操纵性椭圆形有效地捕获人姿势并揭示有关手头任务的信息。他们在任务依赖的机器人教学中的使用，尤其是他们从老师到学习者的转移 - 可以推动模仿人类运动。尽管在最近的文献中，重点转向了两个机器人之间的可操作性转移，但迄今为止，对另一个运动系统的能力的适应尚未解决，并且从人类到机器人的转移研究仍处于起步阶段。这项工作提出了一种新型的可操作性域适应方法，用于将可操作性信息传输到另一个运动系统的域。由于可操作性矩阵/椭圆形是对称的阳性定义（SPD），因此可以将它们视为SPD矩阵的Riemannian歧管上的点。我们是第一个从点云注册的角度解决可操作性转移问题的问题。我们提出了一种具有平行运输初始化的歧管感知的迭代次数最接近的算法（ICP）。此外，我们基于固有的几何特征，引入了与可操作性椭圆形相匹配的对应关系。我们确认了使用二-DOF操纵器以及代表人类臂运动学的7-DOF模型的模拟实验方法。

诸如操纵器之类的铰接机器人必须在不确定和动态的环境中运行，例如，相互作用（例如与人类同事）是必要的。在这种情况下，必须快速适应操作空间限制的意外变化的能力至关重要。在操纵器的配置空间中的某些点（称为奇异点），机器人失去了一个或多个自由度（DOF），并且无法在特定的操作空间方向上移动。无法在操作空间中朝任意方向移动会损害适应性和安全性。我们引入了一个几何感知奇异性索引，该索引在对称正定定义矩阵上使用Riemannian度量定义，以提供与奇异构型的接近度的度量。我们证明我们的索引避免了其他共同指数固有的某些故障模式和困难。此外，我们表明该索引可以轻松区分，使其与用于操作空间控制的局部优化方法兼容。我们的实验结果表明，对于遵循任务的到达和路径，基于我们的索引优化优于一种常见的可操作性最大化技术，并确保奇异性运动动作。

人类和机器人的动态运动是由姿势依赖性的非线性相互作用在自由程度之间广泛驱动的。但是，在研究人类运动产生的机制时，这些动力学效应仍被忽略。受最近作品的启发，我们假设人类运动计划为地球协同序列，因此对应于用分段最小能量实现的协调关节运动。基础计算模型建立在Riemannian几何形状上，以说明身体的惯性特征。通过对各种人类手臂运动的分析，我们发现我们的模型片段运动转化为测量协同作用，并成功预测了观察到的手臂姿势，手动轨迹及其各自的速度曲线。此外，我们表明我们的分析可以进一步利用，以通过将单个人类协同作用作为机器人配置空间中的地球途径转移到机器人中。

在本文中，我们提出了一种学习稳定的动力学系统的方法，该系统在里曼尼亚歧管上不断发展。该方法利用数据效率的程序来学习差异转换，该过程将简单的稳定动力系统映射到复杂的机器人技能上。通过从差异几何形状中利用数学工具，该方法可确保学习的技能满足基础歧管所施加的几何约束，例如用于方向和SPD的刚度矩阵，同时将逆转性保留到给定的目标。首先在公共基准上的模拟中测试了所提出的方法，该方法通过将笛卡尔数据投射到UQ和SPD歧管中，并与现有方法进行了比较。除了评估公共基准测试的方法外，还对在不同条件下进行瓶子的真正机器人进行了几项实验，并与人类操作员合作进行了钻井任务。评估在学习准确性和任务适应能力方面显示出令人鼓舞的结果。

每日操纵任务的特征是与动作和对象形状相关的几何基原始人。这样的几何描述符仅通过使用笛卡尔坐标系统而差异很差。在本文中，我们提出了一种学习方法，以从坐标系词典中提取最佳表示，以编码观察到的运动/行为。这是通过在Riemannian歧管上使用高斯分布的扩展来实现的，该分布用于通过将多个几何形状作为任务的候选表示来分析一组用户演示。我们根据迭代线性二次调节器（ILQR）提出了复制问题作为一般最佳控制问题，其中使用提取的坐标系中的高斯分布来定义成本函数。我们将方法应用于模拟和7轴Franka Emika机器人中的对象抓握和箱式打开任务。结果表明，机器人可以利用几个几何形状来执行操纵任务并将其推广到新情况下，通过维护感兴趣的坐标系中任务的不变特征。

