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。

腿部机器人在驾驶不平坦的地形方面表现出显着的优势。但是，实现四足机器人的有效运动和操纵任务仍然具有挑战性。另外，在这些问题中，机器人通常未知对象和地形参数。因此，本文提出了一个层次自适应控制框架，该框架使腿部机器人能够执行机车操作任务，而无需对物体的质量，摩擦系数或地形的斜率进行任何给定的假设。在我们的方法中，我们首先提出一种自适应操纵控制，以调节接触力，以操纵未知地形上的未知物体。然后，我们引入了一个统一的模型预测控制（MPC），以考虑机器人的操作，该控制力考虑了机器人动力学中的操纵力。因此，提出的MPC框架可以有效地调节机器人与物体之间的相互作用力，同时保持机器人平衡。我们提出的方法的实验验证成功地在Unitree A1机器人上进行了，使其可以操纵未知的时间变化负载，最高$ 7 $ $ kg $（$ 60 \％的机器人重量）。此外，我们的框架可以快速适应未知斜率（最高$ 20^\ circ $）或具有不同摩擦系数的不同表面。

在腿部机器人的机车上，执行高度敏捷的动态动作，例如跳跃或跑步的踏板乐队，这仍然是一个挑战性的问题。本文提出了一个框架，该框架结合了轨迹优化和模型预测控制，以在踏脚石上执行强大的连续跳跃。在我们的方法中，我们首先利用基于机器人的全非线性动力学的轨迹优化来生成各种跳跃距离的周期性跳跃轨迹。然后，基于模型预测控制的跳跃控制器设计用于实现平滑的跳跃过渡，从而使机器人能够在步进石上实现连续跳跃。得益于将MPC作为实时反馈控制器的合并，该提议的框架也得到了验证，可以对机器人动力学上的高度扰动和模型不确定性具有不均匀的平台。

本文介绍了一个新颖的自适应频率MPC框架，用于在地形上具有不均匀的垫脚石上的两足球运动。详细说明，我们打算使用此MPC实现双足体周期步态的自适应脚部和步态，以便在不慢下放慢速度的情况下以不连续性穿越地形。我们将这种自适应频率MPC与Kino-Dynamics轨迹优化，以实现最佳步态时期，质量中心（COM）轨迹和脚部位置。我们使用全身控制（WBC）以及自适应频率MPC来跟踪离线优化的最佳轨迹。在数值验证中，我们具有优化的自适应频率MPC框架已显示出比固定频率MPC的优势。所提出的框架可以控制两足动物的机器人，穿过具有扰动的石头高度，宽度和表面形状的不均匀的垫脚石地形，同时保持平均速度为1.5 m/s。

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。

本文提出了一个模型预测控制（MPC）框架，以实现MIT类人体上的动态步态。除了适应脚步位置和在线时机外，该建议的方法还可以理解高度，接触扳手，躯干旋转，运动学限制和谈判不均匀的地形。具体而言，线性MPC（LMPC）通过与当前的脚步位置进行线性线性线性线性来优化所需的脚步位置。低级任务空间控制器跟踪从LMPC的预测状态和控制轨迹，以利用全身动力学。最后，采用自适应步态频率方案来修改步进频率并增强步行控制器的鲁棒性。 LMPC和任务空间控制都可以作为二次程序（QP）有效地求解，因此适用于实时应用程序。模拟研究中，MIT类人动物遍历波场并从冲动性干扰中恢复为拟议方法恢复。

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。

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。

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

具有长飞行阶段的高度敏捷杂技动作需要完美的时机，高精度，以及整个身体运动的协调。为了解决这些挑战，本文提出了一个统一的时序和轨迹优化框架，可用于执行激进的3D跳跃的腿机器人。在我们的方法中，我们首先利用了有效的优化框架，使用简化的刚体动力学来解决机器人身体的接触时间和参考轨迹。然后使用该模块的解决方案基于机器人的全部非线性动力学制定全身轨迹优化。这种组合允许我们有效地优化接触定时，同时保证可以在硬件中实现的跳跃轨迹的准确性。我们在A1机器人模型上验证了所提出的框架，以获得各种3D跳跃任务，如双后跳和双桶分别从2M和0.8米的高海拔滚动。对于不同的3D跳跃动作，还成功地进行了实验验证，例如来自盒子或对角线跳转的桶卷。

The ability to generate dynamic walking in real-time for bipedal robots with input constraints and underactuation has the potential to enable locomotion in dynamic, complex and unstructured environments. Yet, the high-dimensional nature of bipedal robots has limited the use of full-order rigid body dynamics to gaits which are synthesized offline and then tracked online. In this work we develop an online nonlinear model predictive control approach that leverages the full-order dynamics to realize diverse walking behaviors. Additionally, this approach can be coupled with gaits synthesized offline via a desired reference to enable a shorter prediction horizon and rapid online re-planning, bridging the gap between online reactive control and offline gait planning. We demonstrate the proposed method, both with and without an offline gait, on the planar robot AMBER-3M in simulation and on hardware.

