本文解决了机器人的问题，可以协作将电缆带到指定的目标位置，同时避免实时碰撞。引入电缆（与刚性链接相反）使机器人团队能够通过电缆的松弛/拉特开关更改其内在尺寸，从而使机器人团队能够穿越狭窄的空间。但是，这是一个具有挑战性的问题，因为混合模式开关以及多个机器人和负载之间的动态耦合。以前解决此类问题的尝试是离线执行的，并且不考虑避免在线障碍。在本文中，我们介绍了一个级联的计划方案，并采用平行的集中式轨迹优化，涉及混合模式开关。我们还每个机器人开发了一组分散的计划者，这使我们可以解决在线协作负载操作问题的方法。我们开发并演示了第一个能够移动有线电视载荷的首个协作自治框架之一，该框架太重了，无法通过一个机器人移动，通过狭窄空间，具有实时反馈和实验中的反应性计划。

This paper presents a safety-critical locomotion control framework for quadrupedal robots. Our goal is to enable quadrupedal robots to safely navigate in cluttered environments. To tackle this, we introduce exponential Discrete Control Barrier Functions (exponential DCBFs) with duality-based obstacle avoidance constraints into a Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) with Whole-Body Control (WBC) framework for quadrupedal locomotion control. This enables us to use polytopes to describe the shapes of the robot and obstacles for collision avoidance while doing locomotion control of quadrupedal robots. Compared to most prior work, especially using CBFs, that utilize spherical and conservative approximation for obstacle avoidance, this work demonstrates a quadrupedal robot autonomously and safely navigating through very tight spaces in the real world. (Our open-source code is available at github.com/HybridRobotics/quadruped_nmpc_dcbf_duality, and the video is available at youtu.be/p1gSQjwXm1Q.)

多机器人运输（MRT）是通过多个机器人的合作将对象运送到目的地。在物体运输过程中，避免障碍是一个不可或缺的特征。在传统的当地规划师中，障碍通常被认为是不可克服的，所以机器人团队绕过整个障碍。然而，许多障碍可以在真实情况下越过。研究机器人团队的障碍交叉能力可以提高MRT的效率，并提高复杂环境中的规划成功率。通过患者转移通过床单的灵感，本文侧重于多移动机器人的物体运输，具有可变形的纸张。提出了一种具有障碍交叉能力的新的本地计划者，其中包括三个部分：可变形的纸张建模，形成优化和局部路径。它可以成功找到在其他规划者失败的复杂情景中的障碍交叉路径。策划者的有效性和多功能性通过实验中的三个移动机器人进行了案例研究，以及具有四个机器人的模拟。

Motion planning is challenging for autonomous systems in multi-obstacle environments due to nonconvex collision avoidance constraints. Directly applying numerical solvers to these nonconvex formulations fails to exploit the constraint structures, resulting in excessive computation time. In this paper, we present an accelerated collision-free motion planner, namely regularized dual alternating direction method of multipliers (RDADMM or RDA for short), for the model predictive control (MPC) based motion planning problem. The proposed RDA addresses nonconvex motion planning via solving a smooth biconvex reformulation via duality and allows the collision avoidance constraints to be computed in parallel for each obstacle to reduce computation time significantly. We validate the performance of the RDA planner through path-tracking experiments with car-like robots in simulation and real world setting. Experimental results show that the proposed methods can generate smooth collision-free trajectories with less computation time compared with other benchmarks and perform robustly in cluttered environments.

我们解决了使四足机器人能够使用强化学习在现实世界中执行精确的射击技巧的问题。开发算法使腿部机器人能够向给定的目标射击足球，这是一个具有挑战性的问题，它将机器人运动控制和计划结合到一项任务中。为了解决这个问题，我们需要考虑控制动态腿部机器人期间的动态限制和运动稳定性。此外，我们需要考虑运动计划，以在地面上射击难以模拟的可变形球，并不确定摩擦到所需的位置。在本文中，我们提出了一个层次结构框架，该框架利用深厚的强化学习来训练（a）强大的运动控制政策，可以跟踪任意动议，以及（b）一项计划政策，以决定所需的踢球运动将足球射击到目标。我们将提议的框架部署在A1四足动物机器人上，使其能够将球准确地射击到现实世界中的随机目标。

