本文提出了一个最佳的运动计划框架，以自动生成多功能的四足动物跳跃运动（例如，翻转，旋转）。通过质心动力学的跳跃运动被配制为受机器人基诺动力约束的12维黑盒优化问题。基于梯度的方法在解决轨迹优化方面取得了巨大成功（TO），但是，需要先验知识（例如，参考运动，联系时间表），并导致次级最佳解决方案。新提出的框架首先采用了基于启发式的优化方法来避免这些问题。此外，针对机器人地面反作用力（GRF）计划中的基于启发式算法的算法创建了优先级的健身函数，增强收敛性和搜索性能。由于基于启发式的算法通常需要大量的时间，因此计划离线运动并作为运动前库存储。选择器旨在自动选择用用户指定或感知信息作为输入的动作。该框架仅通过几项具有挑战性的跳跃动作在开源迷你室中的简单连续跟踪PD控制器进行了成功验证，包括跳过30厘米高度的窗户形状的障碍物，并在矩形障碍物上与左悬挂式障碍物。 27厘米高。

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。

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。

在粗糙的地形上的动态运动需要准确的脚部放置，避免碰撞以及系统的动态不足的计划。在存在不完美且常常不完整的感知信息的情况下，可靠地优化此类动作和互动是具有挑战性的。我们提出了一个完整的感知，计划和控制管道，可以实时优化机器人所有自由度的动作。为了减轻地形所带来的数值挑战，凸出不平等约束的顺序被提取为立足性可行性的局部近似值，并嵌入到在线模型预测控制器中。每个高程映射预先计算了步骤性分类，平面分割和签名的距离场，以最大程度地减少优化过程中的计算工作。多次射击，实时迭代和基于滤波器的线路搜索的组合用于可靠地以高速率解决该法式问题。我们在模拟中的间隙，斜率和踏上石头的情况下验证了所提出的方法，并在Anymal四倍的平台上进行实验，从而实现了最新的动态攀登。

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。

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。

在这封信中，我们提出了一种多功能的层次离线计划算法，以及用于敏捷四足球运动的在线控制管道。我们的离线规划师在优化降低阶模型和全身轨迹优化的质心动力学之间进行交替，以实现动力学共识。我们使用等椭圆形参数化的新型动量惰性质地优化能够通过``惯性塑造''来产生高度的杂技运动。我们的全身优化方法可显着改善基于标准DDP的方法的质量从质心层中利用反馈。对于在线控制，我们通过完整的质心动力学的线性转换开发了一种新颖的凸模型预测控制方案。我们的控制器可以在单个优化中有效地对接触力和关节加速度有效地优化，从而实现更直接的加速度，从而实现更直接的优化与现有四倍体MPC控制器相比，跟踪动量丰富的动作。我们在四个不同的动态操作中证明了我们的轨迹计划者的能力和通用性。然后，我们在MIT MINI Cheetah平台上展示了​​一个硬件实验，以证明整个计划的性能和整个计划的性能和性能扭曲的控制管道跳动。

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

由于有限的有效载荷能力有限，因此在山区环境中的救援任务几乎无法通过标准的腿部机器人或飞行机器人来实现。我们提出了一个新颖的概念，用于绳索攀岩机器人，该机器人可以谈判最新的斜坡并承担重载的有效载荷。机器人通过绳子固定在山上，并配备了一条腿来推向山上并开始跳跃动作。在跳跃之间，提升机被用来绕/放开绳索，以垂直移动并影响横向运动。这种简单的（但有效）的两倍致动，使系统能够实现高安全性和能源效率。确实，绳索可以防止机器人掉落，同时弥补了大部分重量，从而大大减少了腿部执行器所需的努力。我们还提出了一种最佳控制策略，以生成克服障碍的点对点轨迹。由于使用了自定义简化的机器人模型，我们可以实现快速计算时间（$ <$ 1 s）。我们使用完整的机器人模型验证了凉亭模拟中生成的最佳运动，显示了提出的方法的有效性，并确认了我们概念的兴趣。最后，我们进行了可及性分析，表明可实现的目标区域受到脚壁接触的摩擦特性的强烈影响。

Reinforcement Learning (RL) has seen many recent successes for quadruped robot control. The imitation of reference motions provides a simple and powerful prior for guiding solutions towards desired solutions without the need for meticulous reward design. While much work uses motion capture data or hand-crafted trajectories as the reference motion, relatively little work has explored the use of reference motions coming from model-based trajectory optimization. In this work, we investigate several design considerations that arise with such a framework, as demonstrated through four dynamic behaviours: trot, front hop, 180 backflip, and biped stepping. These are trained in simulation and transferred to a physical Solo 8 quadruped robot without further adaptation. In particular, we explore the space of feed-forward designs afforded by the trajectory optimizer to understand its impact on RL learning efficiency and sim-to-real transfer. These findings contribute to the long standing goal of producing robot controllers that combine the interpretability and precision of model-based optimization with the robustness that model-free RL-based controllers offer.

