在人类机器人的相互作用中，眼球运动在非语言交流中起着重要作用。但是，控制机器人眼的动作表现出与人眼动物系统相似的性能仍然是一个重大挑战。在本文中，我们研究了如何使用电缆驱动的驱动系统来控制人眼的现实模型，该系统模仿了六个眼外肌肉的自由度。仿生设计引入了解决新的挑战，最值得注意的是，需要控制每种肌肉的支撑，以防止运动过程中的紧张感损失，这将导致电缆松弛和缺乏控制。我们构建了一个机器人原型，并开发了一个非线性模拟器和两个控制器。在第一种方法中，我们使用局部衍生技术线性化了非线性模型，并设计了线性 - 季度最佳控制器，以优化计算准确性，能量消耗和运动持续时间的成本函数。第二种方法使用复发性神经网络，该神经网络从系统的样本轨迹中学习非线性系统动力学，以及一个非线性轨迹优化求解器，可最大程度地减少相似的成本函数。我们专注于具有完全不受限制的运动学的快速saccadic眼球运动，以及六根电缆的控制信号的生成，这些电缆同时满足了几个动态优化标准。该模型忠实地模仿了人类扫视观察到的三维旋转运动学和动力学。我们的实验结果表明，尽管两种方法都产生了相似的结果，但非线性方法对于未来改进该模型的方法更加灵活，该模型的计算是线性化模型的位置依赖性偏向和局部衍生物的计算变得特别乏味。

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.

机器人布操作是自动机器人系统的相关挑战性问题。高度可变形的对象，因为纺织品在操纵过程中可以采用多种配置和形状。因此，机器人不仅应该了解当前的布料配置，还应能够预测布的未来行为。本文通过使用模型预测控制（MPC）策略在对象的其他部分应用动作，从而解决了间接控制纺织对象某些点的配置的问题，该策略还允许间接控制的行为点。设计的控制器找到了最佳控制信号，以实现所需的未来目标配置。本文中的探索场景考虑了通过抓住其上角，以平方布的下角跟踪参考轨迹。为此，我们提出并验证线性布模型，该模型允许实时解决与MPC相关的优化问题。增强学习（RL）技术用于学习所提出的布模型的最佳参数，并调整所得的MPC。在模拟中获得准确的跟踪结果后，在真实的机器人中实现并执行了完整的控制方案，即使在不利条件下也可以获得准确的跟踪。尽管总观察到的误差达到5 cm标记，但对于30x30 cm的布，分析表明，MPC对该值的贡献少于30％。

机器人社区在为软机器人设备建模提供的理论工具的复杂程度中看到了指数增长。已经提出了不同的解决方案以克服与软机器人建模相关的困难，通常利用其他科学学科，例如连续式机械和计算机图形。这些理论基础通常被认为是理所当然的，这导致复杂的文献，因此，从未得到完整审查的主题。Withing这种情况下，提交的文件的目标是双重的。突出显示涉及建模技术的不同系列的常见理论根源，采用统一语言，以简化其主要连接和差异的分析。因此，对上市接近自然如下，并最终提供在该领域的主要作品的完整，解开，审查。

近二十年来，软机器人技术一直是机器人社区中的一个热门话题。但是，对于软机器人进行建模和分析的可用工具仍然有限。本文介绍了一个用户友好的MATLAB工具箱Soft Robot Simulator（Sorosim），该工具集合了Cosserat杆的几何变量应变（GVS）模型，以促进对软，刚性或混合机器人系统的静态和动力分析。我们简要概述了工具箱的设计和结构，并通过将其结果与文献中发布的结果进行比较。为了突出该工具箱有效建模，模拟，优化和控制各种机器人系统的潜力，我们演示了四个示例应用程序。所示的应用探索了单，分支，开放式和闭合链机器人系统的不同执行器和外部加载条件。我们认为，软机器人研究社区将从Sorosim工具箱中大大受益，用于多种应用。

虽然在各种应用中广泛使用刚性机器人，但它们在他们可以执行的任务中受到限制，并且在密切的人机交互中可以保持不安全。另一方面，软机器鞋面超越了刚性机器人的能力，例如与工作环境，自由度，自由度，制造成本和与环境安全互动的兼容性。本文研究了纤维增强弹性机壳（释放）作为一种特定类型的软气动致动器的行为，可用于软装饰器。创建动态集参数模型以在各种操作条件下模拟单一免费的运动，并通知控制器的设计。所提出的PID控制器使用旋转角度来控制多项式函数之后的自由到限定的步进输入或轨迹的响应来控制末端执行器的方向。另外，采用有限元分析方法，包括释放的固有非线性材料特性，精确地评估释放的各种参数和配置。该工具还用于确定模块中多个释放的工作空间，这基本上是软机械臂的构建块。

