Micron-scale robots (ubots) have recently shown great promise for emerging medical applications, and accurate control of ubots is a critical next step to deploying them in real systems. In this work, we develop the idea of a nonlinear mismatch controller to compensate for the mismatch between the disturbed unicycle model of a rolling ubot and trajectory data collected during an experiment. We exploit the differential flatness property of the rolling ubot model to generate a mapping from the desired state trajectory to nominal control actions. Due to model mismatch and parameter estimation error, the nominal control actions will not exactly reproduce the desired state trajectory. We employ a Gaussian Process (GP) to learn the model mismatch as a function of the desired control actions, and correct the nominal control actions using a least-squares optimization. We demonstrate the performance of our online learning algorithm in simulation, where we show that the model mismatch makes some desired states unreachable. Finally, we validate our approach in an experiment and show that the error metrics are reduced by up to 40%.

对于宏观尺度的简单机器人平台，对群系统的控制相对良好地理解。然而，关于微型摩托管可以实现类似的结果，仍有几个未解决的问题。本文提出了一种基于全球磁场下磁化自推进Janus Microorobots的动态模型的建模框架。我们通过实验验证我们的模型，并提供了可以旨在准确描述微机器的行为的方法，同时建模他们的同时控制。该模型可以广泛地推广到低雷诺数环境中的其他微生物平台。

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。

对非线性不确定系统的控制是机器人技术领域的常见挑战。非线性潜在力模型结合了以高斯流程为特征的潜在不确定性，具有有效代表此类系统的希望，我们专注于这项工作的控制设计。为了实现设计，我们采用了高斯过程的状态空间表示来重塑非线性潜在力模型，从而建立了同时预测未来状态和不确定性的能力。使用此功能，制定了随机模型预测控制问题。为了得出问题的计算算法，我们使用基于方案的方法来制定随机优化的确定性近似。我们通过基于自动驾驶汽车的运动计划的仿真研究评估了最终方案的模型预测控制方法，该研究表现出很大的有效性。拟议的方法可以在其他各种机器人应用中找到前瞻性使用。

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％。

Accurate path following is challenging for autonomous robots operating in uncertain environments. Adaptive and predictive control strategies are crucial for a nonlinear robotic system to achieve high-performance path following control. In this paper, we propose a novel learning-based predictive control scheme that couples a high-level model predictive path following controller (MPFC) with a low-level learning-based feedback linearization controller (LB-FBLC) for nonlinear systems under uncertain disturbances. The low-level LB-FBLC utilizes Gaussian Processes to learn the uncertain environmental disturbances online and tracks the reference state accurately with a probabilistic stability guarantee. Meanwhile, the high-level MPFC exploits the linearized system model augmented with a virtual linear path dynamics model to optimize the evolution of path reference targets, and provides the reference states and controls for the low-level LB-FBLC. Simulation results illustrate the effectiveness of the proposed control strategy on a quadrotor path following task under unknown wind disturbances.

在这项工作中，我们考虑使用应用于四逆床控制的模型预测控制（MPC）导出和加入准确动态模型的问题。 MPC依赖于精确的动态模型来实现所需的闭环性能。然而，在复杂系统中存在不确定性以及他们在其运行的环境中的存在在获得对系统动态的充分准确表示方面构成挑战。在这项工作中，我们利用深度学习工具，基于知识的神经常规方程（KNODE），增强了从第一原理获得的模型。由此产生的混合模型包括来自模拟或现实世界实验数据的标称第一原理模型和神经网络。使用四轮压力机，我们将混合模型用于针对最先进的高斯过程（GP）模型，并表明混合模型提供了Quadrotor动态的更准确的预测，并且能够概括超出训练数据。为了提高闭环性能，混合模型集成到新的MPC框架中，称为KNODE-MPC。结果表明，就轨迹跟踪性能而言，综合框架在物理实验中达到了60.2％的仿真和21％以上。

当我们转向越来越复杂的网络物理系统（CPS）时，需要新方法来实时计划有效的状态轨迹。在本文中，我们提出了一种方法来显着降低对一类CPS解决最佳控制问题的复杂性。我们利用差分平稳度的性质来简化Euler-拉格朗日方程，这简化消除了一般情况下出现的数值不稳定性。我们还提出了一种明确的微分方程，描述了最佳状态轨迹的演变，我们扩展了我们的结果，以考虑无约束和受限制的情况。此外，我们通过在具有障碍物的环境中生成双积分代理的最佳轨迹来证明我们的方法的性能。在仿真中，与现有的基于焊接的最佳控制库相比，我们的方法显示了30％的成本降低，并且计算速度提高了几乎3倍。