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。

本文介绍了Cerberus机器人系统系统，该系统赢得了DARPA Subterranean挑战最终活动。出席机器人自主权。由于其几何复杂性，降解的感知条件以及缺乏GPS支持，严峻的导航条件和拒绝通信，地下设置使自动操作变得特别要求。为了应对这一挑战，我们开发了Cerberus系统，该系统利用了腿部和飞行机器人的协同作用，再加上可靠的控制，尤其是为了克服危险的地形，多模式和多机器人感知，以在传感器退化，以及在传感器退化的条件下进行映射以及映射通过统一的探索路径计划和本地运动计划，反映机器人特定限制的弹性自主权。 Cerberus基于其探索各种地下环境及其高级指挥和控制的能力，表现出有效的探索，对感兴趣的对象的可靠检测以及准确的映射。在本文中，我们报告了DARPA地下挑战赛的初步奔跑和最终奖项的结果，并讨论了为社区带来利益的教训所面临的亮点和挑战。

Despite recent progress on trajectory planning of multiple robots and path planning of a single tethered robot, planning of multiple tethered robots to reach their individual targets without entanglements remains a challenging problem. In this paper, we present a complete approach to address this problem. Firstly, we propose a multi-robot tether-aware representation of homotopy, using which we can efficiently evaluate the feasibility and safety of a potential path in terms of (1) the cable length required to reach a target following the path, and (2) the risk of entanglements with the cables of other robots. Then, the proposed representation is applied in a decentralized and online planning framework that includes a graph-based kinodynamic trajectory finder and an optimization-based trajectory refinement, to generate entanglement-free, collision-free and dynamically feasible trajectories. The efficiency of the proposed homotopy representation is compared against existing single and multiple tethered robot planning approaches. Simulations with up to 8 UAVs show the effectiveness of the approach in entanglement prevention and its real-time capabilities. Flight experiments using 3 tethered UAVs verify the practicality of the presented approach.

本文提出了一种新颖的方法，用于在具有复杂拓扑结构的地下领域的搜索和救援行动中自动合作。作为CTU-Cras-Norlab团队的一部分，拟议的系统在DARPA SubT决赛的虚拟轨道中排名第二。与专门为虚拟轨道开发的获奖解决方案相反，该建议的解决方案也被证明是在现实世界竞争极为严峻和狭窄的环境中飞行的机上实体无人机的强大系统。提出的方法可以使无缝模拟转移的无人机团队完全自主和分散的部署，并证明了其优于不同环境可飞行空间的移动UGV团队的优势。该论文的主要贡献存在于映射和导航管道中。映射方法采用新颖的地图表示形式 - 用于有效的风险意识长距离计划，面向覆盖范围和压缩的拓扑范围的LTVMAP领域，以允许在低频道通信下进行多机器人合作。这些表示形式与新的方法一起在导航中使用，以在一般的3D环境中可见性受限的知情搜索，而对环境结构没有任何假设，同时将深度探索与传感器覆盖的剥削保持平衡。所提出的解决方案还包括一条视觉感知管道，用于在没有专用GPU的情况下在5 Hz处进行四个RGB流中感兴趣的对象的板上检测和定位。除了参与DARPA SubT外，在定性和定量评估的各种环境中，在不同的环境中进行了广泛的实验验证，UAV系统的性能得到了支持。

尽管腿部机器人的运动计划表现出了巨大的成功，但具有灵活的多指抓握的腿部机器人的运动计划尚未成熟。我们提出了一个有效的运动计划框架，用于同时解决运动（例如，质心动力学），抓地力（例如，贴片接触）和触点（例如步态）问题。为了加速计划过程，我们建议基于乘数的交替方向方法（ADMM）提出分布式优化框架，以求解原始的大型混合构成非整数非线性编程（MINLP）。最终的框架使用混合构成二次编程（MIQP）来求解联系人和非线性编程（NLP）来求解非线性动力学，这些动力学在计算方面更可行，对参数较不敏感。此外，我们通过微蜘蛛抓手从极限表面明确执行补丁接触约束。我们在硬件实验中演示了我们提出的框架，这表明多限制机器人能够实现各种动作，包括在斜坡角度45 {\ deg}的情况下进行较短的计划时间。