从生物力学的角度来看，秋千臂在通过更大的角动量控制空间通过更大的角动量控制空间来促进两体机器人的高度动态运动方面具有不可替代的作用。由于缺乏适当的运动控制策略，很少有双足机器人使用摇摆臂及其多个自由度的冗余特征来完美整合建模和控制。本文通过将两足机器人建模为飞轮弹簧载倒摆（F-SLIP）来提取挥杆臂的特征并使用全身控制器（WBC）来实现这些特征，并提出了建议，并提出了建议，也建议您提出，则本文提出了一种控制策略。一个评估系统，包括美国定义的敏捷性的三个方面，双皮亚机器人高度动态运动的稳定性和能耗。我们设计了几组仿真实验，并根据评估系统的紫色运动（东方紫能量上升）V1.0分析了摇臂的效果，这是一种旨在测试高爆炸性运动的两足机器人。结果表明，紫色的敏捷性增加了10％以上，稳定时间减少了两倍，并且引入挥杆臂后，能源消耗降低了20％以上。

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。

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。

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。

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。

随着腿部机器人和嵌入式计算都变得越来越有能力，研究人员已经开始专注于这些机器人的现场部署。在非结构化环境中的强大自治需要对机器人周围的世界感知，以避免危害。但是，由于处理机车动力学所需的复杂规划人员和控制器，因此在网上合并在线的同时在线保持敏捷运动对腿部机器人更具挑战性。该报告将比较三种最新的感知运动方法，并讨论可以使用视觉来实现腿部自主权的不同方式。

强化学习（RL）见证了四足动物的大步进展，在可靠的SIM转移到现实的政策转移方面持续进展。但是，重用另一个机器人的政策仍然是一个挑战，这可以节省重新培训的时间。在这项工作中，我们提出了一个用于零射击政策重新定位的框架，其中可以在不同形状和尺寸的机器人之间转移多种运动技能。新框架以系统整合RL和模型预测控制（MPC）的计划和控制管道为中心。计划阶段采用RL来生成动态合理的轨迹以及联系时间表，避免了接触序列优化的组合复杂性。然后，将这些信息用于播种MPC，以通过新的混合运动动力学（HKD）模型稳定和鲁棒性地推出策略，该模型隐含地优化了立足点位置。硬件结果表明能够将政策从A1和Laikago机器人转移到MIT MIT MINI CHEETAH机器人，而无需重新调整政策。

在这项工作中，我们提出了一种方法，用于生成降低的模型参考轨迹，用于用于双皮亚机器人的高度动态操作的一般类别，用于SIM卡之间，用于SIM卡至现实的增强学习。我们的方法是利用单个刚体模型（SRBM）来优化轨迹的库库，以用作学习政策的奖励函数中的专家参考。该方法将模型的动态旋转和翻译行为转化为全阶机器人模型，并成功将其传输到真实硬件。 SRBM的简单性允许快速迭代和行为改进，而基于学习的控制器的鲁棒性则可以将高度动态的动作传输到硬件。 ％在这项工作中，我们介绍了一套可转移性约束，将SRBM动态修改为实际的两足机器人硬件，这是我们为动态步进，转动操作和跳跃创建最佳轨迹的框架。在这项工作中，我们介绍了一套可转移性约束，将SRBM动力学修改为实际的双皮亚机器人硬件，我们为各种高度动态的操作创建最佳轨迹的框架，以及我们整合参考轨迹的高速强化跑步轨迹的方法学习政策。我们验证了在两足机器人Cassie上的方法，我们成功地展示了高达3.0 m/s的高度动态接地步态。

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。

具有单个刚体模型的凸模型预测控制（MPC）在真实的腿部机器人上表现出强烈的性能。但是，凸MPC受其假设的限制，例如旋转角度和预定义的步态，从而限制了潜在溶液的丰富性。我们删除了这些假设，并使用单个刚体模型解决了完整的混合企业非凸编程。我们首先离线收集预处理问题的数据集，然后学习问题解决方案图以快速解决MPC的优化。如果可以找到温暖的启动，则可以接近全球最优性解决离线问题。通过根据初始条件产生各种步态和行为来测试所提出的控制器。硬件测试根据传感器反馈演示了在线步态生成和适应性超过50 Hz。