作为一个简单且强大的移动机器人基础，可以将差速器驱动器机器人建模为运动学独轮车，在工业和国内环境中找到了物流和服务机器人技术的重要应用。安全的机器人在障碍物周围导航是这样的独轮车机器人在复杂的混乱环境中执行各种有用任务的重要技能，尤其是在人和其他机器人周围。在本文中，作为标准圆形Lyapunov级集的更准确的替代方法，我们介绍了新型的锥形反馈运动预测方法，用于在标准的Unicycle运动控制方法下界定运动学Unicycle机器人机器人模型的近环运动轨迹。我们介绍了使用参考调速器的安全机器人导航的Unicycle反馈运动预测的应用，在该机器人的安全下，根据预测的机器人运动，不断监视独轮车运动的安全性。我们研究了运动预测对机器人行为在数值模拟中的作用，并得出结论，准确的反馈运动预测是安全和快速机器人导航的关键。

Safe and smooth robot motion around obstacles is an essential skill for autonomous robots, especially when operating around people and other robots. Conventionally, due to real-time operation requirements and onboard computation limitations, many robot motion planning and control methods follow a two-step approach: first construct a (e.g., piecewise linear) collision-free reference path for a simplified robot model, and then execute the reference plan via path-following control for a more accurate and complex robot model. A challenge of such a decoupled robot motion planning and control method for highly dynamic robotic systems is ensuring the safety of path-following control as well as the successful completion of the reference plan. In this paper, we introduce a novel dynamical systems approach for online closed-loop time parametrization, called $\textit{a time governor}$, of a reference path for provably correct and safe path-following control based on feedback motion prediction, where the safety of robot motion under path-following control is continuously monitored using predicted robot motion. After introducing the general framework of time governors for safe path following, we present an example application for the fully actuated high-order robot dynamics using proportional-and-higher-order-derivative (PhD) path-following control whose feedback motion prediction is performed by Lyapunov ellipsoids and Vandemonde simplexes. In numerical simulations, we investigate the role of reference position and velocity feedback, and motion prediction on path-following performance and robot motion.

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.

导航功能同时提供路径和运动计划，可用于确保球体世界中的避免障碍和融合。在处理复杂和现实的场景时，建立对球体世界的转变至关重要，同时又具有挑战性。这项工作提出了一种新颖的转换，称为保形导航转换，以实现带有任意形状障碍的工作空间中机器人的无碰撞导航。研究了保形导航转换的特性，包括唯一性，导航属性的不变性和无角变形，这有助于在复杂环境中的机器人导航问题解决方案。基于导航功能和提出的转换，为运动和动态移动机器人的自动指导和运动控制提供了反馈控制器。此外，提出了一种迭代方法，以在多连接的工作区中构造保形导航变换，该连接工作区将多连接的问题转换为多个单一连接的问题以实现快速收敛。除了分析保证外，模拟研究还验证了在具有非平凡障碍的工作区中提出的方法的有效性。

我们开发了一种自主导航算法，用于在二维环境中运行的机器人杂乱，其具有任意凸形的障碍物。所提出的导航方法依赖于混合反馈，以保证机器人对预定目标位置的全局渐近稳定，同时确保无障碍工作空间的前向不变性。主要思想在于基于机器人相对于最近障碍的接近设计，在移动到目标模式和障碍物避免模式之间设计适当的切换策略。当机器人初始化远离障碍物的边界时，所提出的混合控制器产生连续速度输入轨迹。最后，我们为所提出的混合控制器的基于传感器的实现提供了一种算法过程，并通过一些仿真结果验证其有效性。

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。

This paper provides an introduction and overview of recent work on control barrier functions and their use to verify and enforce safety properties in the context of (optimization based) safety-critical controllers. We survey the main technical results and discuss applications to several domains including robotic systems.

本文介绍了机器人系统的安全关键控制的框架，当配置空间中的安全区域上定义了安全区域时。为了保持安全性，我们基于控制屏障函数理论综合安全速度而不依赖于机器人的A可能复杂的高保真动态模型。然后，我们跟踪跟踪控制器的安全速度。这使得在无模型安全关键控制中。我们证明了拟议方法的理论安全保障。最后，我们证明这种方法是适用于棘手的。我们在高保真仿真中使用SEGWAY执行障碍避免任务，以及在硬件实验中的无人机和Quadruped。

稳定性和安全性是成功部署自动控制系统的关键特性。作为一个激励示例，请考虑在复杂的环境中自动移动机器人导航。概括到不同操作条件的控制设计需要系统动力学模型，鲁棒性建模错误以及对安全\ newzl {约束}的满意度，例如避免碰撞。本文开发了一个神经普通微分方程网络，以从轨迹数据中学习哈密顿系统的动态。学识渊博的哈密顿模型用于合成基于能量的被动性控制器，并分析其\ emph {鲁棒性}，以在学习模型及其\ emph {Safety}中对环境施加的约束。考虑到系统的所需参考路径，我们使用虚拟参考调查员扩展了设计，以实现跟踪控制。州长国家是一个调节点，沿参考路径移动，平衡系统能级，模型不确定性界限以及违反安全性的距离，以确保稳健性和安全性。我们的哈密顿动力学学习和跟踪控制技术在\修订后的{模拟的己谐和四型机器人}在混乱的3D环境中导航。

