将包装从存储设施运送到消费者前门的物流通常采用高度专业的机器人，通常会将子任务分配到不同的系统，例如，操纵器臂进行分类和轮式车辆进行交付。最近的努力试图通过腿部和人形机器人进行统一的方法。但是，这些解决方案占据了大量空间，从而减少了可以适合运送车辆的包装数量。结果，这些庞大的机器人系统通常会降低可伸缩性和并行任务的潜力。在本文中，我们介绍了Limms（锁存智能模块化移动系统），以解决典型的最后一英里交付的操纵和交付部分，同时保持最小的空间足迹。 Limms是一种对称设计的，6型自由度（DOF）的类似于附件的机器人，两端都带有轮子和闩锁机构。通过将锁在表面上并锚定在一端，Limms可以充当传统的6多型操纵器臂。另一方面，多个lims可以锁在一个盒子上，并且像腿部机器人系统一样行为，包装是身体。在运输过程中，与传统的机器人系统相比，LIMM紧紧地折叠起来，占用的空间要少得多。一大批limms单元可以安装在单个送货工具内部，为新的交付优化和混合计划方法开放，从未做过。在本文中，使用硬件原型研究和呈现了LIMM的可行性，以及在典型的最后一英里交付中的一系列子任务的仿真结果。

在本文中，我们为LIMM介绍了一个运动计划者，该计划者是一个模块化的多模式包装输送平台。单个limms单元是一个机器人，它可以作为手臂或腿部操作，具体取决于它的附加方式和内容，例如，当操纵器固定在送货车内的墙壁上时，或将4个附加在盒子附加到盒子的墙壁上时。当每个限制的角色都可以扮演截然不同的角色时，在多个lim上进行协调，很快就会变得复杂。对于这样一个计划问题，我们首先构成了必要的逻辑和约束。然后，该公式将用于技能探索，并可以在精炼后在硬件上实现。为了解决此优化问题，我们使用乘数的交替方向方法（ADMM）。在各种情况下，对拟议的规划师进行了实验，该计划显示了LIMMS进入不同模式或组合的能力，以实现其移动运输箱的目标。

大多数Quadrupss开发的高度驱动，因此他们的控制是非常繁琐的。它们需要先进的电子设备连续解决复杂的逆运动型方程。此外，随着传统距离传感器通常由于机器人的运动而导致的连续扰动通常发生故障，它们要求特殊和昂贵的传感器自动导航环境。另一个挑战是在步行时保持机器人的连续动态稳定性，这需要复杂和最先进的控制算法。本文介绍了我们内部棱镜联合电池的硬件设计和控制架构的彻底描述，称为Prisma。我们的目标是伪造强大而温制性的稳定的四足机器人，可以使用基本控制算法并利用传统传感器来导航未知环境。我们讨论了机器人在其运动，不同脚轨迹，可制造性和控制方面的益处和限制。

用于移动操作的机器人平台需要满足许多对许多现实世界应用的两个矛盾要求：需要紧凑的基础才能通过混乱的室内环境导航，而支撑需要足够大以防止翻滚或小费，尤其是在快速操纵期间有效载荷或与环境有力互动的操作。本文提出了一种新颖的机器人设计，该设计通过多功能足迹来满足这两种要求。当操纵重物时，它可以将其足迹重新配置为狭窄的配置。此外，其三角形配置可通过防止支撑开关来在不平坦的地面上进行高精度任务。提出了一种模型预测控制策略，该策略统一计划和控制，以同时导航，重新配置和操纵。它将任务空间目标转换为新机器人的全身运动计划。提出的设计已通过硬件原型进行了广泛的测试。足迹重新配置几乎可以完全消除操纵引起的振动。控制策略在实验室实验和现实世界的施工任务中被证明有效。