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。

该论文提出了一个计划者，以使用质心动力学和人形机器人的完整运动学来产生步行轨迹。机器人与行走表面之间的相互作用是通过新条件明确建模的，即\ emph {动态互补性约束}。该方法不需要预定义的接触序列，并自动生成脚步。我们通过一组任务来表征机器人控制目标，并通过解决最佳控制问题来解决它。我们表明，可以通过指定最小的参考集，例如恒定所需的质量速度中心和地面上的参考点来自动实现行走运动。此外，我们分析了接触模型选择如何影响计算时间。我们通过为人形机器人ICUB生成和测试步行轨迹来验证该方法。

从意外的外部扰动中恢复的能力是双模型运动的基本机动技能。有效的答复包括不仅可以恢复平衡并保持稳定性的能力，而且在平衡恢复物质不可行时，也可以保证安全的方式。对于与双式运动有关的机器人，例如人形机器人和辅助机器人设备，可帮助人类行走，设计能够提供这种稳定性和安全性的控制器可以防止机器人损坏或防止伤害相关的医疗费用。这是一个具有挑战性的任务，因为它涉及用触点产生高维，非线性和致动系统的高动态运动。尽管使用基于模型和优化方法的前进方面，但诸如广泛领域知识的要求，诸如较大的计算时间和有限的动态变化的鲁棒性仍然会使这个打开问题。在本文中，为了解决这些问题，我们开发基于学习的算法，能够为两种不同的机器人合成推送恢复控制政策：人形机器人和有助于双模型运动的辅助机器人设备。我们的工作可以分为两个密切相关的指示：1）学习人形机器人的安全下降和预防策略，2）使用机器人辅助装置学习人类的预防策略。为实现这一目标，我们介绍了一套深度加强学习（DRL）算法，以学习使用这些机器人时提高安全性的控制策略。

在许多无人机应用中，为空中机器人计划的时间轨迹至关重要，例如救援任务和包装交付，这些应用程序近年来已经广泛研究。但是，它仍然涉及一些挑战，尤其是在将特殊任务要求纳入计划以及空中机器人的动态方面。在这项工作中，我们研究了一种案例，使空中操纵器应以时间优势的方式从移动的移动机器人中移交一个包裹。我们没有手动设置方法轨迹，这使得很难确定在动态范围内完成所需任务的最佳总行进时间，而是提出了一个优化框架，该框架将离散的力学和互补性约束（DMCC）结合在一起。在提出的框架中，系统动力学受到离散的拉格朗日力学的约束，该机械也根据我们的实验提供了可靠的估计结果。移交机会是根据所需的互补限制自动确定和安排的。最后，通过使用我们的自设计的空中操纵器进行数值模拟和硬件实验来验证所提出的框架的性能。

在本文中，我们全能地提出了一种基于混合线性倒置的方法（H唇），用于合成和稳定3D足底双模行走，重点是彻底的硬件实现。提出了H-唇缘以捕获机器人行走的欠置和致动部分的基本组成部分。然后基于H唇直接合成机器人行走步态。我们全面地表征了H唇的周期性轨道，并通过其步骤 - 步骤（S2S）动力学可证明步骤稳定，然后用于近似于质量中心的水平状态的S2S动态（COM）机器人散步。近似设施基于H唇的步进控制器，提供所需的步长，以稳定机器人行走。通过实现所需的步骤尺寸，机器人实现了动态且稳定的行走。在欠扰动的BipeDal机器人Cassie的模拟和实验中完全评估了该方法，其展示了具有高通用和鲁棒性的动态行走行为。

Legged robots pose one of the greatest challenges in robotics. Dynamic and agile maneuvers of animals cannot be imitated by existing methods that are crafted by humans. A compelling alternative is reinforcement learning, which requires minimal craftsmanship and promotes the natural evolution of a control policy. However, so far, reinforcement learning research for legged robots is mainly limited to simulation, and only few and comparably simple examples have been deployed on real systems. The primary reason is that training with real robots, particularly with dynamically balancing systems, is complicated and expensive. In the present work, we report a new method for training a neural network policy in simulation and transferring it to a state-of-the-art legged system, thereby we leverage fast, automated, and cost-effective data generation schemes. The approach is applied to the ANYmal robot, a sophisticated medium-dog-sized quadrupedal system. Using policies trained in simulation, the quadrupedal machine achieves locomotion skills that go beyond what had been achieved with prior methods: ANYmal is capable of precisely and energy-efficiently following high-level body velocity commands, running faster than ever before, and recovering from falling even in complex configurations.

