步态计划是一种通常应用于地面机器人的过程，例如四足机器人； Tilt-Rotor是一种新型的四型四个输入，不是其中之一。在控制倾斜 - 依赖反馈线性化的倾斜旋转时，预计倾斜角度（输入）将过度改变，这在应用程序中可能不会预期。为了帮助抑制倾斜角度的密集变化，在反馈线性化之前，将步态计划程序引入倾斜度。用户提前时间指定倾斜角度，而不是由控制规则给出。但是，基于这种情况，反馈线性化中的去耦矩阵对于某些态度，滚动角度和螺距角的组合可能是单数的。它阻碍了反馈线性化的进一步应用。因此，建立了两个彩色图定理，以最大程度地提高可接受的态度区域，在该区域中，滚动和音高的组合将产生可逆的去耦矩阵。然而，该定理过度限制了倾斜角度的选择，这可以排除一些可行的健壮步态。本文给出了广义的两个彩色图定理。所有健壮的步态都可以根据这种广义定理找到。分析了满足该广义的两个彩色图定理（违反两个彩色图定理）的三个步态的鲁棒性。结果表明，概括的两个颜色图定理完成了对倾斜旋转的稳健步态的搜索。

Rylls Tilt-Rotor是无人机，有八个输入；可以根据控制规则指定推力的四个大小以及推力的四个倾斜角。尽管取得了模拟的成功，但常规反馈线性化证明了投入的过度变化，同时适用于稳定Rylls倾斜旋转。因此，我们以前的研究将额外的步态计划提交了额外的程序，以抑制倾斜角度的意外变化。伴随两个颜色地图定理，倾斜角度是坚定而连续的。设计的步态对态度的改变是可靠的。但是，在进一步应用跟踪模拟测试之前，这不是一个完整的理论。本文进一步讨论了两个颜色图定理之后的一些步态，并模拟了倾斜旋转的跟踪问题。均匀的圆形移动参考设计为由配备了设计健壮步态和反馈线性化控制器的倾斜旋转器跟踪。满足两个彩色图定理的步态显示了鲁棒性。模拟的结果显示了跟踪倾斜旋转的成功。

反馈线性化是一种用于控制倾斜转子的流行控制方法。尽管该方法带来了利用系统过度致动的性能的机会，但典型的结果表明倾斜角度的大变化，这在实际情况下不期望。为了解决这个问题，我们介绍了新颖的概念UAV步态来限制倾斜角度。步态计划问题最初是为了解决四肢（四足腿）机器人的控制问题。在移植这种方法的同时，伴随着反馈线性化方法，在倾斜转子可能导致解耦矩阵中的众所周知的非可逆问题。在这项研究中，我们探讨了倾斜转子的可逆步态，并应用反馈线性化以稳定姿态和高度。结果在Simulink，Matlab中验证。

尽管对Bipeds的运动稳定性进行了广泛的研究，但它们仍然缺乏在湿滑表面上缺乏干扰的应对能力。在本文中，关于表面摩擦限制，开发了一种用于稳定其矢状平面中的双模运动的新型控制器。通过考虑到表面稳定趋势的表面的物理限制，实现了更先进的可靠性水平，从而提供更高的功能，例如在低摩擦表面上推挽恢复，并防止稳定剂过度反应。基于离散的事件的策略包括修改每个脚步开头的步长和时间段，以便在考虑表面摩擦限制作为防止滑动的约束的同时重新建立稳定性必要条件。调整脚步以防止面对外部干扰的滑动被认为是保持稳定性的新策略，与人类反应非常相似。开发方法包括利用基本数学操作来获取控制输入的粗闭式解决方案，允许在收敛和计算成本之间达到平衡，即使具有适度的计算硬件，即使具有实时操作也非常适合实时操作。执行几种数值模拟，包括在低摩擦表面上的不同栅极之间的推挽恢复和切换，以证明所提出的控制器的有效性。在与人体步态经验相关的情况下，结果还揭示了一些有利于稳定性的物理方面以及在Gaits之间切换的事实，以降低面对不同条件的落地的风险。

