初步任务设计需要高效且准确地近似于低推力的聚合轨迹，这可能通常是三维的并且涉及多次转。本文开发了一种用于分析近似的使用立方样条函数的新成形方法，其显示了最优性和计算效率的优点。在假设预先指定立方样条函数的边界条件和段数，全部满足边界状态和转移时间的约束约束。然后根据是否具有自由优化参数，配制两种特定形状。没有自由参数的形状提供了有效且稳健的估计，而另一个则允许随后的优化来满足诸如推力幅度上的约束的额外约束。所提出的方法与粒子群优化算法结合的应用通过两个典型的行星际的间行序列任务讨论，即，从地球到小行星狄俄尼索斯的倾斜的多转轨迹和样本返回的多串轨迹。仿真示例表明，在为全球搜索的良好估计和为随后的轨迹优化产生合适的初始猜测方面，所提出的方法优于现有方法。

通常，可以将最佳运动计划作为本地和全球执行。在这样的计划中，支持本地或全球计划技术的选择主要取决于环境条件是动态的还是静态的。因此，最适当的选择是与全球计划一起使用本地计划或本地计划。当设计最佳运动计划是本地或全球的时，要记住的关键指标是执行时间，渐近最优性，对动态障碍的快速反应。与其他方法相比，这种计划方法可以更有效地解决上述目标指标，例如路径计划，然后进行平滑。因此，这项研究的最重要目标是分析相关文献，以了解运动计划，特别轨迹计划，问题，当应用于实时生成最佳轨迹的多局部航空车（MAV），影响力（MAV）时如何提出问题。列出的指标。作为研究的结果，轨迹计划问题被分解为一组子问题，详细列出了解决每个问题的方法列表。随后，总结了2010年至2022年最突出的结果，并以时间表的形式呈现。

当我们转向越来越复杂的网络物理系统（CPS）时，需要新方法来实时计划有效的状态轨迹。在本文中，我们提出了一种方法来显着降低对一类CPS解决最佳控制问题的复杂性。我们利用差分平稳度的性质来简化Euler-拉格朗日方程，这简化消除了一般情况下出现的数值不稳定性。我们还提出了一种明确的微分方程，描述了最佳状态轨迹的演变，我们扩展了我们的结果，以考虑无约束和受限制的情况。此外，我们通过在具有障碍物的环境中生成双积分代理的最佳轨迹来证明我们的方法的性能。在仿真中，与现有的基于焊接的最佳控制库相比，我们的方法显示了30％的成本降低，并且计算速度提高了几乎3倍。

本研究提出了一种高效的牛顿型方法，用于在给定模式序列下的开关系统的最佳控制。基于网格的方法用于离散连续时间最佳控制问题（OCP）并配制非线性程序（NLP），保证牛顿型方法的局部收敛。建议专用结构利用算法（Riccati递归）（Riccati递归）有效地对NLP进行Newton型方法，因为其稀疏结构与标准OCP不同。所提出的方法通过作为标准Riccati递归算法的分离子化网格总数来计算每个牛顿步骤。另外，如果解决方案足够接近局部最小值，则计算总是成功的。相反，一般二次编程（QP）求解器不能完成这一点，因为Hessian矩阵本质上是无限期的。此外，使用Riccati递归算法的性质作为QP子问题的动态规划来提出对降低的Hessian矩阵的修改，以提高收敛。用现成的NLP溶剂进行数值比较，表明所提出的方法速度高达两个数量级。还证明了全身最佳控制Quadrupeal Gaits并表明该方法可以实现具有刚性触点的机器人系统的全身模型预测控制（MPC）。

本文着重于影响弹性的移动机器人的碰撞运动计划和控制的新兴范式转移，并开发了一个统一的层次结构框架，用于在未知和部分观察的杂物空间中导航。在较低级别上，我们开发了一种变形恢复控制和轨迹重新启动策略，该策略处理可能在本地运行时发生的碰撞。低级系统会积极检测碰撞（通过内部内置的移动机器人上的嵌入式霍尔效应传感器），使机器人能够从其内部恢复，并在本地调整后影响后的轨迹。然后，在高层，我们提出了一种基于搜索的计划算法，以确定如何最好地利用潜在的碰撞来改善某些指标，例如控制能量和计算时间。我们的方法建立在A*带有跳跃点的基础上。我们生成了一种新颖的启发式功能，并进行了碰撞检查和调整技术，从而使A*算法通过利用和利用可能的碰撞来更快地收敛到达目标。通过将全局A*算法和局部变形恢复和重新融合策略以及该框架的各个组件相结合而生成的整体分层框架在模拟和实验中都经过了广泛的测试。一项消融研究借鉴了与基于搜索的最先进的避免碰撞计划者（用于整体框架）的链接，以及基于搜索的避免碰撞和基于采样的碰撞 - 碰撞 - 全球规划师（对于更高的较高的碰撞 - 等级）。结果证明了我们的方法在未知环境中具有碰撞的运动计划和控制的功效，在2D中运行的一类撞击弹性机器人具有孤立的障碍物。