人类能够在鲁棒性，多功能性和学习各种运动中的新任务方面超越机器人。我们假设高度非线性的肌肉动力学在提供固有的稳定性方面起着重要作用，这有利于学习。虽然在模拟和机器人技术中将现代学习技术应用于肌肉动态系统方面取得了最新进展，但到目前为止，尚未进行详细的分析以在这种情况下显示肌肉的好处。我们的研究通过研究核心机器人技术的挑战并比较不同执行器形态的性能，从数据效率，超参数灵敏度和鲁棒性进行比较。

在这项工作中，我们为软机器人蛇提供了一种基于学习的目标跟踪控制方法。受到生物蛇的启发，我们的控制器由两个关键模块组成：用于学习靶向轨迹行为的增强学习（RL）模块，给出了软蛇机器人的随机动力学，以及带有Matsuoka振荡器的中央模式生成器（CPG）系统，用于产生稳定而多样的运动模式。基于提议的框架，我们全面讨论了软蛇机器人的可操作性，包括在其蛇形运动期间的转向和速度控制。可以将这种可操作性映射到CPG系统振荡模式的控制中。通过对Matsuoka CPG系统振荡性能的理论分析，这项工作表明，实现我们软蛇机器人的自由移动性的关键是正确限制和控制Matsuoka CpG系统的某些系数比率。基于此分析，我们系统地制定了CPG系统的可控系数，供RL代理运行。通过实验验证，我们表明，在模拟环境中学习的控制政策可以直接应用于控制我们的真正的蛇机器人以执行目标跟踪任务，而不管模拟与现实世界之间的物理环境差距如何。实验结果还表明，与我们先前的方法和基线RL方法（PPO）相比，我们的方法对SIM到现实过渡的适应性和鲁棒性得到了显着改善。

如果机器人曾经实现与动物所展示的机器人相当的自动运动，则它们必须获得在损害，故障或环境条件下快速恢复运动行为的能力，从而损害了其有效移动的能力。我们提出了一种方法，该方法使我们的机器人和模拟机器人能够在几十次尝试中恢复自由运动行为的高度。我们的方法采用行为规范，以等级的差异约束来表达所需的行为。我们展示了如何通过编码模板来考虑这些约束，从而产生了将先前优化的行为推广到新情况下以快速学习的形式概括的秘诀。我们进一步说明，在数据驱动的上下文中，足够的限制通常很容易确定。作为例证，我们证明了我们在物理7 DOF六型六杆元机器人上的恢复方法，以及对6 DOF 2D运动机制的模拟。在这两种情况下，我们恢复了与先前优化的运动在功能上无法区分的行为。

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。

本文提出了一种以非零速度的效果友好型捕捉对象的混合优化和学习方法。通过受约束的二次编程问题，该方法生成最佳轨迹，直至机器人和对象之间的接触点，以最小化其相对速度并减少初始影响力。接下来，生成的轨迹是由基于人类的捕捉演示的旋风动作原始词更新的，以确保围绕接口点的平稳过渡。此外，学习的人类可变刚度（HVS）被发送到机器人的笛卡尔阻抗控制器，以吸收后影响力并稳定捕获位置。进行了三个实验，以将我们的方法与固定位置阻抗控制器（FP-IC）进行比较。结果表明，所提出的方法的表现优于FP-IC，同时添加HVS可以更好地吸收影响后力。

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。

由于机器人动力学中的固有非线性，腿部机器人全身动作的在线计划具有挑战性。在这项工作中，我们提出了一个非线性MPC框架，该框架可以通过有效利用机器人动力学结构来在线生成全身轨迹。Biconmp用于在真正的四倍机器人上生成各种环状步态，其性能在不同的地形上进行了评估，对抗不同步态之间的不可预见的推动力并在线过渡。此外，提出了双孔在机器人上产生非平凡无环的全身动态运动的能力。同样的方法也被用来在人体机器人（TALOS）上产生MPC的各种动态运动，并在模拟中产生另一个四倍的机器人（Anymal）。最后，报告并讨论了对计划范围和频率对非线性MPC框架的影响的广泛经验分析。