最近的四型车辆超越了常规设计，更加强调可折叠和可重构的身体。但是，最新的状态仍然着重于此类设计的机械可行性，在配置切换过程中有关车辆的跟踪性能的讨论有限。在本文中，我们提出了一个完整的控制和计划框架，用于在配置切换过程中进行态度跟踪并遏制任何基于开关的干扰，这可能导致违反安全限制并导致崩溃。控制框架包括一个具有估计器的形态感知自适应控制器，以说明参数变化和最小值轨迹计划器，以在切换时实现稳定的飞行。态度跟踪的稳定性分析是通过采用开关系统理论和仿真结果来验证了拟议的框架，该框架是通过通道通过通道的可折叠四极管飞行的框架。

全向多旋转器具有脱钩的转换和旋转运动的有利的可操作性，可以极大地取代传统的多电气运动能力。这样的可操作性需要全向多旋转器，才能经常改变推力振幅甚至方向，这是转子从转子自身动态引起的沉降时间的容易产生的。此外，在存在转子动力学的情况下，全向多动物在跟踪控制的稳定性尚未得到解决。为了解决此问题，我们提出了一个几何跟踪控制器，该控制器考虑了转子动力学。我们表明，所提出的控制器几乎呈指数稳定的误差动力学的零平衡。在模拟中验证了控制器的跟踪性能和稳定性。此外，已经执行了具有全向多动物的单轴力实验，以确认所提出的控制器在减轻现实世界中转子的沉降时间方面的性能。

本文介绍了一类时变植物的自适应控制的新参数估计算法。该算法的主要特征是时变的学习速率的矩阵，其使得每当满足激励条件时，使参数估计误差轨迹能够朝向紧凑型朝向紧凑型呈现快速。该算法用于在存在未知参数的大类问题中，并且是时变的。结果表明，该算法保证了系统的状态和参数误差的全局界限，并避免了用于构造密钥回归信号的经常使用过滤方法。另外，在存在有限和持久的激励的情况下，提供了这些误差趋向于紧凑型朝向紧凑型趋向于紧凑型的时间间隔。与时变忘记因素相比，投影运算符用于确保学习率矩阵的界限。提供了数值模拟以补充理论分析。

该论文提出了两种控制方法，用于用微型四轮驱动器进行反弹式操纵。首先，对专门为反转设计设计的现有前馈控制策略进行了修订和改进。使用替代高斯工艺模型的贝叶斯优化通过在模拟环境中反复执行翻转操作来找到最佳运动原语序列。第二种方法基于闭环控制，它由两个主要步骤组成：首先，即使在模型不确定性的情况下，自适应控制器也旨在提供可靠的参考跟踪。控制器是通过通过测量数据调整的高斯过程来增强无人机的标称模型来构建的。其次，提出了一种有效的轨迹计划算法，该算法仅使用二次编程来设计可行的轨迹为反弹操作设计。在模拟和使用BitCraze Crazyflie 2.1四肢旋转器中对两种方法进行了分析。

稳定性和安全性是成功部署自动控制系统的关键特性。作为一个激励示例，请考虑在复杂的环境中自动移动机器人导航。概括到不同操作条件的控制设计需要系统动力学模型，鲁棒性建模错误以及对安全\ newzl {约束}的满意度，例如避免碰撞。本文开发了一个神经普通微分方程网络，以从轨迹数据中学习哈密顿系统的动态。学识渊博的哈密顿模型用于合成基于能量的被动性控制器，并分析其\ emph {鲁棒性}，以在学习模型及其\ emph {Safety}中对环境施加的约束。考虑到系统的所需参考路径，我们使用虚拟参考调查员扩展了设计，以实现跟踪控制。州长国家是一个调节点，沿参考路径移动，平衡系统能级，模型不确定性界限以及违反安全性的距离，以确保稳健性和安全性。我们的哈密顿动力学学习和跟踪控制技术在\修订后的{模拟的己谐和四型机器人}在混乱的3D环境中导航。

本文提出了一种基于匹配不确定性的非线性系统的收缩指标和干扰估计的轨迹中心学习控制方法。该方法允许使用广泛的模型学习工具，包括深神经网络，以学习不确定的动态，同时仍然在整个学习阶段提供瞬态跟踪性能的保证，包括没有学习的特殊情况。在所提出的方法中，提出了一种扰动估计法，以估计不确定性的点值，具有预计估计误差限制（EEB）。学习的动态，估计的紊乱和EEB在强大的黎曼能量条件下并入，以计算控制法，即使学习模型较差，也能保证在整个学习阶段的所需轨迹对所需轨迹的指数趋同。另一方面，具有改进的精度，学习的模型可以在高级计划器中结合，以规划更好的性能，例如降低能耗和更短的旅行时间。建议的框架在平面Quadrotor导航示例上验证。

