在本文中，我们为采样通信场景中的一类多机器人系统提出了一种反向运动控制器。目标是使一组机器人执行轨迹跟踪{以协调的方式}当通信的采样时间是不可忽略的，破坏标准控制设计的理论收敛保证。鉴于配置空间中可行的期望轨迹，所提出的控制器从采样时间瞬间从系统接收测量，并计算由低级控制器跟踪的机器人的速度引用。我们提出了一个共同设计的反馈加上馈电控制器，具有可提供的稳定性和误差会聚保证，并进一步表明所获得的控制器是可分散的实现的可供选择。我们使用现实模拟器（飞行起重机）的电缆悬挂负荷的协同空中操纵方案中的数值模拟来测试所提出的控制策略。最后，我们将建议的分散控制器与集中式方法进行比较，可通过智能启发式调整反馈增益，并表明它实现了可比性。

在这项工作中，我们考虑了需要通过电缆或机器人臂操纵/运输物体的移动机器人的问题。我们考虑一种操纵机器人的数量冗余的场景，即，可以通过机器人的不同配置获得所需的对象配置。这项工作的目的是表明，可以使用通信来实现机器人中的协同局部反馈控制器，以改善扰动抑制并降低对象中的结构应力。特别地，我们考虑采样测量并通过无线传输测量的现实场景，并且采样周期与系统动态时间常数相当。我们首先提出了一种运动模型，该模型与高增益控制下的整体系统动态一致，然后我们为不同规范下的配置误差提供了足够的指数稳定性和单调减少。最后，我们在完整的动态系统上测试所提出的控制器，显示出局部通信的益处。

收缩理论是一种分析工具，用于研究以均匀的正面矩阵定义的收缩度量下的非自主（即，时变）非线性系统的差动动力学，其存在导致增量指数的必要和充分表征多种溶液轨迹彼此相互稳定性的稳定性。通过使用平方差分长度作为Lyapunov样功能，其非线性稳定性分析向下沸腾以找到满足以表达为线性矩阵不等式的稳定条件的合适的收缩度量，表明可以在众所周知的线性系统之间绘制许多平行线非线性系统理论与收缩理论。此外，收缩理论利用了与比较引理结合使用的指数稳定性的优越稳健性。这产生了基于神经网络的控制和估计方案的急需安全性和稳定性保证，而不借助使用均匀渐近稳定性的更涉及的输入到状态稳定性方法。这种独特的特征允许通过凸优化来系统构造收缩度量，从而获得了由于扰动和学习误差而在外部扰动的时变的目标轨迹和解决方案轨迹之间的距离上的明确指数界限。因此，本文的目的是介绍了收缩理论的课程概述及其在确定性和随机系统的非线性稳定性分析中的优点，重点导出了各种基于学习和数据驱动的自动控制方法的正式鲁棒性和稳定性保证。特别是，我们提供了使用深神经网络寻找收缩指标和相关控制和估计法的技术的详细审查。

本文介绍了机器人系统的安全关键控制的框架，当配置空间中的安全区域上定义了安全区域时。为了保持安全性，我们基于控制屏障函数理论综合安全速度而不依赖于机器人的A可能复杂的高保真动态模型。然后，我们跟踪跟踪控制器的安全速度。这使得在无模型安全关键控制中。我们证明了拟议方法的理论安全保障。最后，我们证明这种方法是适用于棘手的。我们在高保真仿真中使用SEGWAY执行障碍避免任务，以及在硬件实验中的无人机和Quadruped。

本文考虑了安全协调一个配备传感器的机器人团队的问题，以减少有关动态过程的不确定性，而该过程将使目标消除信息增益和能源成本。优化这种权衡是可取的，但是在机器人轨迹集中导致非占主酮目标函数。因此，基于协调下降的普通多机器人计划者失去了其性能保证。此外，处理非单调性的方法在受到机器人间碰撞避免约束时会失去其性能保证。由于需要保留性能保证和安全保证，这项工作提出了一种分布式计划者的层次结构方法，该方法使用本地搜索，并根据控制屏障功能提供了基于控制屏障功能的当地搜索和分散的控制器，以确保安全并鼓励及时到达传感位置。通过大量的模拟，硬件测试和硬件实验，我们证明了所提出的方法比基于坐标下降的算法在感应和能源成本之间取得更好的权衡。

开发了一个领导者追随者系统，用于合作运输。据我们所知，这是一个不需要互联通信的第一工作，并且可以实时修改有效载荷的参考轨迹，以便它可以应用于动态变化的环境。为了在无通信条件下实时跟踪修改的参考轨迹，引导跟随系统被认为是非文展系统，其中开发了控制器以实现有效载荷的渐近跟踪。为了消除安装力传感器的需要，开发了UKFS（Unscented Kalman滤波器）以估计领导者和追随者所施加的力量。进行稳定性分析以证明闭环系统的跟踪误差。仿真结果表明跟踪控制器的良好性能。实验表明，领导者的控制器和追随者可以在现实世界中工作，但是跟踪误差受到限制空间中气流的干扰的影响。

