长期以来，PATH规划一直是机器人技术的主要研究领域之一，PRM和RRT是最有效的计划者之一。尽管通常非常有效，但这些基于抽样的计划者在“狭窄通道”的重要情况下可能会变得昂贵。本文开发了专门为狭窄通道问题制定的路径规划范例。核心是基于计划由椭圆形工会封装的刚体机器人的计划。每个环境特征都使用具有$ \ Mathcal {C}^1 $边界的严格凸面来表示几何（例如，超级方面）。这样做的主要好处是，配置空间障碍物可以以封闭形式明确地进行参数化，从而可以使用先验知识来避免采样不可行的配置。然后，通过表征针对多个椭圆形的紧密体积，可以保证涉及旋转的机器人过渡无碰撞，而无需执行传统的碰撞检测。此外，通过与随机抽样策略结合使用，可以将提出的计划框架扩展到解决较高的维度问题，在该问题中，机器人具有移动的基础和铰接的附属物。基准结果表明，所提出的框架通常优于基于采样的计划者的计算时间和成功率，在找到单身机器人和具有较高维度配置空间的狭窄走廊的路径方面。使用建议的框架进行了物理实验，在人形机器人中进一步证明，该机器人在几个混乱的环境中行走，通道狭窄。

Tendon-driven robots, where one or more tendons under tension bend and manipulate a flexible backbone, can improve minimally invasive surgeries involving difficult-to-reach regions in the human body. Planning motions safely within constrained anatomical environments requires accuracy and efficiency in shape estimation and collision checking. Tendon robots that employ arbitrarily-routed tendons can achieve complex and interesting shapes, enabling them to travel to difficult-to-reach anatomical regions. Arbitrarily-routed tendon-driven robots have unintuitive nonlinear kinematics. Therefore, we envision clinicians leveraging an assistive interactive-rate motion planner to automatically generate collision-free trajectories to clinician-specified destinations during minimally-invasive surgical procedures. Standard motion-planning techniques cannot achieve interactive-rate motion planning with the current expensive tendon robot kinematic models. In this work, we present a 3-phase motion-planning system for arbitrarily-routed tendon-driven robots with a Precompute phase, a Load phase, and a Supervisory Control phase. Our system achieves an interactive rate by developing a fast kinematic model (over 1,000 times faster than current models), a fast voxel collision method (27.6 times faster than standard methods), and leveraging a precomputed roadmap of the entire robot workspace with pre-voxelized vertices and edges. In simulated experiments, we show that our motion-planning method achieves high tip-position accuracy and generates plans at 14.8 Hz on average in a segmented collapsed lung pleural space anatomical environment. Our results show that our method is 17,700 times faster than popular off-the-shelf motion planning algorithms with standard FK and collision detection approaches. Our open-source code is available online.

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。

工业机器人操纵器（例如柯机）的应用可能需要在具有静态和非静态障碍物组合的环境中有效的在线运动计划。当可用的计算时间受到限制或无法完全产生解决方案时，现有的通用计划方法通常会产生较差的质量解决方案。我们提出了一个新的运动计划框架，旨在在用户定义的任务空间中运行，而不是机器人的工作空间，该框架有意将工作空间一般性交易，以计划和执行时间效率。我们的框架自动构建在线查询的轨迹库，类似于利用离线计算的以前方法。重要的是，我们的方法还提供了轨迹长度上有限的次级优势保证。关键的想法是建立称为$ \ epsilon $ -Gromov-Hausdorff近似值的近似异构体，以便在任务空间附近的点也很接近配置空间。这些边界关系进一步意味着可以平稳地串联轨迹，这使我们的框架能够解决批次查询方案，目的是找到最小长度的轨迹顺序，这些轨迹访问一组无序的目标。我们通过几种运动型配置评估了模拟框架，包括安装在移动基础上的操纵器。结果表明，我们的方法可实现可行的实时应用，并为扩展其功能提供了有趣的机会。

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.