在本文中，提出了针对动力学不确定性的机器人操纵器提出的人工延迟阻抗控制器。控制定律将超级扭曲算法（STA）类型的二阶切换控制器通过新颖的广义过滤跟踪误差（GFTE）统一延迟估计（TDE）框架。虽然时间延迟的估计框架可以通过估算不确定的机器人动力学和相互作用力来从状态和控制工作的近期数据中估算不确定的机器人动力学和相互作用力来准确建模机器人动力学，但外部循环中的第二阶切换控制法可以在时间延迟估计的情况下提供稳健性（TDE）由于操纵器动力学的近似而引起的误差。因此，拟议的控制定律试图在机器人最终效应变量之间建立所需的阻抗模型，即在存在不确定性的情况下，在遇到平滑接触力和自由运动期间的力和运动。使用拟议的控制器以及收敛分析的两个链接操纵器的仿真结果显示出验证命题。

拟议的控制方法使用基于自适应的馈电控制器来为CDPR建立一个被动输入输出映射，该映射与线性不变的严格阳性真实反馈控制器一起使用，以确保稳健的闭环输入输出稳定性和渐进式姿势轨迹通过消极定理跟踪。所提出的控制器的新颖性是其配方用于一系列有效载荷态度参数化，包括任何无约束的态度参数化，四元组或方向余弦矩阵（DCM）。通过用刚性和柔性电缆的CDPR进行数值模拟，证明了所提出的控制器的性能和鲁棒性。结果证明了仔细定义CDPR的姿势误差的重要性，CDPR的姿势误差是在使用Quaternion和dcm时以乘法方式执行的，并且在使用不受约束的态度参数时（例如Euler-andle-angle序列）时以特定的添加剂方式执行。

在多局部系统中，保证在考虑未知干扰的同时保证安全对于稳健的轨迹计划至关重要。计算前进式设置（FRS），即具有有界干扰的所有可能状态的集合，可以是找到健壮和无碰撞轨迹的可行解决方案。但是，在许多情况下，FRS不是实时计算的，并且太保守了，无法在实际应用中使用。在本文中，我们通过应用非线性干扰观察者（NDOB）和自适应控制器来缓解这些问题。我们通过利用Hamilton-Jacobi的可及性分析来制定闭环系统的FRS与自适应控制器的结合，然后在封闭形式的表达中呈现椭圆形近似，以实时计算小型FRS。此外，从NDOB推断出预测范围中的更严格的干扰边界，因此可以生成更小的FRS。与基线相比，数值示例验证了所提出的FRS的计算效率和较小的规模。

由于这些要求的竞争性质，尤其是在一系列的运行速度和条件下，在转向控制中的准确性和误差融合与优美运动的平衡路径与优美的运动具有挑战性。本文表明，考虑滑移对运动学控制，动态控制和转向执行器速率命令的影响的集成多层转向控制器可实现准确且优美的路径。这项工作建立在多层侧滑和基于YAW的模型上，该模型允许派生控制器考虑由于侧滑而引起的误差以及转向命令和优美的侧向运动之间的映射。基于观察者的侧滑估计与运动控制器中的标题误差相结合，以提供前馈滑移补偿。使用基于速度的路径歧管，通过连续变量结构控制器（VSC）来补偿路径以下误差，以平衡优雅的运动和误差收敛。后台动态控制器使用结果偏航率命令来生成转向率命令。高增益观察者（HGO）估计输出反馈控制的侧滑和偏航率。提供了输出反馈控制器的稳定性分析，并解决了峰值。该工作仅针对侧向控制，因此转向控制器可以与其他速度控制器结合使用。现场结果提供了与相关方法的比较，这些方法在不同的复杂情况下证明了具有不同天气条件和扰动的不同复杂情况。

