为了安全地在现实世界中部署腿部机器人，有必要为他们提供可靠地检测出意外接触并准确估算相应接触力的能力。在本文中，我们提出了针对四足动物的碰撞检测和识别管道。我们首先引入了一种基于带通滤波的碰撞时间跨度的方法，并证明此信息是获得准确的碰撞力估计值的关键。然后，我们通过补偿模型不准确性，未建模的载荷以及作用在机器人上的任何其他潜在的准静态干扰来源来提高所识别力量幅度的准确性。在各种情况下，我们通过广泛的硬件实验来验证我们的框架，包括小跑和机器人上的其他未建模负载。

最先进的腿机器人可以在其驱动系统的输出处测量扭矩，或者具有透明的驱动系统，从而能够从电动电流计算关节扭矩。无论哪种情况，这种传感器模式很少用于状态估计。在本文中，我们建议使用关节扭矩测量值来估计腿部机器人的质心状态。为此，我们将腿部机器人的全身动力学投射到接触约束的无空间中，从而使动力学的表达独立于接触力。使用受约束的动力学和质心动量矩阵，我们能够直接将关节扭矩和质心态动力学联系起来。使用结果模型作为扩展卡尔曼滤波器（EKF）的过程模型，我们将扭矩测量融合在质心状态估计问题中。通过在具有不同步态的四倍机器人上进行的实际实验，我们证明，与直接计算相比，基于扭矩的EKF的估计质心状态大大改善了这些数量的回收率。

In unstructured environments, robots run the risk of unexpected collisions. How well they react to these events is determined by how transparent they are to collisions. Transparency is affected by structural properties as well as sensing and control architectures. In this paper, we propose the collision reflex metric as a way to formally quantify transparency. It is defined as the total impulse transferred in collision, which determines the collision mitigation capabilities of a closed-loop robotic system taking into account structure, sensing, and control. We analyze the effect of motor scaling, stiffness, and configuration on the collision reflex of a system using an analytical model. Physical experiments using the move-until-touch behavior are conducted to compare the collision reflex of direct-drive and quasi-direct-drive actuators and robotic hands (Schunk WSG-50 and Dexterous DDHand.) For transparent systems, we see a counter-intuitive trend: the impulse may be lower at higher pre-impact velocities.

在本文中，我们提出了一个框架，将避免避免和故意对机器人操纵器的物理相互作用的框架。随着人类和机器人开始在工作和家庭环境中共存，纯粹的碰撞避免不足，因为人机接触是不可避免的，在某些情况下，需要。我们的工作使操纵器能够预测，检测和采取联系。为此，我们通过速度降低和运动限制，我们允许从机器人的原始轨迹的有限偏差。然后，如果发生联系，机器人可以基于新颖的动态接触阈值算法检测它和操纵。这项工作的核心贡献是动态接触阈值处理，其允许具有车载接近传感器的机械手来跟踪附近的物体并在预期碰撞时减少接触力。我们的框架在物理人体机器人互动过程中引发自然行为。我们在使用法兰卡埃米瓦熊猫机器人手臂上评估我们的系统各种场景;统称，我们的结果表明，我们的贡献不仅能够避免并反应接触，而且还预计它。

Robotic teleoperation is a key technology for a wide variety of applications. It allows sending robots instead of humans in remote, possibly dangerous locations while still using the human brain with its enormous knowledge and creativity, especially for solving unexpected problems. A main challenge in teleoperation consists of providing enough feedback to the human operator for situation awareness and thus create full immersion, as well as offering the operator suitable control interfaces to achieve efficient and robust task fulfillment. We present a bimanual telemanipulation system consisting of an anthropomorphic avatar robot and an operator station providing force and haptic feedback to the human operator. The avatar arms are controlled in Cartesian space with a direct mapping of the operator movements. The measured forces and torques on the avatar side are haptically displayed to the operator. We developed a predictive avatar model for limit avoidance which runs on the operator side, ensuring low latency. The system was successfully evaluated during the ANA Avatar XPRIZE competition semifinals. In addition, we performed in lab experiments and carried out a small user study with mostly untrained operators.