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。

在本文中，我们提出了一种通用的统一跟踪方法，用于使用机器人臂控制弹性可变形物体的形状。我们的方法是通过在对象周围形成晶格，将对象绑定到晶格，并跟踪和伺服晶格而不是对象来起作用。这使我们的方法对任何通用形式的可变形物体（线性，薄壳，体积）具有完整的3D控制。此外，它将方法的运行时复杂性与对象的几何复杂性分解。我们的方法基于可行的（ARAP）变形模型。它不需要知道对象的机械参数，并且可以通过大变形将对象驱动到所需的形状。我们方法的输入是对象表面的静止形状的点云，并且每个帧中的3D摄像头捕获了点云。 Ovearll，我们的方法比现有方法更广泛地适用。我们通过各种形状和材料（纸，橡胶，塑料，泡沫）的可变形物体进行多种实验来验证方法的效率。实验视频可在项目网站上找到：https：//sites.google.com/view/tracking-servoing-apphach。

Many problems in robotics are fundamentally problems of geometry, which lead to an increased research effort in geometric methods for robotics in recent years. The results were algorithms using the various frameworks of screw theory, Lie algebra and dual quaternions. A unification and generalization of these popular formalisms can be found in geometric algebra. The aim of this paper is to showcase the capabilities of geometric algebra when applied to robot manipulation tasks. In particular the modelling of cost functions for optimal control can be done uniformly across different geometric primitives leading to a low symbolic complexity of the resulting expressions and a geometric intuitiveness. We demonstrate the usefulness, simplicity and computational efficiency of geometric algebra in several experiments using a Franka Emika robot. The presented algorithms were implemented in c++20 and resulted in the publicly available library \textit{gafro}. The benchmark shows faster computation of the kinematics than state-of-the-art robotics libraries.

Dexterous and autonomous robots should be capable of executing elaborated dynamical motions skillfully. Learning techniques may be leveraged to build models of such dynamic skills. To accomplish this, the learning model needs to encode a stable vector field that resembles the desired motion dynamics. This is challenging as the robot state does not evolve on a Euclidean space, and therefore the stability guarantees and vector field encoding need to account for the geometry arising from, for example, the orientation representation. To tackle this problem, we propose learning Riemannian stable dynamical systems (RSDS) from demonstrations, allowing us to account for different geometric constraints resulting from the dynamical system state representation. Our approach provides Lyapunov-stability guarantees on Riemannian manifolds that are enforced on the desired motion dynamics via diffeomorphisms built on neural manifold ODEs. We show that our Riemannian approach makes it possible to learn stable dynamical systems displaying complicated vector fields on both illustrative examples and real-world manipulation tasks, where Euclidean approximations fail.

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。

休眠季节葡萄树修剪需要熟练的季节性工人，这在冬季变得越来越缺乏。随着在短期季节性招聘文化和低工资的短期季节性招聘文化和低工资的时间内，随着工人更少的葡萄藤，葡萄藤往往被修剪不一致地导致葡萄化物不平衡。除此之外，目前现有的机械方法无法选择性地修剪葡萄园和手动后续操作，通常需要进一步提高生产成本。在本文中，我们展示了崎岖，全自治机器人的设计和田间评估，用于休眠季节葡萄园的端到最终修剪。该设计的设计包括新颖的相机系统，运动冗余机械手，地面机器人和在感知系统中的新颖算法。所提出的研究原型机器人系统能够在213秒/葡萄藤中完全从两侧刺激一排藤蔓，总修枝精度为87％。与机械预灌浆试验相比，商业葡萄园中自治系统的初始现场测试显示出休眠季节修剪的显着变化。在手稿中描述了设计方法，系统组件，经验教训，未来增强以及简要的经济分析。