在这项工作中，我们提出了一个基于工作空间的计划框架，尽管它使用冗余工作空间密钥点代表机器人状态，但可以利用可解释的几何信息，从而为复杂的机器人提供高质量的无碰撞路径。使用工作空间几何形状，我们首先找到每个钥匙点的无碰撞线性路径，以便在每个段的端点上，在密钥点之间满足距离约束。使用这些零件线性路径作为初始条件，我们可以执行优化步骤，以快速找到满足各种约束并将所有段组合在一起以获得有效路径的路径。我们表明，这些调整后的路径不太可能造成碰撞，并且建议的方法很快，可以产生良好的效果。

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。

我们提出了一种分层骨骼引导的运动计划算法来指导移动机器人。良好的骨骼绘制了C空间子空间的连接性，该子空间包含显着的自由度，并能够引导计划者快速找到所需的解决方案。但是，有时骨骼并不能密切代表自由的C空间，这通常会误导当前的骨架引导的计划者。分层骨骼指导的计划策略逐渐放松其对工作区骨骼的依赖，因为C空间被采样，从而逐渐返回了一条次优路径，该路径在标准骨架引导的算法中无法保证。与标准骨骼指导计划者和其他懒惰计划策略的实验比较显示了路线图施工时间的显着改善，同时保持混乱环境中多电量问题的路径质量。

在本文中，我们在混乱的环境中沿多项式轨迹引入了一个通用的连续碰撞检测（CCD）框架，包括各种静态障碍物模型。具体而言，我们发现机器人和障碍物之间的碰撞条件可以转化为一组多项式不平等，其根可以由提议的求解器有效地解决。此外，我们在广泛的CCD框架中测试具有各种运动学和动态约束的不同类型的移动机器人，并验证它允许可证明的碰撞检查并可以计算确切的影响时间。此外，我们将架构与导航系统中的路径计划器相结合。从我们的CCD方法中受益，移动机器人能够在一些具有挑战性的情况下安全地工作。

解决逆运动学问题是针对清晰机器人的运动计划，控制和校准的基本挑战。这些机器人的运动学模型通常通过关节角度进行参数化，从而在机器人构型和最终效果姿势之间产生复杂的映射。或者，可以使用机器人附加点之间的不变距离来表示运动学模型和任务约束。在本文中，我们将基于距离的逆运动学的等效性和大量铰接式机器人和任务约束的距离几何问题进行形式化。与以前的方法不同，我们使用距离几何形状和低级别矩阵完成之间的连接来通过局部优化完成部分欧几里得距离矩阵来找到逆运动学解决方案。此外，我们用固定级革兰氏矩阵的Riemannian歧管来参数欧几里得距离矩阵的空间，从而使我们能够利用各种成熟的Riemannian优化方法。最后，我们表明，绑定的平滑性可用于生成知情的初始化，而无需大量的计算开销，从而改善收敛性。我们证明，我们的逆运动求解器比传统技术获得更高的成功率，并且在涉及许多工作区约束的问题上大大优于它们。

我们提出了一种在带有多边形边界的连续平面工作区中，用于标记，磁盘形多机器人路径计划（MPP）的集中式算法。我们的方法会自动将连续问题转换为离散的基于图的变体，称为卵石运动问题，可以有效地解决。为了构建基础卵石图，我们通过内侧轴转换在工作区中的刻有圆圈，并将机器人组织到每个刻有圆圈内的层中。我们表明，我们的分层卵石图可实现无碰撞运动，使所有图形限制的MPP实例都是可行的。然后可以通过将机器人从与图形顶点路由和图形顶点求解的本地导航进行求解的MPP实例。我们在具有高机器人包装密度的多种环境（最高$ 61.6 \％的工作区）上测试了我们的方法。对于通道狭窄的环境，这种密度违反了最先进的MPP计划者做出的完善的假设，而我们的方法的平均成功率为$ 83 \％$。

双向运动规划与其单向对应物相比，平均地减少计划时间。在单次查询可行的运动规划中，使用双向搜索来查找连续运动计划需要前向和反向搜索树之间的边缘连接。这样的树木连接需要解决两点边值问题问题（BVP）。然而，两点BVP解决方案可能是困难的或不可能计算许多系统。我们提出了一种新的双向搜索策略，不需要解决两点BVP。反向树的成本信息而不是直接连接前向和反向树木，而是用作前向搜索的指导启发式。这使得前向搜索能够快速收敛到可行的解决方案而不解决两点BVP。我们提出了两个新的算法（GBRRT和GABRRT），使用此策略并使用多种动态系统和现实世界硬件实验运行多个软件模拟，以表明我们的算法表现出对现有最先进的方法进行的或更好在快速找到初始可行的解决方案时。

