控制器可以实时理解机器人的动力学不足，以确保无碰撞运动。该方法的有效性在模拟中得到了验证。首先，一个简单的手段实验表明，CBF-WBC使机器人的手能够偏离不可行的参考轨迹，以避免自我收集。其次，CBF-WBC与设计用于动态运动的线性模型预测控制器（LMPC）结合使用，并使用CBF-WBC来跟踪LMPC预测。质心动量任务还用于产生有助于人形运动和干扰恢复的手臂运动。步行实验表明，CBF允许质心动量任务产生可行的手臂运动，并在高级规划师提供的脚步位置或摇摆轨迹时避免腿部自我收获，对于真正的机器人来说是不可行的。
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我们提出了一种基于直接质心控制的人形机器人的运动和平衡的综合方法。我们的方法使用人形生物的五质量描述。它从机器人的所需脚部轨迹和质心参数产生全身运动。一组简化的模型用于制定一般和直观的控制定律，然后实时应用它们，以估算和调节质量位置的中心和多体惯性主轴的方向。所提出的算法的组合产生了一条伸展的步态，并具有自然的上身运动。由于仅需要6轴IMU和关节编码器才能实现，因此机器人之间的可移植性很高。我们的方法已通过类人类开放式平台对实验进行了实验验证，证明了全身运动和推动排斥能力。
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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。
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在腿部机器人技术中，计划和执行敏捷的机动演习一直是一个长期的挑战。它需要实时得出运动计划和本地反馈政策，以处理动力学动量的非物质。为此，我们提出了一个混合预测控制器，该控制器考虑了机器人的致动界限和全身动力学。它将反馈政策与触觉信息相结合，以在本地预测未来的行动。由于采用可行性驱动的方法，它在几毫秒内收敛。我们的预测控制器使Anymal机器人能够在现实的场景中生成敏捷操作。关键要素是跟踪本地反馈策略，因为与全身控制相反，它们达到了所需的角动量。据我们所知，我们的预测控制器是第一个处理驱动限制，生成敏捷的机动操作以及执行低级扭矩控制的最佳反馈策略，而无需使用单独的全身控制器。
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This paper presents a state-of-the-art optimal controller for quadruped locomotion. The robot dynamics is represented using a single rigid body (SRB) model. A linear time-varying model predictive controller (LTV MPC) is proposed by using linearization schemes. Simulation results show that the LTV MPC can execute various gaits, such as trot and crawl, and is capable of tracking desired reference trajectories even under unknown external disturbances. The LTV MPC is implemented as a quadratic program using qpOASES through the CasADi interface at 50 Hz. The proposed MPC can reach up to 1 m/s top speed with an acceleration of 0.5 m/s2 executing a trot gait. The implementation is available at https:// github.com/AndrewZheng-1011/Quad_ConvexMPC
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通常，地形几何形状是非平滑的，非线性的，非凸的，如果通过以机器人为中心的视觉单元感知，则似乎部分被遮住且嘈杂。这项工作介绍了能够实时处理上述问题的完整控制管道。我们制定了一个轨迹优化问题，该问题可以在基本姿势和立足点上共同优化，但要遵守高度图。为了避免收敛到不良的本地Optima，我们部署了逐步的优化技术。我们嵌入了一个紧凑的接触式自由稳定性标准，该标准与非平板地面公式兼容。直接搭配用作转录方法，导致一个非线性优化问题，可以在少于十毫秒内在线解决。为了在存在外部干扰的情况下增加鲁棒性，我们用动量观察者关闭跟踪环。我们的实验证明了爬楼梯，踏上垫脚石上的楼梯，并利用各种动态步态在缝隙上。
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本文提出了一种通过多接触模型预测控制（MPC）框架来控制类人形机器人动态机器人操作的新方法。在此框架中，我们提出了一个多接触动力学模型，该模型可以代表机车操作中的不同接触模式（例如，与地面与对象和脚接触的手接触）。提出的动力学模型简化了对象动力学作为应用于系统（外部力模型）的外力，以确保MPC问题的简单性和可行性。在数值验证中，我们的多接触MPC框架只需要每个任务的接触时间，并且所需状态才能使MPC了解Loco-Manipulation中预测范围中接触模式的变化。所提出的框架可以控制类人机器人的机器人，以完成多任务的动态机车操作应用，例如在转弯和行走时有效拾取和掉落物体。
