这项工作的目的是利用一种称为虚拟分解控制（VDC）的自适应分散控制方法来控制7度自由度（DOF）右上线BIMB外骨骼的最终效果的方向和位置。流行的自适应VDC方法需要调整13N适应性增长以及26N上和下参数边界，其中n是刚体的数量。因此，利用VDC方案控制高DOF机器人，例如7-DOF上LIMB外骨骼可能是一项艰巨的任务。在本文中，采用了一种新的适应函数，即所谓的自然适应定律（NAL），以消除VDC的这些负担，从而使所有13N的增长降低到一个并消除对上和下限的依赖性。为此，基于VDC的动态方程进行了重组，并使惯性参数向量与NAL兼容。然后，利用NAL自适应函数设计新的自适应VDC方案。这种新型的自适应VDC方法可确保无需上限和下限的估计参数的身体一致性条件。最后，通过虚拟稳定性概念和随附的功能证明了算法的渐近稳定性。实验结果用于证明拟议的新自适应VDC方案的出色性能。

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。

本文提出了一种具有平行$ - $串行结构的重型操纵器的新颖建模方法。每次考虑并行$ - $串行结构包含一个旋转段，其具有由无源旋转接头连接的刚性连杆，并由线性液压致动器致动，从而形成闭合的运动回路。另外，也考虑由由液压线性致动器驱动的棱柱接头组成的棱柱形段。执行器力的表达式使用Newton $ - $ euler（n $ - $ e）动态制定。推导过程不假设从操纵器链路解耦的无麻麻空致动器，这在拉格朗日动力学制剂中是常见的。致动器压力动力学包括在分析中，总共引进到普通微分方程（ODES）的三阶系统。在N $ - $ E框架中提出的模型，比其前身更少的参数，激发了虚拟分解控制（VDC）系统过程的修订，以制定基于新模型的控制法。获得每个通用机械手旋转和棱柱形段的虚拟稳定性，导致整个机器人的Lyapunov稳定性。

拟议的控制方法使用基于自适应的馈电控制器来为CDPR建立一个被动输入输出映射，该映射与线性不变的严格阳性真实反馈控制器一起使用，以确保稳健的闭环输入输出稳定性和渐进式姿势轨迹通过消极定理跟踪。所提出的控制器的新颖性是其配方用于一系列有效载荷态度参数化，包括任何无约束的态度参数化，四元组或方向余弦矩阵（DCM）。通过用刚性和柔性电缆的CDPR进行数值模拟，证明了所提出的控制器的性能和鲁棒性。结果证明了仔细定义CDPR的姿势误差的重要性，CDPR的姿势误差是在使用Quaternion和dcm时以乘法方式执行的，并且在使用不受约束的态度参数时（例如Euler-andle-angle序列）时以特定的添加剂方式执行。

软机器均由柔顺性和可变形的材料制成，可以对传统的刚性机器人进行具有挑战性的任务。软机器人的固有依从性使其更适合和适应与人类和环境的相互作用。然而，这种优势以成本为准：他们的连续性性质使得强大地发展基于稳健的基于模型的控制策略。具体地，解决这一挑战的自适应控制方法尚未应用于物理软机械臂。这项工作介绍了使用Euler-Lagrange方法对软连续式机械手进行动态的重新装配。该模型消除了先前作品中的简化假设，并提供了更准确的机器人惯性描述。基于我们的模型，我们介绍了任务空间自适应控制方案。该控制器对模型参数不确定性和未知输入干扰具有稳健。控制器在物理软连续臂上实现。进行了一系列实验以验证控制器在不同有效载荷下的任务空间轨迹跟踪中的有效性。在准确性和稳健性方面，控制器均优于最先进的方法。此外，所提出的基于模型的控制设计是柔性的，并且可以广泛地推广到具有任意数量的连续段的任何连续型机器人臂。

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。

空中操纵器（AM）表现出特别具有挑战性的非线性动力学；无人机和操纵器携带的是一个紧密耦合的动态系统，相互影响。描述这些动力学的数学模型构成了非线性控制和深度强化学习中许多解决方案的核心。传统上，动力学的配方涉及在拉格朗日框架中的欧拉角参数化或牛顿 - 欧拉框架中的四元素参数化。前者的缺点是诞生奇异性，而后者在算法上是复杂的。这项工作提出了一个混合解决方案，结合了两者的好处，即利用拉格朗日框架的四元化方法，将无奇异参数化与拉格朗日方法的算法简单性联系起来。我们通过提供有关运动学建模过程的详细见解以及一般空中操纵器动力学的表述。获得的动力学模型对实时物理引擎进行了实验验证。获得的动力学模型的实际应用显示在计算的扭矩反馈控制器（反馈线性化）的上下文中，我们通过日益复杂的模型分析其实时功能。