在本文中，我们全能地提出了一种基于混合线性倒置的方法（H唇），用于合成和稳定3D足底双模行走，重点是彻底的硬件实现。提出了H-唇缘以捕获机器人行走的欠置和致动部分的基本组成部分。然后基于H唇直接合成机器人行走步态。我们全面地表征了H唇的周期性轨道，并通过其步骤 - 步骤（S2S）动力学可证明步骤稳定，然后用于近似于质量中心的水平状态的S2S动态（COM）机器人散步。近似设施基于H唇的步进控制器，提供所需的步长，以稳定机器人行走。通过实现所需的步骤尺寸，机器人实现了动态且稳定的行走。在欠扰动的BipeDal机器人Cassie的模拟和实验中完全评估了该方法，其展示了具有高通用和鲁棒性的动态行走行为。

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。

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。

模型预测控制（MPC）方法被广泛用于机器人技术，因为它们允许在机器人移动时计算更新的轨迹。他们通常需要启发式参考，以进行跟踪术语和成本功能参数的正确调整，以便获得良好的性能。例如，当腿部机器人必须对环境的干扰（例如，推动后恢复）或以静态不稳定步态跟踪某个目标时，算法的有效性会降解。在这项工作中，我们提出了一个新型基于优化的参考生成器，名为州长，该发电机利用线性倒置的摆模型来计算质量中心的参考轨迹，同时考虑了步态的可能不足（例如，在小跑中）。获得的轨迹用作我们先前工作中提出的非线性MPC成本函数的参考[1]。我们还提出了一个公式，可以保证一定的响应时间达到目​​标，而无需调整成本条款的权重。此外，校正了立足点以将机器人朝目标推动。我们证明了在与Aliengo机器人不同情况下的模拟和实验中，我们的方法的有效性。

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。

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。

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。

本文为两足机器人提供了一个步态控制器，鉴于局部斜率和摩擦锥信息，可以在各个地形上行走高度敏捷。没有这些考虑，不合时宜的影响会导致机器人绊倒，而在姿势脚下的切向反作用力不足会导致滑倒。我们通过以新颖的方式将基于角动量线性倒置的摆（ALIP）和模型预测控制（MPC）脚放置计划者组合来解决这些挑战，该模型由虚拟约束方法执行。该过程始于从Cassie 3D Bipedal机器人的完整动力学中抽象，该机器人的质量动力学中心的精确低维表示，通过角动量参数化。在分段平面地形假设和消除机器人质量中心的角动量的术语中，有关接触点的质心动力学变为线性，并具有四个尺寸。重要的是，我们在MPC公式中以均匀间隔的间隔内包含步骤的动力学，以便可以从逐步到步进机器人的演变上进行现实的工作空间约束。低维MPC控制器的输出通过虚拟约束方法直接在高维Cassie机器人上实现。在实验中，我们验证了机器人控制策略在各种表面上具有不同倾斜和质地的性能。

In this paper, we present a novel control architecture for the online adaptation of bipedal locomotion on inclined obstacles. In particular, we introduce a novel, cost-effective, and versatile foot sensor to detect the proximity of the robot's feet to the ground (bump sensor). By employing this sensor, feedback controllers are implemented to reduce the impact forces during the transition of the swing to stance phase or steeping on inclined unseen obstacles. Compared to conventional sensors based on contact reaction force, this sensor detects the distance to the ground or obstacles before the foot touches the obstacle and therefore provides predictive information to anticipate the obstacles. The controller of the proposed bump sensor interacts with another admittance controller to adjust leg length. The walking experiments show successful locomotion on the unseen inclined obstacle without reducing the locomotion speed with a slope angle of 12. Foot position error causes a hard impact with the ground as a consequence of accumulative error caused by links and connections' deflection (which is manufactured by university tools). The proposed framework drastically reduces the feet' impact with the ground.