在非线性和不确定动态的情况下，多种自动水下车辆（AUV）的共识形成跟踪是机器人技术的一个挑战性问题。为了应对这一挑战，本文提出了分布式生物启发的滑动模式控制器。首先，提出了常规的滑动模式控制器（SMC），并根据图理论解决共识问题。接下来，为了解决SMC方案中的高频聊天问题并同时提高噪声的鲁棒性，引入了生物启发的方法，其中采用神经动态模型来替换传统滑动模式合成的非线性符号或饱和功能控制器。此外，在Lyapunov稳定性理论的存在下，在存在有界的集体干扰的情况下证明了所得闭环系统的输入到状态稳定性。最后，进行了仿真实验以证明所提出的分布式形成控制方案的有效性。

Accurate path following is challenging for autonomous robots operating in uncertain environments. Adaptive and predictive control strategies are crucial for a nonlinear robotic system to achieve high-performance path following control. In this paper, we propose a novel learning-based predictive control scheme that couples a high-level model predictive path following controller (MPFC) with a low-level learning-based feedback linearization controller (LB-FBLC) for nonlinear systems under uncertain disturbances. The low-level LB-FBLC utilizes Gaussian Processes to learn the uncertain environmental disturbances online and tracks the reference state accurately with a probabilistic stability guarantee. Meanwhile, the high-level MPFC exploits the linearized system model augmented with a virtual linear path dynamics model to optimize the evolution of path reference targets, and provides the reference states and controls for the low-level LB-FBLC. Simulation results illustrate the effectiveness of the proposed control strategy on a quadrotor path following task under unknown wind disturbances.

We address the theoretical and practical problems related to the trajectory generation and tracking control of tail-sitter UAVs. Theoretically, we focus on the differential flatness property with full exploitation of actual UAV aerodynamic models, which lays a foundation for generating dynamically feasible trajectory and achieving high-performance tracking control. We have found that a tail-sitter is differentially flat with accurate aerodynamic models within the entire flight envelope, by specifying coordinate flight condition and choosing the vehicle position as the flat output. This fundamental property allows us to fully exploit the high-fidelity aerodynamic models in the trajectory planning and tracking control to achieve accurate tail-sitter flights. Particularly, an optimization-based trajectory planner for tail-sitters is proposed to design high-quality, smooth trajectories with consideration of kinodynamic constraints, singularity-free constraints and actuator saturation. The planned trajectory of flat output is transformed to state trajectory in real-time with consideration of wind in environments. To track the state trajectory, a global, singularity-free, and minimally-parameterized on-manifold MPC is developed, which fully leverages the accurate aerodynamic model to achieve high-accuracy trajectory tracking within the whole flight envelope. The effectiveness of the proposed framework is demonstrated through extensive real-world experiments in both indoor and outdoor field tests, including agile SE(3) flight through consecutive narrow windows requiring specific attitude and with speed up to 10m/s, typical tail-sitter maneuvers (transition, level flight and loiter) with speed up to 20m/s, and extremely aggressive aerobatic maneuvers (Wingover, Loop, Vertical Eight and Cuban Eight) with acceleration up to 2.5g.

本文介绍了机器人系统的安全关键控制的框架，当配置空间中的安全区域上定义了安全区域时。为了保持安全性，我们基于控制屏障函数理论综合安全速度而不依赖于机器人的A可能复杂的高保真动态模型。然后，我们跟踪跟踪控制器的安全速度。这使得在无模型安全关键控制中。我们证明了拟议方法的理论安全保障。最后，我们证明这种方法是适用于棘手的。我们在高保真仿真中使用SEGWAY执行障碍避免任务，以及在硬件实验中的无人机和Quadruped。

对于不确定的多个输入多输出（MIMO）非线性系统，实现渐近跟踪是不平凡的，并且大多数现有方法通常需要某些可控性条件，如果涉及意外的执行器故障，这些条件是相当限制性的，甚至是不切实际的。在本说明中，我们提出了一种能够实现具有较不保守（更实用）可控性条件的零误差稳态跟踪的方法。通过将新颖的Nussbaum增益技术和一些积极的集成函数纳入控制设计，我们为系统开发了强大的自适应渐近跟踪控制方案，随着时变的控制增益未知其幅度和方向。通过诉诸某些可行的辅助矩阵的存在，进一步放松了当前的最新可控性条件，从而扩大了可以在拟议的控制方案中考虑的系统类别。所有闭环信号均被确保在全球范围内最终均匀界定。此外，这种控制方法进一步扩展到涉及间歇性执行器断层以及适用于机器人系统的情况。最后，进行了模拟研究以证明该方法的有效性和灵活性。