尽管移动操作在工业和服务机器人技术方面都重要，但仍然是一个重大挑战，因为它需要将最终效应轨迹的无缝整合与导航技能以及对长匹马的推理。现有方法难以控制大型配置空间，并导航动态和未知环境。在先前的工作中，我们建议将移动操纵任务分解为任务空间中最终效果的简化运动生成器，并将移动设备分解为训练有素的强化学习代理，以说明移动基础的运动基础，以说明运动的运动可行性。在这项工作中，我们引入了移动操作的神经导航（n $^2 $ m $^2 $），该导航将这种分解扩展到复杂的障碍环境，并使其能够解决现实世界中的广泛任务。最终的方法可以在未探索的环境中执行看不见的长马任务，同时立即对动态障碍和环境变化做出反应。同时，它提供了一种定义新的移动操作任务的简单方法。我们证明了我们提出的方法在多个运动学上多样化的移动操纵器上进行的广泛模拟和现实实验的能力。代码和视频可在http://mobile-rl.cs.uni-freiburg.de上公开获得。

Practical operations of coordinated fleets of mobile robots in different environments reveal benefits of maintaining small distances between robots as they move at higher speeds. This is counter-intuitive in that as speed increases, increased distances would give robots a larger time to respond to sudden motion variations in surrounding robots. However, there is a desire to have lower inter-robot distances in examples like autonomous trucks on highways to optimize energy by vehicle drafting or smaller robots in cluttered environments to maintain communication, etc. This work introduces a model based control framework that directly takes non-linear system dynamics into account. Each robot is able to follow closer at high speeds because it makes predictions on the state information from its adjacent robots and biases it's response by anticipating adjacent robots' motion. In contrast to existing controllers, our non-linear model based predictive decentralized controller is able to achieve lower inter-robot distances at higher speeds. We demonstrate the success of our approach through simulated and hardware results on mobile ground robots.

在过去的十年中，自动驾驶航空运输车辆引起了重大兴趣。这是通过空中操纵器和新颖的握手的技术进步来实现这一目标的。此外，改进的控制方案和车辆动力学能够更好地对有效载荷进行建模和改进的感知算法，以检测无人机（UAV）环境中的关键特征。在这项调查中，对自动空中递送车辆的技术进步和开放研究问题进行了系统的审查。首先，详细讨论了各种类型的操纵器和握手，以及动态建模和控制方法。然后，讨论了降落在静态和动态平台上的。随后，诸如天气状况，州估计和避免碰撞之类的风险以确保安全过境。最后，调查了交付的UAV路由，该路由将主题分为两个领域：无人机操作和无人机合作操作。

为了实现成功的实地自主权，移动机器人需要自由适应环境的变化。视觉导航系统（如视觉教学和重复（VT＆R）通常会假设参考轨迹周围的空间是自由的，但如果环境受阻，则路径跟踪可能会失败，或者机器人可以与先前看不见的障碍物碰撞。在这项工作中，我们为VT＆R系统提供了一个局部反应控制器，允许机器人尽管对环境进行物理变化，但是尽管环境变化。我们的控制器使用本地高程映射来计算矢量表示，并输出10 Hz导航的Twist命令。它们组合在Riemannian运动策略（RMP）控制器中，该控制器需要<2 ms以在CPU上运行。我们将我们的控制器与VT＆R系统集成在内的ANYMAL COMOT，并在室内杂乱的空间和大规模地下矿井中进行了测试。我们表明，当发生诸如靠近墙壁，交叉门口或穿越狭窄的走廊时，当发生视觉跟踪时，我们的本地反应控制器保持机器人安全。视频：https://youtu.be/g_awnec5awu.

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。

该手稿介绍了一个对象可变形性框架框架，用于共享一个人和多个机器人之间共享的任务。我们的方法可以根据对象的大小和重量与多个机器人共享负载，从而完全控制人的共同轨迹。这是通过合并通过对象传递的触觉信息和从运动捕获系统获得的人类运动信息来实现的。该框架的一个重要优点是，无论对象大小和变形特征如何，机器人之间不需要严格的内部通信。我们使用两个具有挑战性的现实场景来验证框架：木质刚性壁橱的共同投资和叉车移动带上的笨重盒子，后者是可变形物体的。为了评估所提出的框架的普遍性，由两个移动操纵器组成的异源团队由Omni方向移动基础组成，并为实验选择了具有不同DOF的协作机器人组。在这些实验过程中，我们的控制器和基线控制器（即入学控制器）之间的定性比较证明了提出的框架的有效性，尤其是在共同携带可变形物体时。此外，我们认为，在实验中使用起重带的框架的性能为共同运输的笨重和不可覆盖的物体提供了有希望的解决方案。