动态运动是机器人武器的关键特征，使他们能够快速有效地执行任务。在任务空间运行时，软连续式操纵器目前尚未考虑动态参数。这种缺点使现有的软机器人缓慢并限制了他们处理外力的能力，特别是在物体操纵期间。我们通过使用动态操作空间控制来解决此问题。我们的控制方法考虑了3D连续体臂的动态参数，并引入了新模型，使多段软机械师能够在任务空间中顺利运行。先前仅为刚性机器人提供的先进控制方法现在适用于软机器;例如，潜在的场避免以前仅针对刚性机器人显示，现在延伸到软机器人。使用我们的方法，柔软的机械手现在可以实现以前不可能的各种任务：我们评估机械手在闭环控制实验中的性能，如拾取和障碍物避免，使用附加的软夹具抛出物体，并通过用掌握的粉笔绘制来故意将力施加到表面上。除了新的技能之外，我们的方法还提高了59％的跟踪精度，并将速度提高到19.3的尺寸，与最新的任务空间控制相比。通过这些新发现能力，软机器人可以开始挑战操纵领域的刚性机器人。我们固有的安全和柔顺的软机器人将未来的机器人操纵到一个不用的设置，其中人和机器人并行工作。

在自动操纵，远程操作或物理人类机器人相互作用期间，四足动物的操纵器在与外部力量打交道时必须合规。本文提出了一个全身控制器，该控制器允许实施笛卡尔阻抗控制，以协调跟踪性能以及对机器人基础和操纵器组的理想合规性。控制器是通过使用二次编程（QP）的优化问题制定的，以对系统施加所需的行为，同时满足摩擦锥限制，单方面力量约束，关节和扭矩限制。提出的策略将平台的手臂和底座取代，从而实施了线性双质量弹簧阻尼器系统的行为，并允许独立调整其惯性，刚度和阻尼特性。使用配备了7-DOF操纵器组的90kg HYQ机器人通过广泛的模拟研究来验证控制架构。仿真结果表明，当在手臂的最终效用器上应用外力时，阻抗渲染性能。该论文介绍了完整姿势条件（地面上的所有腿）的结果，并且首次显示阻抗渲染如何受动态步态过程中接触条件的影响。

我们描述了更改 - 联系机器人操作任务的框架，要求机器人与对象和表面打破触点。这种任务的不连续交互动态使得难以构建和使用单个动力学模型或控制策略，并且接触变化期间动态的高度非线性性质可能对机器人和物体造成损害。我们提出了一种自适应控制框架，使机器人能够逐步学习以预测更改联系人任务中的接触变化，从而了解了碎片连续系统的交互动态，并使用任务空间可变阻抗控制器提供平滑且精确的轨迹跟踪。我们通过实验比较我们框架的表现，以确定所需的代表性控制方法，以确定我们框架的自适应控制和增量学习组件需要在变化 - 联系机器人操纵任务中存在不连续动态的平稳控制。

在机器人上使用皮肤样触觉传感器可以通过添加检测人类接触的能力来增强协作机器人的安全性和可用性。不幸的是，单独的简单二元触觉传感器无法确定人类接触的背景 - 无论是故意的互动还是需要安全操作的意外碰撞。许多已发表的方法使用更高级的触觉传感器或分析联合扭矩对离散相互作用进行了分类。取而代之的是，我们建议通过添加机器人安装的摄像头来增强简单二进制触觉传感器的意图识别能力。不同的相互作用特征，包括触摸位置，人姿势和凝视方向，用于训练监督的机器学习算法，以对触摸是否有意为92％的准确性。我们证明，与协作机器人百特（Baxter）的多模式意图识别相比单疗分析要准确得多。此外，我们的方法还可以通过凝视来衡量用户的注意力来连续监视在故意或无意间之间流动变化的相互作用。如果用户停止在中任务中注意注意力，则建议的意图和注意力识别算法可以激活安全功能，以防止不安全的互动。另外，提出的方法是机器人和触摸传感器布局不可知论，并且与其他方法互补。