在腿部机器人的机车上，执行高度敏捷的动态动作，例如跳跃或跑步的踏板乐队，这仍然是一个挑战性的问题。本文提出了一个框架，该框架结合了轨迹优化和模型预测控制，以在踏脚石上执行强大的连续跳跃。在我们的方法中，我们首先利用基于机器人的全非线性动力学的轨迹优化来生成各种跳跃距离的周期性跳跃轨迹。然后，基于模型预测控制的跳跃控制器设计用于实现平滑的跳跃过渡，从而使机器人能够在步进石上实现连续跳跃。得益于将MPC作为实时反馈控制器的合并，该提议的框架也得到了验证，可以对机器人动力学上的高度扰动和模型不确定性具有不均匀的平台。

随着垂直起飞和着陆和长航时的特点，倾转旋翼吸引了相当多的关注近几十年来其在民用和科研应用潜力。然而，强耦合，非线性特性和不匹配的干扰的问题，不可避免地存在于倾转旋翼机，它带来的过渡模式控制器的设计极大的挑战。在本文中，我们结合一个超扭曲扩张状态观测器（STESO）具有自适应递归滑模控制（ARSMC）一起使用STESO-ARSMC（SAC）来设计以过渡模式倾转旋翼飞行器姿态系统控制器。首先，六个自由度的倾转旋翼的（DOF）的非线性数学模型被建立。其次，美国和干扰是由STES观察者估计。第三，ARSM控制器旨在实现有限时间内收敛。 Lyapunov函数用来作证的倾转旋翼无人机系统的融合。新的方面是，状态的评估被并入控制规则来调整中断。相较于先前技术，控制系统，这项工作可以大大提高抗干扰性能提出。最后，模拟试验，是要证明建议的技术的有效性。

Gaits和Transitions是腿部运动的关键组件。对于腿机器人，描述和再现Gaits以及过渡仍然存在长期挑战。强化学习已成为制定腿机器人控制器的强大工具。然而，学习多次Gaits和Transitions，与多任务学习问题有关。在这项工作中，我们提出了一种新颖的框架，用于培训一个简单的控制策略，以便将四足机器人培训到各种GA足够的机器人。使用四个独立阶段作为步态发生器和控制策略之间的界面，其表征了四英尺的运动。由阶段引导，四叉机器人能够根据生成的遗传率，例如步行，小跑，起搏和边界，并在那些Gaits之间进行过渡。可以使用更多的一般阶段来产生复杂的Gaits，例如混合节奏跳舞。通过控制策略，黑豹机器人是一种中型狗大小的四足机器人，可以在自然环境中平滑且鲁棒地在速度和鲁棒方面进行速度下进行所有学习的电机技能。

在机器人辅助设备上执行时产生稳定的行走GAIT，即在机器人 - 辅助设备上执行时是一个具有挑战性的任务，通常需要域专家手工调整。本文提出了一种替代方法，在那里我们提出直接进入步态生成过程的肌肉骨骼模型，以直观地塑造所产生的行为。特别是，我们构建一个多域混合系统模型，将系统动态与肌肉模型相结合，以代表自然多连接步行。然后可以通过混合零动态（HZD）方法为该模型生成可提供稳定的行走Gaits。我们通过实验应用我们的综合框架，朝着两项受试者实现了对双致动的转发假体，AMPRO3的多端运动。结果表明，强制执行肌肉模型约束产生产生自然运动的Gaits（通过与运动捕获数据和肌电图进行比较分析）。此外，与使用标称HZD方法产生的Gaits相比，不禁用假肢使用者强烈优选使用我们的框架产生的Gaits，即使使用系统调整方法也是如此。我们得出结论，将机器人行走方法（特别是HZD）与肌肉模型结合的新方法成功地产生了拟人机器人辅助运动。