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。

在本文中，我们提出了一种基于模型的增强学习（MBRL）算法，称为\ emph {Monte Carlo概率的学习控制}（MC-PILCO）。该算法依赖于高斯流程（GPS）来对系统动力学进行建模以及蒙特卡洛方法以估计策略梯度。这定义了一个框架，在该框架中，我们可以在其中选择以下组件的选择：（i）成本函数的选择，（ii）使用辍学的策略优化，（iii）通过在使用中的结构内核来提高数据效率GP型号。上述方面的组合会极大地影响MC-PILCO的性能。在模拟卡车杆环境中的数值比较表明，MC-PILCO具有更好的数据效率和控制性能W.R.T.最先进的基于GP的MBRL算法。最后，我们将MC-PILCO应用于实际系统，考虑到具有部分可测量状态的特定系统。我们讨论了在策略优化过程中同时建模测量系统和国家估计器的重要性。已在模拟和两个真实系统（Furuta pendulum和一个球形式钻机）中测试了所提出的溶液的有效性。

在过去的二十年中，对机器人羊群的研究受到了极大的关注。在本文中，我们提出了一种约束驱动的控制算法，该算法可最大程度地减少单个试剂的能耗并产生新兴的V形成。随着代理之间的分散相互作用的形成出现，我们的方法对自发添加或将代理去除为系统是强大的。首先，我们提出了一个分析模型，用于在固定翼无人机后面的尾巴上洗涤，并得出了尾随无人机以最大化其旅行耐力的最佳空气速度。接下来，我们证明，简单地在最佳空速上飞行将永远不会导致新兴的羊群行为，并且我们提出了一种新的分散的“ Anseroid”行为，从而产生出现的V形成。我们用约束驱动的控制算法编码这些行为，该算法最小化每个无人机的机车能力。最后，我们证明，在我们提出的控制法律下，以近似V或eChelon形成初始化的无人机将融合，我们证明了这种出现在模拟和与Crazyflie四肢旋转机队的实验中实时发生。

二次运动的准确轨迹跟踪控制对于在混乱环境中的安全导航至关重要。但是，由于非线性动态，复杂的空气动力学效应和驱动约束，这在敏捷飞行中具有挑战性。在本文中，我们通过经验比较两个最先进的控制框架：非线性模型预测控制器（NMPC）和基于差异的控制器（DFBC），通过以速度跟踪各种敏捷轨迹，最多20 m/s（即72 km/h）。比较在模拟和现实世界环境中进行，以系统地评估这两种方法从跟踪准确性，鲁棒性和计算效率的方面。我们以更高的计算时间和数值收敛问题的风险来表明NMPC在跟踪动态不可行的轨迹方面的优势。对于这两种方法，我们还定量研究了使用增量非线性动态反演（INDI）方法添加内环控制器的效果，以及添加空气动力学阻力模型的效果。我们在世界上最大的运动捕获系统之一中进行的真实实验表明，NMPC和DFBC的跟踪误差降低了78％以上，这表明有必要使用内环控制器和用于敏捷轨迹轨迹跟踪的空气动力学阻力模型。

策略搜索和模型预测控制〜（MPC）是机器人控制的两个不同范式：策略搜索具有使用经验丰富的数据自动学习复杂策略的强度，而MPC可以使用模型和轨迹优化提供最佳控制性能。开放的研究问题是如何利用并结合两种方法的优势。在这项工作中，我们通过使用策略搜索自动选择MPC的高级决策变量提供答案，这导致了一种新的策略搜索 - 用于模型预测控制框架。具体地，我们将MPC作为参数化控制器配制，其中难以优化的决策变量表示为高级策略。这种制定允许以自我监督的方式优化政策。我们通过专注于敏捷无人机飞行中的具有挑战性的问题来验证这一框架：通过快速的盖茨飞行四轮车。实验表明，我们的控制器在模拟和现实世界中实现了鲁棒和实时的控制性能。拟议的框架提供了合并学习和控制的新视角。