这项研究提出了用于完善神经网络参数或进入连续时间动态系统的控制功能的增量校正方法，以提高解决方案精度，以满足对性能输出变量放置的临时点约束。所提出的方法是将其参数基线围绕基线值的动力学线性化，然后求解将扰动轨迹传输到特定时间点（即临时点）处所需的纠正输入。根据要调整的决策变量的类型，参数校正和控制功能校正方法将开发出来。这些增量校正方法可以用作补偿实时应用中预训练的神经网络的预测错误的手段，在实时应用中，必须在规定的时间点上高精度预测动态系统的准确性。在这方面，在线更新方法可用于增强有限摩托控制的整体靶向准确性，但使用神经政策受到点约束。数值示例证明了拟议方法在火星上的动力下降问题中的应用中的有效性。

近年来，小行星勘探一直在吸引更多的关注。尽管如此，我们刚刚访问了数十天的小行星，而我们发现了超过一百万具体。由于我们目前的观察和知识应该偏向，因此必须直接探索多个小行星，以更好地了解行星建筑材料的遗体。其中一项任务设计解决方案正在利用具有多个地球重力辅助的小行星飞行循环轨迹。小行星飞行循环轨道轨迹设计问题是全局轨迹优化问题的子类，具有多种捕获问题，涉及给定的飞行序列的轨迹优化问题和组合优化问题来决定捕获的序列。随着飞行体的数量增长，这种优化问题的计算时间恶意地扩展。本文介绍了利用深神经网络构建的替代模型设计小行星飞行器轨迹的新方法，近似轨迹优化结果。由于机器学习方法的瓶颈之一是产生大量轨迹数据库，因此我们通过引入满足Karush-Kuhn-Tucker条件的伪小行星提出了高效的数据库生成策略。应用于JAXA的命运+任务的数值结果表明，所提出的方法可以显着降低搜索小行星飞溅序列的计算时间。

作为自动驾驶系统的核心部分，运动计划已受到学术界和行业的广泛关注。但是，由于非体力学动力学，尤其是在存在非结构化的环境和动态障碍的情况下，没有能够有效的轨迹计划解决方案能够为空间周期关节优化。为了弥合差距，我们提出了一种多功能和实时轨迹优化方法，该方法可以在任意约束下使用完整的车辆模型生成高质量的可行轨迹。通过利用类似汽车的机器人的差异平坦性能，我们使用平坦的输出来分析所有可行性约束，以简化轨迹计划问题。此外，通过全尺寸多边形实现避免障碍物，以产生较少的保守轨迹，并具有安全保证，尤其是在紧密约束的空间中。我们通过最先进的方法介绍了全面的基准测试，这证明了所提出的方法在效率和轨迹质量方面的重要性。现实世界实验验证了我们算法的实用性。我们将发布我们的代码作为开源软件包，目的是参考研究社区。

本文提出了一种模型预测控制（MPC）静态跟踪静态和动态障碍物的算法。我们的主要贡献在于提高了潜在的非凸轨道优化的计算途径和可靠性。结果是MPC算法，在笔记本电脑和嵌入式硬件设备（如Jetson TX2）上运行实时运行。我们的方法依赖于在由此产生的轨迹优化中引起多凸结构的跟踪，碰撞和遮挡约束的新颖重新装配。我们利用拆分Bregman迭代技术利用这些数学结构，最终将我们的MPC减少到几毫秒内可解决的一系列凸二次程序。即使考虑到目标轨迹和动态障碍物的简单恒定速度预测，我们的快速重新计划允许在复杂环境中遮挡和无碰撞跟踪。我们在现实物理发动机中进行广泛的台面标记，并表明我们的MPC在可视性，平滑度和计算时度量中表现出最先进的算法。

本文介绍了J2扰动兰伯特问题的新颖和快速求解器。求解器由智能初始猜测发生器组成，与差分校正过程组合。智能初始猜测生成器是一个深度神经网络，受过训练，以校正来自未受干扰的Lambert问题的解决方案的初始速度矢量。差分校正模块采用初始猜测并使用正向拍摄过程来进一步更新初始速度并准确地满足终端条件。分析了八种样本形式，并比较了解最佳形式，以培训在J2扰动的兰伯特问题上的神经网络。在代表性测试案例上证明了这种新方法的准确性和性能：Jupiter系统中的多转J2扰动兰伯特问题的解决方案。我们将对所提出的方法对经典标准拍摄方法和基于同型扰动Lambert算法的性能进行比较。结果表明，为了相当的精度水平，所提出的方法明显比其他两个更快。

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。

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。

Continuous formulations of trajectory planning problems have two main benefits. First, constraints are guaranteed to be satisfied at all times. Secondly, dynamic obstacles can be naturally considered with time. This paper introduces a novel B-spline based trajectory optimization method for multi-jointed robots that provides a continuous trajectory with guaranteed continuous constraints satisfaction. At the core of this method, B-spline basic operations, like addition, multiplication, and derivative, are rigorously defined and applied for problem formulation. B-spline unique characteristics, such as the convex hull and smooth curves properties, are utilized to reformulate the original continuous optimization problem into a finite-dimensional problem. Collision avoidance with static obstacles is achieved using the signed distance field, while that with dynamic obstacles is accomplished via constructing time-varying separating hyperplanes. Simulation results on various robots validate the effectiveness of the algorithm. In addition, this paper provides experimental validations with a 6-link FANUC robot avoiding static and moving obstacles.