在本次调查中，我们介绍了执行需要不同于环境的操作任务的机器人的当前状态，使得机器人必须隐含地或明确地控制与环境的接触力来完成任务。机器人可以执行越来越多的人体操作任务，并且在1）主题上具有越来越多的出版物，其执行始终需要联系的任务，并且通过利用完美的任务来减轻环境来缓解不确定性信息，可以在没有联系的情况下进行。最近的趋势已经看到机器人在留下的人类留给人类，例如按摩，以及诸如PEG孔的经典任务中，对其他类似任务的概率更有效，更好的误差容忍以及更快的规划或学习任务。因此，在本调查中，我们涵盖了执行此类任务的机器人的当前阶段，从调查开始所有不同的联系方式机器人可以执行，观察这些任务是如何控制和表示的，并且最终呈现所需技能的学习和规划完成这些任务。

将机器人放置在受控条件外，需要多功能的运动表示，使机器人能够学习新任务并使其适应环境变化。在工作区中引入障碍或额外机器人的位置，由于故障或运动范围限制导致的关节范围的修改是典型的案例，适应能力在安全地执行机器人任务的关键作用。已经提出了代表适应性运动技能的概率动态（PROMP），其被建模为轨迹的高斯分布。这些都是在分析讲道的，可以从少数演示中学习。然而，原始PROMP制定和随后的方法都仅为特定运动适应问题提供解决方案，例如障碍避免，以及普遍的，统一的适应概率方法缺失。在本文中，我们开发了一种用于调整PROMP的通用概率框架。我们统一以前的适应技术，例如，各种类型的避避，通过一个框架，互相避免，在一个框架中，并将它们结合起来解决复杂的机器人问题。另外，我们推导了新颖的适应技术，例如时间上未结合的通量和互相避免。我们制定适应作为约束优化问题，在那里我们最小化适应的分布与原始原始的分布之间的kullback-leibler发散，而我们限制了与不希望的轨迹相关的概率质量为低电平。我们展示了我们在双机器人手臂设置中的模拟平面机器人武器和7-DOF法兰卡 - Emika机器人的若干适应问题的方法。

我们探索一种新的方法来感知和操纵3D铰接式物体，该物体可以概括地使机器人阐明看不见的对象。我们提出了一个基于视觉的系统，该系统学会预测各种铰接物体的各个部分的潜在运动，以指导系统的下游运动计划以表达对象。为了预测对象运动，我们训练一个神经网络，以输出一个密集的向量场，代表点云中点云中点的点运动方向。然后，我们根据该向量领域部署一个分析运动计划者，以实现产生最大发音的政策。我们完全在模拟中训练视觉系统，并演示了系统在模拟和现实世界中概括的对象实例和新颖类别的能力，并将我们的政策部署在没有任何填充的锯耶机器人上。结果表明，我们的系统在模拟和现实世界实验中都达到了最先进的性能。

Using geometric landmarks like lines and planes can increase navigation accuracy and decrease map storage requirements compared to commonly-used LiDAR point cloud maps. However, landmark-based registration for applications like loop closure detection is challenging because a reliable initial guess is not available. Global landmark matching has been investigated in the literature, but these methods typically use ad hoc representations of 3D line and plane landmarks that are not invariant to large viewpoint changes, resulting in incorrect matches and high registration error. To address this issue, we adopt the affine Grassmannian manifold to represent 3D lines and planes and prove that the distance between two landmarks is invariant to rotation and translation if a shift operation is performed before applying the Grassmannian metric. This invariance property enables the use of our graph-based data association framework for identifying landmark matches that can subsequently be used for registration in the least-squares sense. Evaluated on a challenging landmark matching and registration task using publicly-available LiDAR datasets, our approach yields a 1.7x and 3.5x improvement in successful registrations compared to methods that use viewpoint-dependent centroid and "closest point" representations, respectively.