我们提出协调指导矢量字段，以与机器人团队同时完成两个任务：首先，多个机器人的指导和导航到可能嵌入2D或3D中的可能不同的路径或表面；其次，他们的运动协调在跟踪他们的规定路径或表面时。运动配位是由路径或表面上的机器人之间所需的参数位移定义的。通过控制对应于指导矢量场之间的路径或表面参数的虚拟坐标来实现这种所需的位移。由动力学系统理论和Lyapunov理论支撑的严格数学保证，用于从所有初始位置上有效的分布式运动协调和机器人在路径或表面上导航。作为实用机器人应用的一个例子，我们从所提出的具有驱动饱和度的Dubins-car样模型的指导向量场中得出了一种对照算法。我们提出的算法分布并可扩展到任意数量的机器人。此外，广泛的说明性模拟和固定翼飞机户外实验验证了我们算法的有效性和鲁棒性。

通过连续静态状态反馈诱导的任务是在本文中考虑了非线性控制系统中的渐近稳定的杂核轨道。主要动机来自确保在欠抖动的机械系统中对所谓的点对点机动的收敛的问题。即，在其状态控制空间中平滑曲线，这与系统动态一致，并连接两个（线性）稳定的平衡点。该方法使用特定的参数化，以及在机动上的状态投影，以便为此目的结合两个线性化技术：沿轨道的边界的均衡和横向线性化的雅蟒线性化。这允许通过求解半纤维编程问题来计算稳定控制增益。由此产生的非线性控制器同时渐近轨道稳定轨道和最终平衡，是局部LipsChitz连续的时间不变，不需要切换，并且具有熟悉的馈送加上反馈状结构。该方法还通过基于同步函数的参数来互补，用于规划具有一定程度的疏松的机械系统的机械系统。 “蝴蝶”机器人在两点之间的球滚动的非预先生操纵任务的数值模拟证明了合成的功效。

研究界，工业和社会中地面移动机器人（MRS）和无人机（UAV）的重要性正在迅速发展。如今，这些代理中的许多代理都配备了通信系统，在某些情况下，对于成功完成某些任务至关重要。在这种情况下，我们已经开始见证在机器人技术和通信的交集中开发一个新的跨学科研究领域。该研究领域的意图是将无人机集成到5G和6G通信网络中。这项研究无疑将在不久的将来导致许多重要的应用。然而，该研究领域发展的主要障碍之一是，大多数研究人员通过过度简化机器人技术或通信方面来解决这些问题。这阻碍了达到这个新的跨学科研究领域的全部潜力的能力。在本教程中，我们介绍了一些建模工具，从跨学科的角度来解决涉及机器人技术和通信的问题所需的一些建模工具。作为此类问题的说明性示例，我们将重点放在本教程上，讨论通信感知轨迹计划的问题。

This book provides a solution to the control and motion planning design for an octocopter system. It includes a particular choice of control and motion planning algorithms which is based on the authors' previous research work, so it can be used as a reference design guidance for students, researchers as well as autonomous vehicles hobbyists. The control is constructed based on a fault tolerant approach aiming to increase the chances of the system to detect and isolate a potential failure in order to produce feasible control signals to the remaining active motors. The used motion planning algorithm is risk-aware by means that it takes into account the constraints related to the fault-dependant and mission-related maneuverability analysis of the octocopter system during the planning stage. Such a planner generates only those reference trajectories along which the octocopter system would be safe and capable of good tracking in case of a single motor fault and of majority of double motor fault scenarios. The control and motion planning algorithms presented in the book aim to increase the overall reliability of the system for completing the mission.

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。

受约束运动控制的最新进展使其成为在具有挑战性的任务中使用任意几何形状控制机器人的有吸引力的策略。当前大多数作品都假定机器人运动模型足够精确，可以完成手头的任务。但是，随着机器人应用的需求和安全要求的增加，需要在线补偿运动学不准确的控制器。我们提出了基于二次编程的自适应约束运动控制策略，该策略使用部分或完整的任务空间测量来补偿在线校准错误。与最先进的运动学控制策略相比，我们的方法在实验中得到了验证。

该论文提出了两种控制方法，用于用微型四轮驱动器进行反弹式操纵。首先，对专门为反转设计设计的现有前馈控制策略进行了修订和改进。使用替代高斯工艺模型的贝叶斯优化通过在模拟环境中反复执行翻转操作来找到最佳运动原语序列。第二种方法基于闭环控制，它由两个主要步骤组成：首先，即使在模型不确定性的情况下，自适应控制器也旨在提供可靠的参考跟踪。控制器是通过通过测量数据调整的高斯过程来增强无人机的标称模型来构建的。其次，提出了一种有效的轨迹计划算法，该算法仅使用二次编程来设计可行的轨迹为反弹操作设计。在模拟和使用BitCraze Crazyflie 2.1四肢旋转器中对两种方法进行了分析。

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.

