For guiding the UAV swarm to pass through narrow openings, a trapezoid virtual tube is designed in our previous work. In this paper, we generalize its application range to the condition that there exist obstacles inside the trapezoid virtual tube and UAVs have strict speed constraints. First, a distributed vector field controller is proposed for the trapezoid virtual tube with no obstacle inside. The relationship between the trapezoid virtual tube and the speed constraints is also presented. Then, a switching logic for the obstacle avoidance is put forward. The key point is to divide the trapezoid virtual tube containing obstacles into several sub trapezoid virtual tubes with no obstacle inside. Formal analyses and proofs are made to show that all UAVs are able to pass through the trapezoid virtual tube safely. Besides, the effectiveness of the proposed method is validated by numerical simulations and real experiments.

为了在混乱的环境中引导多代理系统，连接的四边形虚拟管均设计供所有代理保持在其内部移动，其基础称为单梯形虚拟管。管子内部没有障碍物，即管内部的区域可将其视为安全区域。然后，为单个梯形虚拟试管传递问题提出了分布式群体控制器。该问题通过没有局部最小值的梯度矢量场方法解决。做出正式的分析和证明是为了表明所有代理都能够通过单梯形虚拟管。最后，为了方便实际使用，提出了一个修改的控制器。对于连接的四边形虚拟管，提出了修改的开关逻辑，以避免僵局并防止代理在虚拟管外移动。最后，通过数值模拟和实际实验来验证所提出方法的有效性。

机器人群系统现在对许多具有挑战性的应用越来越吸引人。任何机器人的主要任务是到达目的地，同时保持与其他机器人和障碍物的安全分离。在许多情况下，机器人需要在狭窄的走廊内移动，穿过窗户或门框。为了引导所有机器人在杂乱的环境中移动，在本文中仔细设计了没有障碍物的曲线虚拟管。管内部没有障碍物，即管内的区域可以被视为安全区。然后，提出了一种具有三个精细控制术语的分布式群控制器：线路接近项，机器人避免期限和管保持术语。正式分析和证据表明，可以在有限时间内解决曲线虚拟管通过问题。为方便起见，提出了一种具有近似控制性能的修改式控制器。最后，通过数值模拟和实验验证了所提出的方法的有效性。为了展示所提出的方法的优点，我们的方法和控制屏障功能方法之间的比较也在计算速度方面呈现。

无人驾驶飞行器（无人机）现在越来越多地进入业余和Com-Mercial用户。最近的研究中提出了几种类型的空域结构，包括几种结构化的自由飞行概念。本文为简单地，分布式协调结构化空域概念中的多变量的动作。这是作为自由飞行问题的制定，包括到目的地线和互际碰撞避免的融合。每个多变电器的目的行是先验的。此外，Lyapunov样功能是精心设计的，并进行了建议的分布式控制的正式分析和证明，表明可以解决自由飞行控制问题。更重要的是，由所提出的控制器，一旦进入另一个的安全区域，多个电源可以尽快远离另一个。给出了模拟和实验表明了所提出的方法的有效性。

在本文中，我们为多机器人系统提供了一种分散和无通信的碰撞避免方法，该系统考虑了机器人定位和感测不确定性。该方法依赖于计算每个机器人的不确定感知安全区域，以在高斯分布的不确定性的假设下在环境中导航的其他机器人和环境中的静态障碍物。特别地，在每次步骤中，我们为每个机器人构建一个机器人约束的缓冲不确定性感知的voronoI细胞（B-UAVC）给出指定的碰撞概率阈值。通过将每个机器人的运动约束在其对应的B-UAVC内，即机器人和障碍物之间的碰撞概率仍然可以实现概率碰撞避免。所提出的方法是分散的，无通信，可扩展，具有机器人的数量和机器人本地化和感测不确定性的强大。我们将方法应用于单积分器，双积分器，差动驱动机器人和具有一般非线性动力学的机器人。对地面车辆，四轮车和异质机器人团队进行广泛的模拟和实验，以分析和验证所提出的方法。

本文考虑了非独立多机器人系统的同时位置和方向计划。与仅关注最终位置限制的常见研究不同，我们将非语言移动机器人建模为刚性机构，并引入机器人最终状态的方向和位置约束。换句话说，机器人不仅应达到指定的位置，而且还应同时指出所需的方向。这个问题的挑战在于全州运动计划的不足，因为只需要通过两个控制输入来计划三个州。为此，我们根据刚体建模提出了动态矢量场（DVF）。具体而言，机器人方向的动力学被带入矢量场，这意味着向量场不再是2-D平面上的静态，而是一个动态的，而动态场却随态度角度而变化。因此，每个机器人可以沿DVF的积分曲线移动以达到所需位置，与此同时，姿态角可以在方向动力学之后收敛到指定值。随后，通过在DVF的框架下设计一个圆形向量场，我们进一步研究了运动计划中的避免障碍物和相互企业的避免。最后，提供了数值仿真示例，以验证提出的方法的有效性。

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.

