在本文中，我们研究了在中间姿势期间应用踝扭矩是否可以是降低运动量的更有效的方法，而不是单独执行腿部长度。脚踝在人类Gaits中有用，因为许多原因包括静态平衡。在这项工作中，我们专门避免了脚后跟和托对福利，以研究中姿势期间的脚跟到脚趾的压力中心的进展是有益的。我们使用“踝关节驱动弹簧加载的倒立摆”模型来模拟压力动力学的变速中心，并且应用轨迹优化来查找最小化运输成本的极限循环。结果表明，对于绝大多数Gaits，脚踝扭矩不会影响运输成本。脚踝在从接地跑到空中跑步的过渡期间减少了在狭窄的Gaits窄带期间的运输成本。这表明在稳定步态的中间姿势期间施加脚踝扭矩不是直接有益的策略，但最有可能是有益的脚跟和脚趾之间的道路。

人类的腿部运动受人体和神经控制的自然动态的控制。假定有助于人类行走效率高的一种机制是冲动的脚踝推断，它可能为挥杆腿弹射器提供动力。然而，尚不清楚人类下腿的机制，其复杂的肌肉弯曲单元跨越了单个关节和多个关节。腿部机器人允许在实际步行步态中测试复杂的腿力学，控制和环境之间的相互作用。我们开发了一个高0.49m，2.2千克的拟人化型双足机器人，带有比目鱼和甲壳虫肌肉弯曲单元，由线性弹簧代表，在机器人的踝关节和膝关节周围充当单型和二子弹性结构。我们测试了三个比目鱼和胃弹簧螺旋形构型对踝关节功率曲线的影响，踝关节和膝关节运动的协调，总运输成本和步行速度。我们用前馈中央模式发生器控制了机器人，在1.0Hz运动频率下，步行速度在0.35m/s和0.57m/s之间，腿长为0.35m。我们发现所有三种配置之间的差异。比目鱼弹簧刺刺调节机器人的速度和能量效率可能是通过踝关节放大的，而胃刺的弹簧螺旋体在推下时改变了脚踝和膝关节之间的运动配位。

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。

我们已经开发了带有被动动态步行机制的双头机器人。这项研究提出了一个指南针模型，其摇摆质量连接到上半身，并沿水平方向振荡，以阐明上半身水平动力学对两足动物行走的影响。该模型的极限周期进行了数值搜索，并研究了它们的稳定性和能源效率。根据支持摇摆质量的弹簧常数，获得了几个不同的极限周期。特定类型的解决方案降低了稳定性，同时降低了意外下降并提高能源效率的风险。获得的结果归因于摇摆的质量朝与上半身相反的方向移动，从而防止行走时加速和减速的大幅变化。研究了所提出的模型的运动与实际的双头机器人与人类步态之间的关系。

通过提供超出人为局限性的环境，机器人是空间探索的关键仪器。跳跃机器人概念是有吸引力的谈判复杂地形的解决方案。然而，在克服的工程挑战中，能够持续运行的跳跃机器人概念，机械故障模式的减少是最基本的。本研究提出开发跳跃机器人，重点是减少机制维护的最小致动。我们介绍了Sarrus式连杆的合成，以限制系统在不使用典型的同步齿轮的情况下对系统进行三种翻译程度。我们将目前的研究界定到垂直固体跳跃，以评估基本主驱动轴的性能。实验室示威者有助于转移理论概念和方法。实验室示威者进行了63％的动能转换效率的跳跃，理论最大为73％。令人满意的运行开辟了朝向太空勘探跳跃机器人平台的发展的设计优化和方向跳跃能力。

许多用于腿部机器人系统的控制器在离散混合事件下利用开放环控制或闭环控制来增强稳定性。这些控制器出现在几个经过良好研究的现象中，例如Raibert Stepping控制器，Paddle Juggling和Swing Leet Retraction。这项工作介绍了混合事件塑造（HES）：一种用于分析和生产稳定混合事件控制器的广义方法。HES利用盐矩阵，该盐矩阵给出了封闭形式的方程，以实现混合事件对稳定性的影响。我们还引入了形状参数，这是可以完全独立于系统动力学以促进稳定性的高阶项。优化方法用于产生这些参数的值，以优化稳定性度量。混合事件塑造捕获了先前开发的控制方法，同时还产生了新的最佳稳定轨迹，而无需连续域反馈。

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。

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。

脚踝推断在很大程度上有助于人类步行的肢体能量产生，从而使运动更加顺畅，更有效。向截肢者提供这项净积极工作需要积极的假体，但有可能实现更自然的辅助运动。为此，本文将运动的多连接模型与基于力的非线性优化控制器一起使用，以实现2个受试者的动力转换假体，以实现类似人类的运动学行为，包括脚踝推断。特别是，我们利用基于模型的控制方法进行动态的双足机器人步行，以开发一种系统的方法，以实现不需要特定于主体的调整的动力假体上的人类行走。我们首先综合一个优化问题，该问题产生类似于人类联合轨迹的步态，并通过基于控制Lyapunov函数的基于lyapunov函数的非线性控制器实现这些步态，从。所提出的控制器是针对两个受试者的假体实施的，而无需在受试者之间进行调整，从而模拟了假体关节的特定主体人类运动学趋势。这些实验结果表明，与传统方法相比，我们基于力的非线性控制方法可以更好地跟踪人类运动轨迹。

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.