在腿的运动中重新规划对于追踪所需的用户速度，在适应地形并拒绝外部干扰的同时至关重要。在这项工作中，我们提出并测试了实验中的实时非线性模型预测控制（NMPC），用于腿部机器人，以实现各种地形上的动态运动。我们引入了一种基于移动性的标准来定义NMPC成本，增强了二次机器人的运动，同时最大化腿部移动性并提高对地形特征的适应。我们的NMPC基于实时迭代方案，使我们能够以25美元的价格重新计划在线，\ Mathrm {Hz} $ 2 $ 2 $ 2美元的预测地平线。我们使用在质量框架中心中定义的单个刚体动态模型，以提高计算效率。在仿真中，测试NMPC以横穿一组不同尺寸的托盘，走进V形烟囱，并在崎岖的地形上招揽。在真实实验中，我们展示了我们的NMPC与移动功能的有效性，使IIT为87美元\，\ Mathrm {kg} $四分之一的机器人HIQ，以实现平坦地形上的全方位步行，横穿静态托盘，并适应在散步期间重新定位托盘。

基于步态阶段的控制是步行AID机器人的热门研究主题，尤其是机器人下限假体。步态阶段估计是基于步态阶段控制的挑战。先前的研究使用了人类大腿角的整合或差异来估计步态阶段，但是累积的测量误差和噪声可能会影响估计结果。在本文中，提出了一种更健壮的步态相估计方法，使用各种运动模式的分段单调步态相位大角模型的统一形式。步态相仅根据大腿角度估算，这是一个稳定的变量，避免了相位漂移。基于卡尔曼滤波器的平滑液旨在进一步抑制估计步态阶段的突变。基于提出的步态相估计方法，基于步态阶段的关节角跟踪控制器是为跨股骨假体设计的。提出的步态估计方法，步态相和控制器通过在各种运动模式下的步行数据进行离线分析来评估。基于步态阶段的控制器的实时性能在经际假体的实验中得到了验证。

外部磁场可用于远程控制小尺寸的机器人，使其具有多样化的生物医学和工程应用的候选人。我们表明，我们的磁动毫罗罗布特是高度敏捷的，并且可以执行各种机车任务，例如枢轴行走和在水平面翻滚。在这里，我们专注于控制枢轴行走模式中该毫无米罗罗布特的运动效果。开发了系统的数学模型，派生了运动模型。还研究了机器人运动中扫描和倾斜角度的作用。我们提出了两个控制器来调节枢轴步行者的步态。第一个是比例几何控制器，它决定了Millobot应该使用的正确枢轴点。然后，它基于毫无槌和参考轨迹的中心之间的误差按比例地调节角速度。第二控制器基于梯度下降优化技术，其表示控制动作作为优化问题。这些控制算法使得MilliRobot能够在跟踪所需的轨迹时产生稳定的步态。我们进行一组不同的实验和模拟运行，以确定所提出的控制器在跟踪误差方面的不同扫描和倾斜角度的有效性。这两个控制器表现出适当的性能，但观察到基于梯度下降基于的控制器产生更快的收敛时间，更小的跟踪误差和更少的步数。最后，我们对扫描角度，倾斜角度和步进时间对跟踪误差的影响进行了广泛的实验参数分析。正如我们所预期的那样，基于优化的控制器优于基于几何的控制器。

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。

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。

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。

Flying animals, such as bats, fly through their fluidic environment as they create air jets and form wake structures downstream of their flight path. Bats, in particular, dynamically morph their highly flexible and dexterous armwing to manipulate their fluidic environment which is key to their agility and flight efficiency. This paper presents the theoretical and numerical analysis of the wake-structure-based gait design inspired by bat flight for flapping robots using the notion of reduced-order models and unsteady aerodynamic model incorporating Wagner function. The objective of this paper is to introduce the notion of gait design for flapping robots by systematically searching the design space in the context of optimization. The solution found using our gait design framework was used to design and test a flapping robot.