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。

人与机器人之间的双向对象移交可以在机器人以人为中心的制造或服务方面具有重要的功能技能。实现此技能的问题在于任何解决方案的能力来处理三个重要方面：（i）交接阶段的同步时间；（ii）对象的处理构成约束；（iii）理解触觉交换以无缝地实现（i）的某些步骤。我们为（i）和（ii）提出了一种新的方法，该方法包括在任务空间二次编程控制框架中明确制定移交过程作为约束，以实现隐式时间和轨迹相遇。我们的方法是在熊猫机器人手臂上实施的，从人类操作员那里拿走对象。

Energy based control methods are at the core of modern robotic control algorithms. In this paper we present a general approach to virtual model/mechanism control, which is a powerful design tool to create energy based controllers. We present two novel virtual-mechanisms designed for robotic minimally invasive surgery, which control the position of a surgical instrument while passing through an incision. To these virtual mechanisms we apply the parameter tuning method of Larby and Forni 2022, which optimizes for local performance while ensuring global stability.

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。

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。

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。

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.

“无限”软机械臂自由度的自由度使他们的控制尤其具有挑战性。在本文中，我们利用了先前开发的模型，将软臂的等效绘制到一系列通用接头，设计两个闭环控制器：用于轨迹跟踪的配置空间控制器和用于位置控制的任务空间控制器末端效应。在四段软手臂上的广泛实验和模拟证明了以下方面的大量改进：a）配置空间控制器的卓越的跟踪精度和B）减少了任务空间控制器的稳定时间和稳态误差。还验证了任务空间控制器在软臂和环境之间存在相互作用的情况下有效。

对控制框架的兴趣越来越大，能够将机器人从工业笼子转移到非结构化环境并与人类共存。尽管某些特定应用（例如，医学机器人技术）有了显着改善，但仍然需要一个一般控制框架来改善鲁棒性和运动动力学。被动控制者在这个方向上显示出令人鼓舞的结果。但是，他们通常依靠虚拟能源储罐，只要它们不耗尽能量，就可以保证被动性。在本文中，提出了一个分形吸引子来实施可变的阻抗控制器，该控制器可以保留不依赖能箱的无源性。控制器使用渐近稳定电位场在所需状态周围生成一个分形吸引子，从而使控制器稳健地对离散化和数值集成误差。结果证明它可以在相互作用过程中准确跟踪轨迹和最终效应力。因此，这些属性使控制器非常适合需要在最终效应器上进行鲁棒动态相互作用的应用。

我们提出了一种能够跟踪高度侵略性轨迹的新的四轮电路几何控制方案。我们的几何控制器使用所以（3）的对数图来表达Lie代数中的旋转误差，并且我们表明它是全球有吸引力的，而无需复杂的混合切换方案。我们展示了我们的控制器在模拟实验中对高侵袭性轨迹的表现。另外，我们介绍了该控制器的适应，该控制器允许我们在板载飞行控制单元上有效地接口角速率控制器，并显示这种适当的控制方案在四轮硬件平台上跟踪激发轨迹的能力。

Most impedance control schemes in robotics implement a desired passive impedance, allowing for stable interaction between the controlled robot and the environment. However, there is little guidance on the selection of the desired impedance. In general, finding the best stiffness and damping parameters is a challenging task. This paper contributes to this problem by connecting impedance control to robust control, with the goal of shaping the robot performances via feedback. We provide a method based on linear matrix inequalities with sparsity constraints to derive impedance controllers that satisfy a H-infinity performance criterion. Our controller guarantees passivity of the controlled robot and local performances near key poses.

This work proposes a novel singularity avoidance approach for real-time trajectory optimization based on known singular configurations. The focus of this work lies on analyzing kinematically singular configurations for three robots with different kinematic structures, i.e., the Comau Racer 7-1.4, the KUKA LBR iiwa R820, and the Franka Emika Panda, and exploiting these configurations in form of tailored potential functions for singularity avoidance. Monte Carlo simulations of the proposed method and the commonly used manipulability maximization approach are performed for comparison. The numerical results show that the average computing time can be reduced and shorter trajectories in both time and path length are obtained with the proposed approach

本文采取了一步，为人形机器人提供自适应形态能力。我们提出了一种系统的方法，可以使机器人盖变形其形状，其整体尺寸适合人体机器人的人体测量值。更确切地说，我们提出了一个封面概念，该概念由两个主要组成部分组成：骨骼，这是一个称为Node的基本元素和一个软膜的重复，该元素将盖子包裹起来并用其运动构成变形。本文重点关注盖子骨骼，并解决了节点设计，系统建模，电动机定位以及变形系统的控制设计的挑战性问题。封面建模侧重于运动学，并提出了定义系统运动限制的系统方法。然后，我们应用遗传算法来找到运动位置，以使变形盖完全致动。最后，我们提出了控制算法，使覆盖物变为随时间变化的形状。通过进行四个不同的方尺寸盖，分别具有3x3、4x8、8x8和20x20节点的运动学模拟来验证整个方法。对于每个封面，我们应用遗传算法来选择运动位置并执行模拟以跟踪所需形状。仿真结果表明，提出的方法可确保封面跟踪具有良好跟踪性能的所需形状。