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。

热方程驱动区域覆盖范围（HEDAC）是由潜在场的梯度引导的最先进的多机颈运动控制。特此实施有限元方法以获得Helmholtz部分微分方程的解决方案，该方程对测量运动控制的潜在字段进行了建模。这使我们能够调查任意形状的领域，并以优雅而健壮的方式包括Hedac的基本想法。对于简单的运动运动运动，通过将试剂运动用电位的梯度引导，可以成功处理障碍和边界避免限制。但是，包括其他约束，例如固定障碍物和移动障碍物的最小间隙距离以及最小的路径曲率半径，都需要控制算法的进一步交替。我们通过基于无碰撞逃生路线操纵的直接优化问题制定了一种相对简单但可靠的方法来处理这些约束的方法。这种方法提供了保证的避免碰撞机制，同时由于优化问题分配而在计算上是便宜的。在三个现实的测量场景模拟中评估了所提出的运动控制，显示了测量的有效性和控制算法的鲁棒性。此外，突出了由于定义不当的测量场景而引起的潜在操纵困难，我们提供了有关如何超越它们的指南。结果是有希望的，并表明了对自主测量和潜在的其他HEDAC利用的拟议受限的多代理运动控制的现实适用性。

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.

在过去的二十年中，对机器人羊群的研究受到了极大的关注。在本文中，我们提出了一种约束驱动的控制算法，该算法可最大程度地减少单个试剂的能耗并产生新兴的V形成。随着代理之间的分散相互作用的形成出现，我们的方法对自发添加或将代理去除为系统是强大的。首先，我们提出了一个分析模型，用于在固定翼无人机后面的尾巴上洗涤，并得出了尾随无人机以最大化其旅行耐力的最佳空气速度。接下来，我们证明，简单地在最佳空速上飞行将永远不会导致新兴的羊群行为，并且我们提出了一种新的分散的“ Anseroid”行为，从而产生出现的V形成。我们用约束驱动的控制算法编码这些行为，该算法最小化每个无人机的机车能力。最后，我们证明，在我们提出的控制法律下，以近似V或eChelon形成初始化的无人机将融合，我们证明了这种出现在模拟和与Crazyflie四肢旋转机队的实验中实时发生。

随着迷你无人机在平民工作领域变得越来越有用，他们需要在混乱的环境中安全操作的方法的需求正在增长，尤其是对于固定翼无人机而言，由于它们无法遵循停止执行的执行方法。本文提出了初步研究，以设计一种基于人工电位场算法中使用的排斥力的改善的定义，以设计一种反应性碰撞算法，以允许在杂乱无章的动态环境中可行且安全的固定翼无人机导航。我们在多种情况下提出了改进定义的模拟结果，我们还讨论了未来的研究以改善这些结果。

身体机器人的合作需要严格的安全保证，因为机器人和人类在共享工作区中工作。这封信提出了一个新颖的控制框架，以处理针对人类机器人互动的基于安全至关重要的位置的约束。所提出的方法基于入学控制，指数控制屏障功能（ECBF）和二次计划（QP），以在人与机器人之间的力相互作用期间达到合规性，同时保证安全约束。特别是，入学控制的配方被重写为二阶非线性控制系统，并且人与机器人之间的相互作用力被视为控制输入。通过使用欧洲央行-QP框架作为外部人类力量的补偿器，实时提供了用于入学控制的虚拟力反馈。因此，安全轨迹是从建议的低级控制器进行跟踪的建议的自适应入学控制方案中得出的。拟议方法的创新是，拟议的控制器将使机器人能够自然流动性遵守人类力量，而无需违反任何安全限制，即使在人类外部力量偶然迫使机器人违反约束的情况下。在对两链平面机器人操纵器的仿真研究中，我们的方法的有效性得到了证明。

近年来，无人驾驶汽车（UAV）用于众多检查和视频捕获任务。但是，在障碍附近手动控制无人机是具有挑战性的，并且构成了高风险。即使对于自动飞行，全球导航计划也可能太慢，无法应对新感知的障碍。诸如风之类的干扰可能会导致与计划中的轨迹偏离。在这项工作中，我们提出了一种快速的预测障碍方法，该方法不取决于更高级别的本地化或映射，并保持无人机的动态飞行功能。它直接在LIDAR范围内实时运行，并通过计算范围图像内的角电位字段来调整当前飞行方向。随后根据轨迹预测和接触时间估计来确定速度幅度。使用硬件式模拟评估我们的方法。它可以使无人机保持安全距离，同时允许比以前直接在传感器数据上运行的反应性障碍物方法更高的飞行速度。