开发了一个领导者追随者系统，用于合作运输。据我们所知，这是一个不需要互联通信的第一工作，并且可以实时修改有效载荷的参考轨迹，以便它可以应用于动态变化的环境。为了在无通信条件下实时跟踪修改的参考轨迹，引导跟随系统被认为是非文展系统，其中开发了控制器以实现有效载荷的渐近跟踪。为了消除安装力传感器的需要，开发了UKFS（Unscented Kalman滤波器）以估计领导者和追随者所施加的力量。进行稳定性分析以证明闭环系统的跟踪误差。仿真结果表明跟踪控制器的良好性能。实验表明，领导者的控制器和追随者可以在现实世界中工作，但是跟踪误差受到限制空间中气流的干扰的影响。

收缩理论是一种分析工具，用于研究以均匀的正面矩阵定义的收缩度量下的非自主（即，时变）非线性系统的差动动力学，其存在导致增量指数的必要和充分表征多种溶液轨迹彼此相互稳定性的稳定性。通过使用平方差分长度作为Lyapunov样功能，其非线性稳定性分析向下沸腾以找到满足以表达为线性矩阵不等式的稳定条件的合适的收缩度量，表明可以在众所周知的线性系统之间绘制许多平行线非线性系统理论与收缩理论。此外，收缩理论利用了与比较引理结合使用的指数稳定性的优越稳健性。这产生了基于神经网络的控制和估计方案的急需安全性和稳定性保证，而不借助使用均匀渐近稳定性的更涉及的输入到状态稳定性方法。这种独特的特征允许通过凸优化来系统构造收缩度量，从而获得了由于扰动和学习误差而在外部扰动的时变的目标轨迹和解决方案轨迹之间的距离上的明确指数界限。因此，本文的目的是介绍了收缩理论的课程概述及其在确定性和随机系统的非线性稳定性分析中的优点，重点导出了各种基于学习和数据驱动的自动控制方法的正式鲁棒性和稳定性保证。特别是，我们提供了使用深神经网络寻找收缩指标和相关控制和估计法的技术的详细审查。

具有安全行为的赋予非线性系统在现代控制中越来越重要。对于必须在动态变化的环境中安全运行的现实生活控制系统，此任务尤其具有挑战性。本文通过建立环境控制障碍功能（ECBFS）的概念，在动态环境中开发了一种安全关键控制框架。即使在输入延迟存在下，该框架也能够保证安全性，通过占系统延迟响应期间环境的演变。潜在的控制合成依赖于预测系统的未来状态和延迟间隔通过延迟间隔，具有稳健的安全保证预测误差。通过简单的自适应巡航控制问题和更复杂的机器人应用在SEGWAY平台上证明了所提出的方法的功效。

在本文中，我们为采样通信场景中的一类多机器人系统提出了一种反向运动控制器。目标是使一组机器人执行轨迹跟踪{以协调的方式}当通信的采样时间是不可忽略的，破坏标准控制设计的理论收敛保证。鉴于配置空间中可行的期望轨迹，所提出的控制器从采样时间瞬间从系统接收测量，并计算由低级控制器跟踪的机器人的速度引用。我们提出了一个共同设计的反馈加上馈电控制器，具有可提供的稳定性和误差会聚保证，并进一步表明所获得的控制器是可分散的实现的可供选择。我们使用现实模拟器（飞行起重机）的电缆悬挂负荷的协同空中操纵方案中的数值模拟来测试所提出的控制策略。最后，我们将建议的分散控制器与集中式方法进行比较，可通过智能启发式调整反馈增益，并表明它实现了可比性。

我们呈现$ \ mathcal {cl} _1 $ - $ \ mathcal {gp} $，控制框架，使能安全同时学习和控制能够进行不确定因素的系统。这两个主要成分是基于收缩理论的$ \ mathcal {l} _1 $（$ \ mathcal {cl} _1 $）控制和贝叶斯学习以高斯过程（GP）回归。$ \ mathcal {cl} _1 $控制器可确保在提供安全证书时满足控制目标。此外，$ \ mathcal {cl} _1 $ - $ \ mathcal {gp} $将任何可用数据纳入了GP的不确定因素模型，这提高了性能并使运动计划能够安全地实现最佳状态。这样，即使在学习瞬变期间，也可以保证系统的安全操作。我们提供了一些用于在各种环境中安全学习和控制平面的平面电路系统的说明性示例。