本文介绍了Scalucs，这是一种四足动物，该机器人在地上，悬垂和天花板上爬上攀爬，并在地面上爬行。 Scaleer是最早的自由度四束机器人之一，可以在地球的重力下自由攀爬，也是地面上最有效的四足动物之一。在其他最先进的登山者专门攀登自己的地方，Scaleer承诺使用有效载荷\ Textit {和}地面运动实践自由攀爬，这实现了真正的多功能移动性。新的攀登步态滑冰步态通过利用缩放器的身体连锁机制来增加有效载荷。 Scaleer在地面上达到了最大归一化的运动速度，即$ 1.87 $ /s，$ 0.56 $ m /s，$ 1.2 $ /min，或$ 0.42 $ m /min /min的岩石墙攀爬。有效载荷能力达到地面上缩放器重量的233美元，垂直墙上的$ 35 $％。我们的山羊抓手是一种机械适应的两指抓手，成功地抓住了凸凸和非凸的对象，并支持缩放器。

四倍的机器人通常配备额外的手臂进行操作，对价格和重量产生负面影响。另一方面，腿部运动的要求意味着，这种机器人的腿通常具有执行操作所需的扭矩和精度。在本文中，我们介绍了一种新颖的设计，该设计针对一个小型四倍的机器人，配备了两个受甲壳类动物和指关节walker前的前肢启发的腿部安装机。通过使用腿部已经存在的执行器，我们只能使用每个肢体额外的3个电动机来实现操纵。该设计使相对于腿部电动机的小型且廉价的执行器的使用，从而进一步降低了成本和重量。由于集成的电缆/皮带轮系统，惯性的瞬间对腿的影响很小。正如我们在一套远程操作实验中所显示的那样，机器人能够执行单个和双LIMB操纵，并在操纵模式之间过渡。拟议的设计的性能与额外的手臂相似，同时称重和成本减少了每个操纵器的5倍，并可以完成需要2个操纵器的任务。

拍打翅膀是一种生物启发的方法，可在空中机器人中产生升力和推动，从而导致安静有效的运动。该技术的优点是安全性和可操作性，以及与环境，人类和动物的物理互动。但是，为了实现大量应用，这些机器人必须栖息和土地。尽管最近在栖息场上取得了进展，但直到今天，拍打翼车辆或鸟类动物仍无法停止在分支上的飞行。在本文中，我们提出了一种新颖的方法，该方法定义了一个可以可靠和自主将鸟鸟类降落在分支上的过程。该方法描述了拍打飞行控制器的联合操作，近距离校正系统和被动爪附件。飞行由三重俯仰高空控制器和集成的车身电子设备处理，允许以3 m/s的速度栖息。近距离校正系统，具有快速的光学分支传感可补偿着陆时的位置错位。这是通过被动双向爪设计可以补充的，可以锁定和固定2 nm的扭矩，在25毫秒内掌握，并且由于集成的肌腱致动而可以重新打开。栖息的方法补充了四步实验开发过程，该过程为成功的设计优化。我们用700 g的鸟杆验证了这种方法，并演示了在分支上拍打翼机器人的第一次自主栖息飞行，结果用第二个机器人复制。这项工作为在远程任务，观察，操纵和室外飞行中应用翼机器人的应用铺平了道路。

Automation in farming processes is a growing field of research in both academia and industries. A considerable amount of work has been put into this field to develop systems robust enough for farming. Terrace farming, in particular, provides a varying set of challenges, including robust stair climbing methods and stable navigation in unstructured terrains. We propose the design of a novel autonomous terrace farming robot, Aarohi, that can effectively climb steep terraces of considerable heights and execute several farming operations. The design optimisation strategy for the overall mechanical structure is elucidated. Further, the embedded and software architecture along with fail-safe strategies are presented for a working prototype. Algorithms for autonomous traversal over the terrace steps using the scissor lift mechanism and performing various farming operations have also been discussed. The adaptability of the design to specific operational requirements and modular farm tools allow Aarohi to be customised for a wide variety of use cases.