强化学习表现出巨大的潜力，可以解决复杂的接触率丰富的机器人操纵任务。但是，在现实世界中使用RL的安全是一个关键问题，因为在培训期间或看不见的情况下，RL政策是不完善的，可能会发生意外的危险碰撞。在本文中，我们提出了一个接触安全的增强增强学习框架，用于接触良好的机器人操纵，该框架在任务空间和关节空间中保持安全性。当RL政策导致机器人组与环境之间的意外冲突时，我们的框架能够立即检测到碰撞并确保接触力量很小。此外，最终效应器被强制执行，同时对外部干扰保持强大的态度。我们训练RL政策以模拟并将其转移到真正的机器人中。关于机器人擦拭任务的现实世界实验表明，即使在策略处于看不见的情况下，我们的方法也能够使接触在任务空间和关节空间中保持较小，同时拒绝对主要任务的干扰。

In this paper, we propose a unified whole-body control framework for velocity-controlled mobile collaborative robots which can distribute task motion into the arm and mobile base according to specific task requirements by adjusting weighting factors. Our framework focuses on addressing two challenging issues in whole-body coordination: 1) different dynamic characteristics of the mobile base and the arm; 2) avoidance of violating both safety and configuration constraints. In addition, our controller involves Coupling Dynamic Movement Primitives to enable the essential capabilities for collaboration and interaction applications, such as obstacle avoidance, human teaching, and compliance control. Based on these, we design an adaptive motion mode for intuitive physical human-robot interaction through adjusting the weighting factors. The proposed controller is in closed-form and thus quite computationally efficient. Several typical experiments carried out on a real mobile collaborative robot validate the effectiveness of the proposed controller.

模型预测控制（MPC）方案已经证明了它们在控制高自由度（DOF）复杂机器人系统方面的效率。但是，它们的计算成本很高，更新速度约为数十万。这种相对较慢的更新速率阻碍了这种系统稳定的触觉远程操作的可能性，因为缓慢的反馈回路可能会导致对操作员的不稳定性和透明度的丧失。这项工作为MPC控制的复杂机器人系统的透明远程操作提供了一个新颖的框架。特别是，我们采用反馈MPC方法并利用其结构来以快速速率计算运营商输入，该快速速率与MPC循环本身的更新率无关。我们在移动操纵器平台上演示了我们的框架，并表明它可以显着提高触觉远程操作的透明度和稳定性。我们还强调，所提出的反馈结构是令人满意的，并且不违反最佳控制问题中定义的任何约束。据我们所知，这项工作是使用全身MPC框架的双边操纵器的双边远程操作的首次实现。

在本文中，我们提出了对传感器可观察性，传感器可操作性及其各自索引的新颖概念的初步定义和分析。目的是分析和评估分布式定向或基于轴向传感器的性能，以观察任务空间中的特定轴，这是串行机器人操纵器中关节配置的函数。例如，连接扭矩传感器通常用于串行机器人操纵器中，并被认为完全能够估算最终效应力，但是某些联合配置可能会导致一个或多个任务空间轴因接头扭矩传感器的方式而无法观察到一个或多个任务空间轴对齐。提出的传感器可观察性提供了一种分析当前机器人配置质量以观察任务空间的方法。另一方面，传感器的操纵性衡量了机器人增加或降低观察质量的能力，该观察质量类似于传统运动学操纵性测量的最终效应器位置可操作性。在串行机器人操纵器中特定的关节扭矩传感器的特定情况下，传感器可观察性和传统运动学雅各比式之间的相似之处。尽管可以从串行操纵器中的雅各布转置的运动学分析中检索类似的信息，但在分析非关节安装的传感器和其他传感器类型方面，传感器可观察性被证明更为普遍。此外，对雅各布转置的零空间分析易于虚假观察性奇异性。使用机器人百特的模拟和实验证明了在物理相互作用中保持适当的传感器可观察性的重要性。