在本文中，我们提出了一种反应性约束导航方案，并避免了无人驾驶汽车（UAV）的嵌入式障碍物，以便在障碍物密集的环境中实现导航。拟议的导航体系结构基于非线性模型预测控制（NMPC），并利用板载2D激光雷达来检测障碍物并在线转换环境的关键几何信息为NMPC的参数约束，以限制可用位置空间的可用位置空间无人机。本文还重点介绍了所提出的反应导航方案的现实实施和实验验证，并将其应用于多个具有挑战性的实验室实验中，我们还与相关的反应性障碍物避免方法进行了比较。提出的方法中使用的求解器是优化引擎（开放）和近端平均牛顿进行最佳控制（PANOC）算法，其中采用了惩罚方法来正确考虑导航任务期间的障碍和输入约束。拟议的新颖方案允许快速解决方案，同时使用有限的车载计算能力，这是无人机的整体闭环性能的必需功能，并在多个实时场景中应用。内置障碍物避免和实时适用性的结合使所提出的反应性约束导航方案成为无人机的优雅框架，能够执行快速的非线性控制，本地路径计划和避免障碍物，所有框架都嵌入了控制层中。

我们为非全面移动机器人设计了MPC方法，并在分析上表明，随着时间的变化，线性化的系统可以在跟踪任务中的来源周围产生渐近稳定性。为了避免障碍物，我们提出了速度空间中的约束，该约束根据当前状态明确耦合两个控件输入。

共享工作空间中无线轨迹的生成对于大多数多机器人应用程序至关重要。但是，许多基于模型预测控制（MPC）的广泛使用的方法缺乏基础优化的可行性的理论保证。此外，当以分布式的方式应用无中央协调员时，僵局通常会无限期地互相阻挡。尽管存在诸如引入随机扰动之类的启发式方法，但没有进行深入的分析来验证这些措施。为此，我们提出了一种系统的方法，称为Infinite-Horizo​​n模型预测性控制，并通过死锁解决。 MPC用警告范围对拟议的修改后的Voronoi进行了配方，作为凸优化。基于此公式，对僵局的状况进行了正式分析，并证明与力平衡相似。提出了一个检测分辨率方案，该方案可以在甚至在发生之前有效地在网上检测到僵局，并且一旦检测到，便利用自适应分辨率方案来解决僵局，并在绩效上进行理论保证。此外，所提出的计划算法可确保在输入和模型约束下每个时间步骤的基础优化的递归可行性，对于所有机器人都是并发的，并且只需要本地通信。全面的模拟和实验研究是通过大规模多机器人系统进行的。与其他最先进的方法相比，尤其是在拥挤和高速场景中，成功率的显着提高了成功率。

在本文中，我们提出了针对无人接地车辆（UGV）的新的控制屏障功能（CBF），该功能有助于避免与运动学（非零速度）障碍物发生冲突。尽管当前的CBF形式已经成功地保证了与静态障碍物的安全/碰撞避免安全性，但动态案例的扩展已获得有限的成功。此外，借助UGV模型，例如Unicycle或自行车，现有CBF的应用在控制方面是保守的，即在某些情况下不可能进行转向/推力控制。从经典的碰撞锥中汲取灵感来避免轨迹规划，我们介绍了其新颖的CBF配方，并具有对独轮车和自行车模型的安全性保证。主要思想是确保障碍物的速度W.R.T.车辆总是指向车辆。因此，我们构建了一个约束，该约束确保速度向量始终避开指向车辆的向量锥。这种新控制方法的功效在哥白尼移动机器人上进行了实验验证。我们将其进一步扩展到以自行车模型的形式扩展到自动驾驶汽车，并在Carla模拟器中的各种情况下证明了避免碰撞。

我们提出了一种变体的乘法器（ADMM）的交替方向方法，以解决受约束的轨迹优化问题。我们的ADMM框架将联合优化分为小子问题，导致低迭代成本和分散的参数更新。我们的方法继承了原始内部点法（P-IPM）的理论特性（P-IPM），即保证碰撞避免和同型保存，同时是速度更快的秩序。我们已经分析了收敛性，并评估了我们的时间最佳多UAV轨迹优化的方法，以及多个机器人臂的同时达到多个机器人臂的方法，在那里我们考虑运动学 - ，动态限制和同级保留碰撞约束。我们的方法突出显示加速10-100倍，同时产生可比品质的轨迹作为最先进的P-IPM求解器。

近年来，移动机器人的安全问题引起了人们的关注。在本文中，我们提出了一种智能的物理攻击，通过从外部观察中学习障碍 - 避免机制，将移动机器人置于预设位置。我们作品的显着新颖性在于揭示具有智能和高级设计的基于物理攻击的可能性，可以带来真正的威胁，而没有对系统动态或对内部系统的访问的先验知识。传统网络空间安全中的对策无法处理这种攻击。练习，拟议的攻击的基石是积极探索受害者机器人与环境的复杂相互作用的特征，并学习对其行为的有限观察中表现出的障碍知识。然后，我们提出了最短的路径和手持攻击算法，以从巨大的运动空间中找到有效的攻击路径，从而在路径长度和活动期间分别以低成本实现了驾驶到陷阱目标。证明了算法的收敛性，并进一步得出了攻击性能范围。广泛的模拟和现实生活实验说明了拟议攻击的有效性，招呼未来对机器人系统的物理威胁和防御的研究。