人类的生活是无价的。当需要完成危险或威胁生命的任务时，机器人平台可能是更换人类运营商的理想选择。我们在这项工作中重点关注的任务是爆炸性的手段。鉴于移动机器人在多种环境中运行时表现出强大的功能，机器人触觉有可能提供安全解决方案。但是，与人类的运作相比，在此阶段，自主权可能具有挑战性和风险。远程运行可能是完整的机器人自主权和人类存在之间的折衷方案。在本文中，我们提出了一种相对便宜的解决方案，可用于远程敏感和机器人远程操作，以使用腿部操纵器（即，腿部四足机器人的机器人和RGB-D传感）来协助爆炸的军械处置。我们提出了一种新型的系统集成，以解决四足动物全身控制的非平凡问题。我们的系统基于可穿戴的基于IMU的运动捕获系统，该系统用于远程操作和视觉触发性的VR耳机。我们在实验中验证了现实世界中的方法，用于需要全身机器人控制和视觉触发的机车操作任务。

本文介绍了一种新型的分布式灵巧操纵器：三角洲阵列。每个三角洲阵列都由线性驱动的三角形机器人的网格组成，并具有符合性的3D打印的平行四边形链接。这些阵列可用于执行类似于智能输送机的平面运输任务。但是，三角洲的额外自由度也提供了各种不同的平面操作，以及在三角洲集合之间的预感。因此，三角洲阵列提供了广泛的分布式操作策略。在本文中，我们介绍了三角阵列的设计，包括单个三角洲，模块化阵列结构以及分布式通信和控制。我们还使用拟议的设计构建和评估了8x8阵列。我们的评估表明，由此产生的192 DOF机器人能够对各种对象进行各种协调的分布操作，包括翻译，对齐和预性挤压。

跳跃可能是克服小地形差距或障碍的有效运动方法。在本文中，我们提出了两种不同的方法，可以用类人形机器人进行跳跃。具体而言，从预定义的COM轨迹开始，我们开发了速度控制器的理论和基于优化技术评估关节输入的优化技术的扭矩控制器。在模拟和类人形机器人ICUB中，对控制器进行了测试。在模拟中，机器人能够使用两个控制器跳跃，而实际系统仅使用速度控制器跳跃。结果突出了控制质心动量的重要性，他们表明联合性能，即腿部和躯干关节的最大功率，以及低水平的控制性能是至关重要的，以实现可接受的结果。

鸟类等动物通过将腿部和空中迁移率与显性惯性作用相结合，广泛使用多模式运动。这种多模式运动壮举的机器人仿生型可以在协商其任务空间的能力方面产生超虚拟系统。本文的主要目的是讨论实现多模式运动的挑战，并报告我们在开发能够多模式运动（腿部和空中运动）的四足动物机器人方面的进展。我们报告了机器人中使用的机械和电气组件，除了为开发多功能多模式机器人平台实现目标的模拟和实验外。

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.

如今，腿部四足机器人的设计和开发是科学研究的一个非常活跃的领域。实际上，由于与其他移动机器人相比，腿部机器人能够适应严峻的地形和各种环境条件，因此变得流行。随着对腿部机器人实验的需求较高，更多的研究和工程师需要一种负担得起，快速的运动算法开发方式。在本文中，我们提出了一个新的开源四倍的机器人超狗平台，该平台具有12个RC伺服电机，NVIDIA JETSON NANO COMPUTER和STM32F4 DISCOVERY板。 HyperDog是四倍的机器人软件开发的开源平台，该平台基于机器人操作系统2（ROS2）和Micro-Ros。此外，HyperDog是完全由3D印刷零件和碳纤维建造的四倍的机器人狗，它使机器人的重量轻和强度良好。这项工作的想法是证明机器人开发的一种负担得起且可定制的方式，并为研究和工程师提供了腿部机器人平台，在该平台中可以在模拟和真实环境中测试和验证不同的算法。具有代码的开发项目可在GitHub（https://github.com/ndhana94/hyperdog_ros2）上获得。

外骨骼和矫形器是可穿戴移动系统，为用户提供机械益处。尽管在过去几十年中有重大改进，但该技术不会完全成熟，以便采用剧烈和非编程任务。为了适应这种功能不全，需要分析和改进该技术的不同方面。许多研究一直在努力解决外骨骼的某些方面，例如，机构设计，意向预测和控制方案。但是，大多数作品都专注于设计或应用的特定元素，而无需提供全面的审查框架。本研究旨在分析和调查为改进和广泛采用这项技术的贡献方面。为了解决此问题，在引入辅助设备和外骨骼后，将从物理人员 - 机器人接口（HRI）的角度来研究主要的设计标准。通过概述不同类别的已知辅助设备的几个例子，将进一步开发该研究。为了建立智能HRI策略并为用户提供直观的控制，将研究认知HRI。将审查这种策略的各种方法，并提出了意图预测的模型。该模型用于从单个电拍摄（EMG）通道输入的栅极相位。建模结果显示出低功耗辅助设备中单通道输入的潜在使用。此外，所提出的模型可以在具有复杂控制策略的设备中提供冗余。