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。

这项工作提出了一种新颖的转换，称为保形导航转换，以实现具有任意多边形障碍的工作空间中机器人的无碰撞导航。在这项工作中研究了多边形工作空间中保形导航转换的性能，以及其为导航问题提供解决方案的能力。 ％研究了共形导航转换的特性，这有助于在复杂多边形环境中的机器人导航问题解决方案。 ％促进了复杂环境中机器人的导航。导航功能的定义被推广以适应非平滑障碍边界。基于提出的转换和广义导航功能，可证明正确的反馈控制器是为运动移动机器人的自动指导和运动控制而得出的。此外，提出了一种迭代方法，以在多连接的多边形工作空间中构建保形导航变换，该连接的多边形工作空间将多连接的问题转换为多个单一连接的问题，以实现快速收敛。在具有非平凡多边形障碍的工作空间中提出的方法的有效性。

在未知环境中安全的自主导航是地面，空中和水下机器人的重要问题。本文提出了从轨迹数据中学习移动机器人动力学模型的技术，并通过安全性和稳定性综合跟踪控制器。移动机器人的状态通常包含其位置，方向和广义速度，并满足汉密尔顿的运动方程。我们使用状态控制轨迹的数据集来培训表示作为神经普通微分方程（ODE）网络的转换式非线性非线性汉密尔顿模型。学习的哈密尔顿模型用于合成能量整形的基于能量的控制器和导出的条件，保证安全调节到所需的参考姿势。最后，我们能够通过从障碍物距离测量获得的安全约束来实现所需路径的自适应跟踪。系统能量水平与安全约束违规距离之间的权衡用于自适应地沿着所需路径的参考姿势。我们的安全自适应控制器是在未知复杂环境中导航的模拟的十六轨机器人。

对于多面体之间的障碍物躲避开发的控制器是在狭小的空间导航一个具有挑战性的和必要的问题。传统的方法只能制定的避障问题，因为离线优化问题。为了应对这些挑战，我们提出用非光滑控制屏障功能多面体之间的避障，它可以实时与基于QP的优化问题来解决基于二元安全关键最优控制。一种双优化问题被引入到表示被施加到构造控制屏障功能多面体和用于双形式的拉格朗日函数之间的最小距离。我们验证了避开障碍物与在走廊环境受控的L形（沙发形）机器人建议的双配制剂。据我们所知，这是第一次，实时紧避障与非保守的演习是在移动沙发（钢琴）与非线性动力学问题来实现的。

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。

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。

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。

We develop a new framework for trajectory planning on predefined paths, for general N-link manipulators. Different from previous approaches generating open-loop minimum time controllers or pre-tuned motion profiles by time-scaling, we establish analytic algorithms that recover all initial conditions that can be driven to the desirable target set while adhering to environment constraints. More technologically relevant, we characterise families of corresponding safe state-feedback controllers with several desirable properties. A key enabler in our framework is the introduction of a state feedback template, that induces ordering properties between trajectories of the resulting closed-loop system. The proposed structure allows working on the nonlinear system directly in both the analysis and synthesis problems. Both offline computations and online implementation are scalable with respect to the number of links of the manipulator. The results can potentially be used in a series of challenging problems: Numerical experiments on a commercial robotic manipulator demonstrate that efficient online implementation is possible.

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。

具有安全行为的赋予非线性系统在现代控制中越来越重要。对于必须在动态变化的环境中安全运行的现实生活控制系统，此任务尤其具有挑战性。本文通过建立环境控制障碍功能（ECBFS）的概念，在动态环境中开发了一种安全关键控制框架。即使在输入延迟存在下，该框架也能够保证安全性，通过占系统延迟响应期间环境的演变。潜在的控制合成依赖于预测系统的未来状态和延迟间隔通过延迟间隔，具有稳健的安全保证预测误差。通过简单的自适应巡航控制问题和更复杂的机器人应用在SEGWAY平台上证明了所提出的方法的功效。

本文涉及专业示范的学习安全控制法。我们假设系统动态和输出测量图的适当模型以及相应的错误界限。我们首先提出强大的输出控制屏障功能（ROCBF）作为保证安全的手段，通过控制安全集的前向不变性定义。然后，我们提出了一个优化问题，以从展示安全系统行为的专家演示中学习RocBF，例如，从人类运营商收集的数据。随着优化问题，我们提供可验证条件，可确保获得的Rocbf的有效性。这些条件在数据的密度和学习函数的LipsChitz和Lipshitz和界限常数上说明，以及系统动态和输出测量图的模型。当ROCBF的参数化是线性的，然后，在温和的假设下，优化问题是凸的。我们在自动驾驶模拟器卡拉验证了我们的调查结果，并展示了如何从RGB相机图像中学习安全控制法。