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由于机器人动力学中的固有非线性，腿部机器人全身动作的在线计划具有挑战性。在这项工作中，我们提出了一个非线性MPC框架，该框架可以通过有效利用机器人动力学结构来在线生成全身轨迹。Biconmp用于在真正的四倍机器人上生成各种环状步态，其性能在不同的地形上进行了评估，对抗不同步态之间的不可预见的推动力并在线过渡。此外，提出了双孔在机器人上产生非平凡无环的全身动态运动的能力。同样的方法也被用来在人体机器人（TALOS）上产生MPC的各种动态运动，并在模拟中产生另一个四倍的机器人（Anymal）。最后，报告并讨论了对计划范围和频率对非线性MPC框架的影响的广泛经验分析。
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Energy based control methods are at the core of modern robotic control algorithms. In this paper we present a general approach to virtual model/mechanism control, which is a powerful design tool to create energy based controllers. We present two novel virtual-mechanisms designed for robotic minimally invasive surgery, which control the position of a surgical instrument while passing through an incision. To these virtual mechanisms we apply the parameter tuning method of Larby and Forni 2022, which optimizes for local performance while ensuring global stability.
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我们展示了一个具有自动调整的入口控制器，该控制器可用于单个和多点接触机器人（例如，带有点脚或多指握把的腿部机器人）。控制器的目标是跟踪每个接触点的扳手轮廓，同时考虑旋转摩擦引起的额外扭矩。我们的接收控制器在在线操作期间具有自适应性，该方法通过自动调整方法调整了控制器的收益，同时遵循几个培训目标，以促进控制器稳定性，例如尽可能接近跟踪扳手配置文件，以确保控制输出在实力之内限制最小化滑移并避免运动学奇异性。我们使用多限制的攀登机器人来证明控制器在硬件上的鲁棒性，用于操纵和运动任务。
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现代机器人系统具有卓越的移动性和机械技能，使其适合在现实世界场景中使用，其中需要与重物和精确的操纵能力进行互动。例如，具有高有效载荷容量的腿机器人可用于灾害场景，以清除危险物质或携带受伤的人。因此，可以开发能够使复杂机器人能够准确地执行运动和操作任务的规划算法。此外，需要在线适应机制，需要新的未知环境。在这项工作中，我们强加了模型预测控制（MPC）产生的最佳状态输入轨迹满足机器人系统自适应控制中的Lyapunov函数标准。因此，我们将控制Lyapunov函数（CLF）提供的稳定性保证以及MPC在统一的自适应框架中提供的最优性，在机器人与未知对象的交互过程中产生改进的性能。我们验证了携带未建模有效载荷和拉重盒子的四足机器人的仿真和硬件测试中提出的方法。
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人类能够以显着的敏捷性和轻松的方式谈判计划和计划外行为。本文的目的是系统地研究这种人类行为向两足步行机器人的翻译，即使形态本质上不同。具体而言，我们从计划和计划外的下台开始的人类数据开始。我们从人类减少阶层建模的角度分析了这些数据，编码质量（COM）运动学和接触力的中心，这使这些行为将这些行为转化为双皮德机器人的相应降低阶模型。我们通过基于非线性优化的控制器将所得的行为嵌入了两足机器人的全阶动力学中。最终结果是在不足的步行机器人上模拟中计划和计划外的下台。
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我们正在寻求控制设计范例的腿部系统，可以绕过昂贵的算法，这些算法依赖于这些系统中广泛使用的重型电脑，但能够通过使用更便宜的无优化框架来匹配他们可以做的事情。在这项工作中，我们提出了我们在波士顿东北大学（HUSKY Carbon}的Quadrupeal Robot的建模和控制设计中的初步结果，这些机器人在波士顿东北大学（Nu）开发中。在我们的方法中，我们利用了监督控制员和明确的参考调理（ERG）来实施地面反作用力约束。通常使用昂贵的优化强制执行这些约束。但是，在这项工作中，ERG操纵应用于监控控制器的状态参考以通过基于Lyapunov稳定性参数的更新法来强制执行地面接触限制。因此，计算的方法比广泛使用的基于优化的方法更快。
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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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