贝叶斯优化是一种数据高效技术，可用于机器人中的控制参数调整，参数策略适应和结构设计。这些问题中的许多问题需要优化在非欧几里德域上定义的函数，如球体，旋转组或正向矩阵的空间。为此，必须在感兴趣的空间内之前或等效地定义内核的高斯进程。有效内核通常反映它们定义的空间的几何形状，但设计它们通常是非微不足道的。基于随机部分微分方程和Laplace-Beltrami运营商的频谱理论，最近在Riemannian Mat'En内核的工作，提供了朝向构建此类几何感知内核的承诺途径。在本文中，我们研究了在机器人中的兴趣流动上实施这些内核的技术，展示了它们在一组人工基准函数上的性能，并说明了各种机器人应用的几何感知贝叶斯优化，覆盖方向控制，可操纵性优化，和运动规划，同时显示其提高性能。

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。

自主机器人应在现实世界中的动态环境中运行，并与人类在紧密的空间中合作。允许机器人离开结构化实验室和制造设置的关键组成部分是他们与周围世界的在线和实时碰撞评估的能力。基于距离的约束是使机器人计划行动并安全采取行动，保护人类及其硬件的基础。但是，不同的应用需要不同的距离分辨率，从而导致各种启发式方法测量距离场W.R.T.障碍物在计算上很昂贵，并阻碍了他们在动态障碍避免用例中的应用。我们提出了正则签名的距离距离（REDSDF），这是一个单个神经隐式函数，可以在任何规模上计算平滑距离场，并在高维歧管上具有细粒度的分辨率和像人类这样的明确物体，这要归功于我们的有效数据生成和A训练过程中简单的感应偏置。我们证明了我们的方法在共享工作区中的全身控制（WBC）和安全的人类机器人相互作用（HRI）中的代表性模拟任务中的有效性。最后，我们在使用移动操纵器机器人的HRI移交任务中提供了现实世界应用的概念证明。

机器人将机器人的无缝集成到人类环境需要机器人来学习如何使用现有的人类工具。学习工具操纵技能的目前方法主要依赖于目标机器人环境中提供的专家演示，例如，通过手动引导机器人操纵器或通过远程操作。在这项工作中，我们介绍了一种自动化方法，取代了一个专家演示，用YouTube视频来学习工具操纵策略。主要贡献是双重的。首先，我们设计一个对齐过程，使模拟环境与视频中观察到的真实世界。这是作为优化问题，找到刀具轨迹的空间对齐，以最大化环境给出的稀疏目标奖励。其次，我们描述了一种专注于工具的轨迹而不是人类的运动的模仿学习方法。为此，我们将加强学习与优化过程相结合，以基于对准环境中的工具运动来找到控制策略和机器人的放置。我们展示了仿真中的铲子，镰刀和锤子工具的建议方法，并展示了训练有素的政策对真正的弗兰卡·埃米卡熊猫机器人示范的卫生政策的有效性。

这项工作调查了鲁棒优化运输（OT）的形状匹配。具体而言，我们表明最近的OT溶解器改善了基于优化和深度学习方法的点云登记，以实惠的计算成本提高了准确性。此手稿从现代OT理论的实际概述开始。然后，我们为使用此框架进行形状匹配的主要困难提供解决方案。最后，我们展示了在广泛的具有挑战性任务上的运输增强的注册模型的性能：部分形状的刚性注册;基蒂数据集的场景流程估计;肺血管树的非参数和肺部血管树。我们基于OT的方法在准确性和可扩展性方面实现了基蒂的最先进的结果，并为挑战性的肺登记任务。我们还释放了PVT1010，这是一个新的公共数据集，1,010对肺血管树，具有密集的采样点。此数据集提供了具有高度复杂形状和变形的点云登记算法的具有挑战性用例。我们的工作表明，强大的OT可以为各种注册模型进行快速预订和微调，从而为计算机视觉工具箱提供新的键方法。我们的代码和数据集可在线提供：https：//github.com/uncbiag/robot。