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。

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。

我们提出了一种新方法，用于在使用机器人运动计划中使用技术的静态和动态场景中的重定向方法来计算转向用户在物理空间中的无碰撞路径上的重定向增益。我们的第一个贡献是使用来自运动规划和配置空间的概念重定向的数学框架。该框架突出了各种几何和感知的限制，倾向于使无碰撞重定向行走困难。我们使用我们的框架提出了一个有效的解决方案，以便重定向问题使用可见性多边形的概念来计算物理环境和虚拟环境中的自由空间。可见性多边形提供了可见的整个空间的简明表示，并且因此可以从环境内的位置到用户。使用可行性空间的表示，我们应用重定向步行以将用户转向物理环境中的可见性多边形区域，该区域与用户占据虚拟环境中的可见性多边形中的区域密切相关。我们表明我们的算法能够沿着路径转向用户，这些路径导致比静态和动态场景中的现有最先进的算法显着更少的重置。我们的项目网站可在https://gamma.umd.edu/vis_poly/提供。

作为自动驾驶系统的核心部分，运动计划已受到学术界和行业的广泛关注。但是，由于非体力学动力学，尤其是在存在非结构化的环境和动态障碍的情况下，没有能够有效的轨迹计划解决方案能够为空间周期关节优化。为了弥合差距，我们提出了一种多功能和实时轨迹优化方法，该方法可以在任意约束下使用完整的车辆模型生成高质量的可行轨迹。通过利用类似汽车的机器人的差异平坦性能，我们使用平坦的输出来分析所有可行性约束，以简化轨迹计划问题。此外，通过全尺寸多边形实现避免障碍物，以产生较少的保守轨迹，并具有安全保证，尤其是在紧密约束的空间中。我们通过最先进的方法介绍了全面的基准测试，这证明了所提出的方法在效率和轨迹质量方面的重要性。现实世界实验验证了我们算法的实用性。我们将发布我们的代码作为开源软件包，目的是参考研究社区。

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。

为了安全操作，机器人必须能够避免在不确定的环境中发生碰撞。现有的不确定性运动计划方法通常会对高斯和障碍几何形状做出保守的假设。尽管视觉感知可以对环境提供更准确的表示，但其用于安全运动计划的使用受到神经网络的固有错误校准的限制以及获得足够数据集的挑战。为了解决这些模仿，我们建议采用经过系统增强数据集训练的深层语义分割网络的合奏，以确保可靠的概率占用信息。为了避免在运动计划中进行保守主义，我们通过基于场景的路径计划方法直接采用了概率感知。速度调度方案被应用于路径上，以确保跟踪不准确的情况。我们证明了系统数据增强与深层合奏结合的有效性以及与最新方法相比的基于方案的计划方法，并在涉及人手的实验中验证了我们的框架。

当没有光学信息可用时，在不确定环境下的机器人探索具有挑战性。在本文中，我们提出了一种自主解决方案，即仅基于触觉感测，探索一个未知的任务空间。我们首先根据MEMS晴雨表设备设计了晶须传感器。该传感器可以通过非侵入性与环境进行交互来获取联系信息。该传感器伴随着一种计划技术，可以通过使用触觉感知来产生探索轨迹。该技术依赖于触觉探索的混合政策，其中包括用于对象搜索的主动信息路径计划，以及用于轮廓跟踪的反应性HOPF振荡器。结果表明，混合勘探政策可以提高对象发现的效率。最后，通过细分对象和分类来促进场景的理解。开发了一个分类器，以根据晶须传感器收集的几何特征识别对象类别。这种方法证明了晶须传感器以及触觉智能，可以提供足够的判别特征来区分对象。

通常，地形几何形状是非平滑的，非线性的，非凸的，如果通过以机器人为中心的视觉单元感知，则似乎部分被遮住且嘈杂。这项工作介绍了能够实时处理上述问题的完整控制管道。我们制定了一个轨迹优化问题，该问题可以在基本姿势和立足点上共同优化，但要遵守高度图。为了避免收敛到不良的本地Optima，我们部署了逐步的优化技术。我们嵌入了一个紧凑的接触式自由稳定性标准，该标准与非平板地面公式兼容。直接搭配用作转录方法，导致一个非线性优化问题，可以在少于十毫秒内在线解决。为了在存在外部干扰的情况下增加鲁棒性，我们用动量观察者关闭跟踪环。我们的实验证明了爬楼梯，踏上垫脚石上的楼梯，并利用各种动态步态在缝隙上。