当双臂机器人夹在人类环境中的刚性物体时，环境或协作人类将对操作的物体或机器人手臂施加偶然的扰动，导致夹紧失败，损坏机器人即使伤害了人类。该研究提出了优先化的分层合规性控制，同时处理双臂机器人夹紧中的两种干扰。首先，我们使用分层二次编程（HQP）来解决联合约束下的机器人反向运动学，并优先顺序对象对象对象的干扰遵守情况。其次，我们在与F / T传感器的势头观察者中估计干扰力，并采用导纳控制来实现优异性。最后，我们在14-DOF位置控制双臂机器人Walkerx上进行验证实验，稳定地夹紧刚性物体，同时实现对扰动的依从性。

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。

上肢控制和功能的丧失是中风后患者的不懈症状。这将使他们的日常生活活动施加艰辛。引入了超级机器人四肢（SRL）作为解决方案，以通过引入独立的新肢体来恢复损失的自由度（DOF）。 SRL中的致动系统可以分为刚性和软致动器。通过固有的安全性，成本和能源效率，软执行器已证明对刚性的刚性有利。但是，它们的刚度低，这危害了其准确性。可变的刚度执行器（VSA）是新开发的技术，已被证明可确保准确性和安全性。在本文中，我们介绍了基于可变刚度执行器的新型超级机器人肢。根据我们的知识，提议的概念验证SRL是第一个利用可变刚度执行器的人。开发的SRL将帮助中风后患者完成双重任务，例如用叉子和刀进食。说明了系统的建模，设计和实现。评估并通过预定义轨迹对其准确性进行了评估和验证。通过利用动量观察者进行碰撞检测来验证安全性，并通过软组织损伤测试评估了几种冲突后反应策略。通过标准的用户满意度问卷对援助过程进行定性验证。

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。

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。

训练深度强化学习（DRL）运动策略通常需要大量数据以融合到所需的行为。在这方面，模拟器提供了便宜而丰富的来源。对于成功的SIM到现实转移，通常采用详尽的设计方法，例如系统识别，动态随机化和域的适应性。作为替代方案，我们研究了一种简单的随机力注射策略（RFI），以在训练过程中扰动系统动力学。我们表明，随机力的应用使我们能够模拟动力学随机化。这使我们能够获得对系统动力学变化的强大运动策略。我们通过引入情节驱动偏移，进一步扩展了RFI，称为延长的随机力注射（ERFI）。我们证明，ERFI为系统质量提供的变化提供了额外的鲁棒性，平均提供了比RFI的性能提高61％。我们还表明，ERFI足以在两个不同的四足动物平台（Anymal C和Unitree A1）上成功进行SIM到真实传输，即使在户外环境中对不均匀的地形上的感知运动也是如此。

与工作有关的肌肉骨骼障碍（WMSDS）仍然是欧盟的主要职业安全和健康问题。因此，持续追踪工人对可能导致其发展有贡献的因素的暴露是至关重要的。本文介绍了一种在线方法来监控工人上的运动和动态数量，提供当天在日常工作中所需的物理负荷的估计。定义了一套符合人体工程学的指标，以考虑对WMSD的多个潜在贡献者，也重视工人的主题特定要求。为了评估拟议的框架，考虑到在制造业中代表典型工作活动的任务，对十二人受试者进行了彻底的实验分析。对于每个任务，在统计分析之后，识别更好地解释底层物理负荷的符合人体工程学指标，并通过表面肌电图（SEMG）分析的结果支持。还通过公认的和标准工具进行了比较，以评估工作场所的人体工程学，突出所提出的框架引入的益处。结果证明了拟议框架在识别物理危险因素方面的高潜力，从而采取预防措施。该研究的另一个同样重要的贡献是在人类血管动力学测量中创建一个综合数据库，该测量涉及执行典型工业任务的健康受试者的多个感官数据。