我们专注于开发Quadrupedal机器人节能控制器的问题。动物可以以不同的速度积极切换Gaits以降低其能量消耗。在本文中，我们设计了一个分层学习框架，其中独特的运动遗传仪和自然步态过渡自动出现，其能量最小化的简单奖励。我们使用进化策略来培训一个高级步态政策，指定每只脚的步态图案，而低级凸MPC控制器优化电机命令，以便机器人可以使用该步态图案以所需的速度行走。我们在四足机器人上测试我们的学习框架，并展示了自动步态过渡，从步行到小跑和飞行，因为机器人增加了速度。我们表明学习的等级控制器在广泛的运动速度范围内消耗的能量要少于基线控制器。

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。

Animals run robustly in diverse terrain. This locomotion robustness is puzzling because axon conduction velocity is limited to a few ten meters per second. If reflex loops deliver sensory information with significant delays, one would expect a destabilizing effect on sensorimotor control. Hence, an alternative explanation describes a hierarchical structure of low-level adaptive mechanics and high-level sensorimotor control to help mitigate the effects of transmission delays. Motivated by the concept of an adaptive mechanism triggering an immediate response, we developed a tunable physical damper system. Our mechanism combines a tendon with adjustable slackness connected to a physical damper. The slack damper allows adjustment of damping force, onset timing, effective stroke, and energy dissipation. We characterize the slack damper mechanism mounted to a legged robot controlled in open-loop mode. The robot hops vertically and planar over varying terrains and perturbations. During forward hopping, slack-based damping improves faster perturbation recovery (up to 170%) at higher energetic cost (27%). The tunable slack mechanism auto-engages the damper during perturbations, leading to a perturbation-trigger damping, improving robustness at minimum energetic cost. With the results from the slack damper mechanism, we propose a new functional interpretation of animals' redundant muscle tendons as tunable dampers.

外骨骼和矫形器是可穿戴移动系统，为用户提供机械益处。尽管在过去几十年中有重大改进，但该技术不会完全成熟，以便采用剧烈和非编程任务。为了适应这种功能不全，需要分析和改进该技术的不同方面。许多研究一直在努力解决外骨骼的某些方面，例如，机构设计，意向预测和控制方案。但是，大多数作品都专注于设计或应用的特定元素，而无需提供全面的审查框架。本研究旨在分析和调查为改进和广泛采用这项技术的贡献方面。为了解决此问题，在引入辅助设备和外骨骼后，将从物理人员 - 机器人接口（HRI）的角度来研究主要的设计标准。通过概述不同类别的已知辅助设备的几个例子，将进一步开发该研究。为了建立智能HRI策略并为用户提供直观的控制，将研究认知HRI。将审查这种策略的各种方法，并提出了意图预测的模型。该模型用于从单个电拍摄（EMG）通道输入的栅极相位。建模结果显示出低功耗辅助设备中单通道输入的潜在使用。此外，所提出的模型可以在具有复杂控制策略的设备中提供冗余。

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。

Bipedal robots have received much attention because of the variety of motion maneuvers that they can produce, and the many applications they have in various areas including rehabilitation. One of these motion maneuvers is walking. In this study, we presented a framework for the trajectory optimization of a 5-link (planar) Biped Robot using hybrid optimization. The walking is modeled with two phases of single-stance (support) phase and the collision phase. The dynamic equations of the robot in each phase are extracted by the Lagrange method. It is assumed that the robot heel strike to the ground is full plastic. The gait is optimized with a method called hybrid optimization. The objective function of this problem is considered to be the integral of torque-squared along the trajectory, and also various constraints such as zero dynamics are satisfied without any approximation. Furthermore, in a new framework, there is presented a constraint called impact invariance, which ensures the periodicity of the time-varying trajectories. On the other hand, other constraints provide better and more human-like movement.

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。

本文介绍了Scalucs，这是一种四足动物，该机器人在地上，悬垂和天花板上爬上攀爬，并在地面上爬行。 Scaleer是最早的自由度四束机器人之一，可以在地球的重力下自由攀爬，也是地面上最有效的四足动物之一。在其他最先进的登山者专门攀登自己的地方，Scaleer承诺使用有效载荷\ Textit {和}地面运动实践自由攀爬，这实现了真正的多功能移动性。新的攀登步态滑冰步态通过利用缩放器的身体连锁机制来增加有效载荷。 Scaleer在地面上达到了最大归一化的运动速度，即$ 1.87 $ /s，$ 0.56 $ m /s，$ 1.2 $ /min，或$ 0.42 $ m /min /min的岩石墙攀爬。有效载荷能力达到地面上缩放器重量的233美元，垂直墙上的$ 35 $％。我们的山羊抓手是一种机械适应的两指抓手，成功地抓住了凸凸和非凸的对象，并支持缩放器。

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。