In this paper, we present a novel control architecture for the online adaptation of bipedal locomotion on inclined obstacles. In particular, we introduce a novel, cost-effective, and versatile foot sensor to detect the proximity of the robot's feet to the ground (bump sensor). By employing this sensor, feedback controllers are implemented to reduce the impact forces during the transition of the swing to stance phase or steeping on inclined unseen obstacles. Compared to conventional sensors based on contact reaction force, this sensor detects the distance to the ground or obstacles before the foot touches the obstacle and therefore provides predictive information to anticipate the obstacles. The controller of the proposed bump sensor interacts with another admittance controller to adjust leg length. The walking experiments show successful locomotion on the unseen inclined obstacle without reducing the locomotion speed with a slope angle of 12. Foot position error causes a hard impact with the ground as a consequence of accumulative error caused by links and connections' deflection (which is manufactured by university tools). The proposed framework drastically reduces the feet' impact with the ground.

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。

本文提出了一项新颖的控制法，以使用尾随机翼无人驾驶飞机（UAV）进行准确跟踪敏捷轨迹，该轨道在垂直起飞和降落（VTOL）和向前飞行之间过渡。全球控制配方可以在整个飞行信封中进行操作，包括与Sideslip的不协调的飞行。显示了具有简化空气动力学模型的非线性尾尾动力学的差异平坦度。使用扁平度变换，提出的控制器结合了位置参考的跟踪及其导数速度，加速度和混蛋以及偏航参考和偏航速率。通过角速度进纸术语包含混蛋和偏航率参考，可以改善随着快速变化的加速度跟踪轨迹。控制器不取决于广泛的空气动力学建模，而是使用增量非线性动态反演（INDI）仅基于局部输入输出关系来计算控制更新，从而导致对简化空气动力学方程中差异的稳健性。非线性输入输出关系的精确反转是通过派生的平坦变换实现的。在飞行测试中对所得的控制算法进行了广泛的评估，在该测试中，它展示了准确的轨迹跟踪和挑战性敏捷操作，例如侧向飞行和转弯时的侵略性过渡。

本文介绍了一个新颖的自适应频率MPC框架，用于在地形上具有不均匀的垫脚石上的两足球运动。详细说明，我们打算使用此MPC实现双足体周期步态的自适应脚部和步态，以便在不慢下放慢速度的情况下以不连续性穿越地形。我们将这种自适应频率MPC与Kino-Dynamics轨迹优化，以实现最佳步态时期，质量中心（COM）轨迹和脚部位置。我们使用全身控制（WBC）以及自适应频率MPC来跟踪离线优化的最佳轨迹。在数值验证中，我们具有优化的自适应频率MPC框架已显示出比固定频率MPC的优势。所提出的框架可以控制两足动物的机器人，穿过具有扰动的石头高度，宽度和表面形状的不均匀的垫脚石地形，同时保持平均速度为1.5 m/s。

在本文中，提出了一个稳定稳定的轨迹跟踪控制器，用于多uav有效载荷运输。多uav有效负载系统在无人机和有效负载框架的垂直刚性链接之间具有2DOF磁球接头，因此无人机可以自由滚动或自由投球。这些垂直链接紧密地连接到有效载荷上，无法移动。为完整的有效载体 - uav系统得出了输入输出反馈线性化模型以及有效载荷轨迹跟踪的推力矢量控制。关于跟踪控制定律的理论分析表明，控制定律是指数稳定的，从而确保了沿期望轨迹的安全运输。为了验证拟议的控制定律的性能，提供了数值模拟以及高保真凉亭实时仿真的结果。接下来，针对两种实际情况分析了提议的控制器的鲁棒性：有效载荷和有效载荷质量不确定性的外部干扰。结果清楚地表明，所提出的控制器在实现指数稳定的轨迹跟踪的同时具有稳健性和计算效率。