我们考虑在一个有限时间范围内的离散时间随机动力系统的联合设计和控制。我们将问题作为一个多步优化问题，在寻求识别系统设计和控制政策的不确定性下，共同最大化所考虑的时间范围内收集的预期奖励总和。转换函数，奖励函数和策略都是参数化的，假设与其参数有所不同。然后，我们引入了一种深度加强学习算法，将策略梯度方法与基于模型的优化技术相结合以解决这个问题。从本质上讲，我们的算法迭代地估计通过Monte-Carlo采样和自动分化的预期返回的梯度，并在环境和策略参数空间中投影梯度上升步骤。该算法称为直接环境和策略搜索（DEPS）。我们评估我们算法在三个环境中的性能，分别在三种环境中进行了一个群众弹簧阻尼系统的设计和控制，分别小型离网电力系统和无人机。此外，我们的算法是针对用于解决联合设计和控制问题的最先进的深增强学习算法的基准测试。我们表明，在所有三种环境中，DEPS至少在或更好地执行，始终如一地产生更高的迭代返回的解决方案。最后，通过我们的算法产生的解决方案也与由算法产生的解决方案相比，不共同优化环境和策略参数，突出显示在执行联合优化时可以实现更高返回的事实。

This paper presents a new method for integrated time-optimal routing and trajectory optimization of multirotor unmanned aerial vehicles (UAVs). Our approach extends the well-known Traveling Salesman Problem by accounting for the limited maneuverability of the UAVs due to their kinematic properties. To this end, we allow each waypoint to be traversed with a discretized velocity as well as a discretized flight direction and compute time-optimal trajectories to determine the travel time costs for each edge. We refer to this novel optimization problem as the Trajectory-based Traveling Salesman Problem (TBTSP). The results show that compared to a state-of-the-art approach for Traveling Salesman Problems with kinematic restrictions of UAVs, we can decrease mission duration by up to 15\%.

In many unmanned aerial vehicle (UAV) applications for surveillance and data collection, it is not possible to reach all requested locations due to the given maximum flight time. Hence, the requested locations must be prioritized and the problem of selecting the most important locations is modeled as an Orienteering Problem (OP). To fully exploit the kinematic properties of the UAV in such scenarios, we combine the OP with the generation of time-optimal trajectories with bounds on velocity and acceleration. We define the resulting problem as the Kinematic Orienteering Problem (KOP) and propose an exact mixed-integer formulation together with a Large Neighborhood Search (LNS) as a heuristic solution method. We demonstrate the effectiveness of our approach based on Orienteering instances from the literature and benchmark against optimal solutions of the Dubins Orienteering Problem (DOP) as the state-of-the-art. Additionally, we show by simulation \color{black} that the resulting solutions can be tracked precisely by a modern MPC-based flight controller. Since we demonstrate that the state-of-the-art in generating time-optimal trajectories in multiple dimensions is not generally correct, we further present an improved analytical method for time-optimal trajectory generation.

本文提出了一项新颖的控制法，以使用尾随机翼无人驾驶飞机（UAV）进行准确跟踪敏捷轨迹，该轨道在垂直起飞和降落（VTOL）和向前飞行之间过渡。全球控制配方可以在整个飞行信封中进行操作，包括与Sideslip的不协调的飞行。显示了具有简化空气动力学模型的非线性尾尾动力学的差异平坦度。使用扁平度变换，提出的控制器结合了位置参考的跟踪及其导数速度，加速度和混蛋以及偏航参考和偏航速率。通过角速度进纸术语包含混蛋和偏航率参考，可以改善随着快速变化的加速度跟踪轨迹。控制器不取决于广泛的空气动力学建模，而是使用增量非线性动态反演（INDI）仅基于局部输入输出关系来计算控制更新，从而导致对简化空气动力学方程中差异的稳健性。非线性输入输出关系的精确反转是通过派生的平坦变换实现的。在飞行测试中对所得的控制算法进行了广泛的评估，在该测试中，它展示了准确的轨迹跟踪和挑战性敏捷操作，例如侧向飞行和转弯时的侵略性过渡。

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.

In this work, we propose a collision-free source seeking control framework for unicycle robots traversing an unknown cluttered environment. In this framework, the obstacle avoidance is guided by the control barrier functions (CBF) embedded in quadratic programming and the source seeking control relies solely on the use of on-board sensors that measure signal strength of the source. To tackle the mixed relative degree of the CBF, we proposed three different CBF, namely the zeroing control barrier functions (ZCBF), exponential control barrier functions (ECBF), and reciprocal control barrier functions (RCBF) that can directly be integrated with our recent gradient-ascent source-seeking control law. We provide rigorous analysis of the three different methods and show the efficacy of the approaches in simulations using Matlab, as well as, using a realistic dynamic environment with moving obstacles in Gazebo/ROS.

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。