本研究提出了一种具有动态障碍物和不均匀地形的部分可观察环境中的BipeDal运动的安全任务和运动计划（夯实）的分层综合框架。高级任务规划师采用线性时间逻辑（LTL），用于机器人及其环境之间的反应游戏合成，并为导航安全和任务完成提供正式保证。为了解决环境部分可观察性，在高级导航计划者采用信仰抽象，以估计动态障碍的位置。因此，合成的动作规划器向中级运动规划器发送一组运动动作，同时基于运动过程的阶数模型（ROM）结合从安全定理提取的安全机置规范。运动计划程序采用ROM设计安全标准和采样算法，以生成准确跟踪高级动作的非周期性运动计划。为了解决外部扰动，本研究还调查了关键帧运动状态的安全顺序组成，通过可达性分析实现了对外部扰动的强大转变。最终插值一组基于ROM的超参数，以设计由轨迹优化生成的全身运动机器，并验证基于ROM的可行部署，以敏捷机器人设计的20多个自由的Cassie机器人。

多机器人运动计划（MRMP）是在运动动力学约束下针对在环境中作用的多个机器人的非缩进轨迹的基本问题。由于其复杂性，现有算法要么利用简化的假设或不完整。这项工作引入了基于动力学冲突的搜索（K-CB），这是一种分散的（分离）MRMP算法，是一般，可扩展性和概率完成的。该算法从成功的解决方案到MRMP的离散类似物（被称为多试路径查找（MAPF））具有灵感。具体来说，我们将基于冲突的搜索（CBS）（一种流行的分散MAPF算法）调整为MRMP设置。这种适应的新颖性是我们直接在连续领域工作，而无需离散化。特别是，动力动力学的约束在本地进行治疗。 K-CBS计划使用低级规划师分别为每个机器人计划，并通过定义单个机器人的约束来解决机器人之间的冲突树以解决机器人之间的碰撞。低水平的计划者可以是用于运动动力学机器人的任何基于采样的树搜索算法，从而将单个机器人的现有计划者提升为多机器人设置。我们表明，K-CBS继承了低级计划者的（概率）完整性。我们说明了在几个案例研究和基准测试中K-CB的一般性和性能。

我们提出并通过实验证明了双层机器人的反应性规划系统，在未开发，具有挑战性的地形上。该系统由低频规划线（5Hz）组成，用于找到渐近最佳路径和高频无功螺纹（300Hz）以适应机器人偏差。规划线程包括：多层本地地图，以计算地形上机器人的拖拉性;任何时间的全向控制Lyapunov函数（CLF），用于快速探索随机树星（RRT *），它会生成一个矢量字段，用于指定节点之间的运动;当最终目标位于当前地图之外时，子目标查找器;和一个有限状态的机器来处理高级任务决策。该系统还包括反应线，以避免在执行路径后用传统的RRT *算法出现的非平滑运动。具有机器人偏差的反应线应对，同时通过矢量字段（由闭环反馈策略定义）消除非平滑运动，其为机器人的步态控制器提供实时控制命令作为瞬时机器人姿势的函数。该系统在Cassie Blue的模拟和实验中进行了各种具有挑战性的户外地形和杂乱的室内场景，这是一个具有20个自由度的双模型机器人。所有实现在C ++中编码了机器人操作系统（ROS），可在https://github.com/umich-bipedlab/clf_reactive_planning_system中获得。

与单个机器人相比，多个移动操纵器在需要移动性和灵活性的任务中表现出优势，尤其是在操纵/运输笨重的物体时。当对象和操纵器紧密地连接时，将形成闭合链，整个系统的运动将被限制在较低的歧管上。但是，当前对多机器人运动计划的研究并未完全考虑整个系统的形成，移动操纵器的冗余以及环境中的障碍，这使得任务具有挑战性。因此，本文提出了一个层次结构框架，以有效地解决上述挑战，其中集中式层计划离线运动的运动和分散层独立地实时探索每个机器人的冗余。此外，在集中式层中保证了封闭链，避免障碍物和地层限制的下限，其他计划者无法同时实现。此外，代表编队约束的分布的能力图可用于加快两层。仿真和实验结果都表明，所提出的框架的表现明显优于基准规划师。该系统可以在混乱的环境中绕过或跨越障碍物，并且该框架可以应用于不同数量的异质移动操纵器。