这项工作提出了一种基于（几乎）全局收敛到所需形状的双极坐标的新型二维形成控制方案（一类微型无环持续图）。规定的绩效控制被用来设计一项分散的控制法，该法律避免了奇异性并引入了针对外部干扰的鲁棒性，同时确保了闭环系统的预定义瞬态和稳态性能。此外，结果表明，所提出的形成控制方案可以同时处理编队操作，缩放和方向规范。此外，拟议的控制法在代理商的任意定向的本地坐标框架中仅使用低成本板视力传感器可以实现，这有利于实际应用。最后，一项编队操纵模拟研究验证了所提出的方法。

使用自适应机器学习解决了在不准确运动学模型的情况下，在存在不正确的运动学模型的情况下形成封闭运动链的合作操纵器的自我调整控制问题。两个级联估计器在线更新了与互连操纵器的相对位置/方向不确定性有关的运动学参数，以调整合作控制器，以通过最小值驱动力来实现准确的运动跟踪。该技术允许对所涉及的操纵器的相对运动学进行准确的校准，而无需高精度的终点传感或力测量，因此在经济上是合理的。研究整个实时估计器/控制器系统的稳定性表明，可以确保自适应控制过程的收敛性和稳定性，如果i）角速度向量的方向不会随着时间的推移而保持恒定；参数误差是由一些已知参数的缩放器函数上限。自适应控制器被证明是无奇异性的，即使控制定律涉及在估计参数下计算的矩阵的近似。实验结果证明了传统的反向动态控制方案对运动不准确的跟踪性能的敏感性，而自我调整合作控制器的跟踪误差显着降低。

最近的四型车辆超越了常规设计，更加强调可折叠和可重构的身体。但是，最新的状态仍然着重于此类设计的机械可行性，在配置切换过程中有关车辆的跟踪性能的讨论有限。在本文中，我们提出了一个完整的控制和计划框架，用于在配置切换过程中进行态度跟踪并遏制任何基于开关的干扰，这可能导致违反安全限制并导致崩溃。控制框架包括一个具有估计器的形态感知自适应控制器，以说明参数变化和最小值轨迹计划器，以在切换时实现稳定的飞行。态度跟踪的稳定性分析是通过采用开关系统理论和仿真结果来验证了拟议的框架，该框架是通过通道通过通道的可折叠四极管飞行的框架。

我们研究了目标稳定的问题，并在机器人和车辆中避免了强大的障碍物，这些障碍物仅用于实现实时定位的目的。由于障碍物引起的拓扑障碍，该问题尤其具有挑战性，这排除了能够同时稳定和避免障碍的平稳反馈控制器的存在。为了克服这个问题，我们开发了一个基于视觉的混合控制器，该控制器可以使用磁滞机制和数据辅助主管在两种不同的反馈定律之间切换。本文的主要创新是将合适的感知图纳入混合控制器。这些地图可以从从车辆中的摄像机获得的数据中学到，并通过卷积神经网络（CNN）训练。在此感知图上​​的合适假设下，我们就融合和避免障碍物的轨迹建立了对车辆轨​​迹的理论保证。此外，在不同的情况下，对基于视觉的混合控制器进行了数值测试，包括嘈杂的数据，失败的传感器以及带有遮挡的相机。

稳定性和安全性是成功部署自动控制系统的关键特性。作为一个激励示例，请考虑在复杂的环境中自动移动机器人导航。概括到不同操作条件的控制设计需要系统动力学模型，鲁棒性建模错误以及对安全\ newzl {约束}的满意度，例如避免碰撞。本文开发了一个神经普通微分方程网络，以从轨迹数据中学习哈密顿系统的动态。学识渊博的哈密顿模型用于合成基于能量的被动性控制器，并分析其\ emph {鲁棒性}，以在学习模型及其\ emph {Safety}中对环境施加的约束。考虑到系统的所需参考路径，我们使用虚拟参考调查员扩展了设计，以实现跟踪控制。州长国家是一个调节点，沿参考路径移动，平衡系统能级，模型不确定性界限以及违反安全性的距离，以确保稳健性和安全性。我们的哈密顿动力学学习和跟踪控制技术在\修订后的{模拟的己谐和四型机器人}在混乱的3D环境中导航。

具有安全行为的赋予非线性系统在现代控制中越来越重要。对于必须在动态变化的环境中安全运行的现实生活控制系统，此任务尤其具有挑战性。本文通过建立环境控制障碍功能（ECBFS）的概念，在动态环境中开发了一种安全关键控制框架。即使在输入延迟存在下，该框架也能够保证安全性，通过占系统延迟响应期间环境的演变。潜在的控制合成依赖于预测系统的未来状态和延迟间隔通过延迟间隔，具有稳健的安全保证预测误差。通过简单的自适应巡航控制问题和更复杂的机器人应用在SEGWAY平台上证明了所提出的方法的功效。