在过去的十年中，自动驾驶航空运输车辆引起了重大兴趣。这是通过空中操纵器和新颖的握手的技术进步来实现这一目标的。此外，改进的控制方案和车辆动力学能够更好地对有效载荷进行建模和改进的感知算法，以检测无人机（UAV）环境中的关键特征。在这项调查中，对自动空中递送车辆的技术进步和开放研究问题进行了系统的审查。首先，详细讨论了各种类型的操纵器和握手，以及动态建模和控制方法。然后，讨论了降落在静态和动态平台上的。随后，诸如天气状况，州估计和避免碰撞之类的风险以确保安全过境。最后，调查了交付的UAV路由，该路由将主题分为两个领域：无人机操作和无人机合作操作。

生物启发的六角形机器人是在艺术技术和应用中的机器人中相对年轻的分支。尽管它们的冗余设计具有高度的灵活性和适应性，但符合其能力的研究领域仍然非常缺乏。本文将被提出最先进的六足动物机器人特定控制架构，其允许完全控制机器人速度，身体方向和步行步态类型。此外，将深入研究地形互动，导致发展地形调整控制算法，该算法将允许机器人迅速地对地形形状和诸如工作空间内的非线性和非连续性作出反应。它将被呈现一个动态模型，导致源自六足球运动的解释与基本平台PKM机器相当，并且通过Matlab SimMechanicStm物理模拟验证所述模型。然后，可以开发一种能够识别腿部地形触摸和反应以确保运动稳定性的反馈控制系统。最后，据报道，来自基于Phantomx Ax Methal Hexapod Mark II机器人平台的实验活动来源的结果是通过Trossen织机织机械度。

随着腿部机器人和嵌入式计算都变得越来越有能力，研究人员已经开始专注于这些机器人的现场部署。在非结构化环境中的强大自治需要对机器人周围的世界感知，以避免危害。但是，由于处理机车动力学所需的复杂规划人员和控制器，因此在网上合并在线的同时在线保持敏捷运动对腿部机器人更具挑战性。该报告将比较三种最新的感知运动方法，并讨论可以使用视觉来实现腿部自主权的不同方式。

This paper introduces a structure-deformable land-air robot which possesses both excellent ground driving and flying ability, with smooth switching mechanism between two modes. The elaborate coupled dynamics model of the proposed robot is established, including rotors, chassis, especially the deformable structures. Furthermore, taking fusion locomotion and complex near-ground situations into consideration, a model based controller is designed for landing and mode switching under various harsh conditions, in which we realise the cooperation between fused two motion modes. The entire system is implemented in ADAMS/Simulink simulation and in practical. We conduct experiments under various complex scenarios. The results show our robot can accomplish land-air switching swiftly and smoothly, and the designed controller can effectively improve the landing flexibility and reliability.

Robotic teleoperation is a key technology for a wide variety of applications. It allows sending robots instead of humans in remote, possibly dangerous locations while still using the human brain with its enormous knowledge and creativity, especially for solving unexpected problems. A main challenge in teleoperation consists of providing enough feedback to the human operator for situation awareness and thus create full immersion, as well as offering the operator suitable control interfaces to achieve efficient and robust task fulfillment. We present a bimanual telemanipulation system consisting of an anthropomorphic avatar robot and an operator station providing force and haptic feedback to the human operator. The avatar arms are controlled in Cartesian space with a direct mapping of the operator movements. The measured forces and torques on the avatar side are haptically displayed to the operator. We developed a predictive avatar model for limit avoidance which runs on the operator side, ensuring low latency. The system was successfully evaluated during the ANA Avatar XPRIZE competition semifinals. In addition, we performed in lab experiments and carried out a small user study with mostly untrained operators.