随着机器人在现实世界中冒险，他们受到无意义的动态和干扰。在相对静态和已知的操作环境中已成功地证明了基于传统的基于模型的控制方法。但是，当机器人的准确模型不可用时，基于模型的设计可能导致次优甚至不安全的行为。在这项工作中，我们提出了一种桥接模型 - 现实差距的方法，并且即使存在动态不确定性，也能够应用基于模型的方法。特别地，我们介绍基于学习的模型参考适应方法，其使机器人系统具有可能不确定的动态，表现为预定义的参考模型。反过来，参考模型可用于基于模型的控制器设计。与典型的模型参考调整控制方法相比，我们利用神经网络的代表性力量来捕获高度非线性动力学的不确定性，并通过在称为Lipschitz网络的特殊类型神经网络的建筑设计中编码认证嘴唇条件来捕获高度非线性动力学的不确定性和保证稳定性。即使我们的关于真正的机器人系统的先验知识有限，我们的方法也适用于一般的非线性控制仿射系统。我们展示了我们在飞行倒置摆的方法中的方法，其中一个搁板的四轮电机被挑战，以平衡倒挂摆在悬停或跟踪圆形轨迹时。

高斯过程回归通常用于学习未知系统并指定学习模型的不确定性。当使用高斯过程回归学习未知系统时，通常考虑的方法包括在应用一些标准离散化之后学习残差动态，但这可能不适合手头的系统。变形积分器是一种不太常见的离散化方法，因为它们保持底层系统的物理性质，例如节能或明确限制的满足。在这项工作中，我们提出了用于机械系统的标称动态的变形积分器和高斯过程回归学习残留动态的组合。我们将我们的方法扩展到具有已知运动限制的系统，并在预测不确定性上提供正式的界限。该方法的模拟评估显示了根据理论结果的理想节能特性，并证明了治疗受限动力系统的能力。

Force modulation of robotic manipulators has been extensively studied for several decades. However, it is not yet commonly used in safety-critical applications due to a lack of accurate interaction contact modeling and weak performance guarantees - a large proportion of them concerning the modulation of interaction forces. This study presents a high-level framework for simultaneous trajectory optimization and force control of the interaction between a manipulator and soft environments, which is prone to external disturbances. Sliding friction and normal contact force are taken into account. The dynamics of the soft contact model and the manipulator are simultaneously incorporated in a trajectory optimizer to generate desired motion and force profiles. A constrained optimization framework based on Alternative Direction Method of Multipliers (ADMM) has been employed to efficiently generate real-time optimal control inputs and high-dimensional state trajectories in a Model Predictive Control fashion. Experimental validation of the model performance is conducted on a soft substrate with known material properties using a Cartesian space force control mode. Results show a comparison of ground truth and real-time model-based contact force and motion tracking for multiple Cartesian motions in the valid range of the friction model. It is shown that a contact model-based motion planner can compensate for frictional forces and motion disturbances and improve the overall motion and force tracking accuracy. The proposed high-level planner has the potential to facilitate the automation of medical tasks involving the manipulation of compliant, delicate, and deformable tissues.

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。

We address the theoretical and practical problems related to the trajectory generation and tracking control of tail-sitter UAVs. Theoretically, we focus on the differential flatness property with full exploitation of actual UAV aerodynamic models, which lays a foundation for generating dynamically feasible trajectory and achieving high-performance tracking control. We have found that a tail-sitter is differentially flat with accurate aerodynamic models within the entire flight envelope, by specifying coordinate flight condition and choosing the vehicle position as the flat output. This fundamental property allows us to fully exploit the high-fidelity aerodynamic models in the trajectory planning and tracking control to achieve accurate tail-sitter flights. Particularly, an optimization-based trajectory planner for tail-sitters is proposed to design high-quality, smooth trajectories with consideration of kinodynamic constraints, singularity-free constraints and actuator saturation. The planned trajectory of flat output is transformed to state trajectory in real-time with consideration of wind in environments. To track the state trajectory, a global, singularity-free, and minimally-parameterized on-manifold MPC is developed, which fully leverages the accurate aerodynamic model to achieve high-accuracy trajectory tracking within the whole flight envelope. The effectiveness of the proposed framework is demonstrated through extensive real-world experiments in both indoor and outdoor field tests, including agile SE(3) flight through consecutive narrow windows requiring specific attitude and with speed up to 10m/s, typical tail-sitter maneuvers (transition, level flight and loiter) with speed up to 20m/s, and extremely aggressive aerobatic maneuvers (Wingover, Loop, Vertical Eight and Cuban Eight) with acceleration up to 2.5g.

Autonomous Micro Aerial Vehicles are deployed for a variety tasks including surveillance and monitoring. Perching and staring allow the vehicle to monitor targets without flying, saving battery power and increasing the overall mission time without the need to frequently replace batteries. This paper addresses the Active Visual Perching (AVP) control problem to autonomously perch on inclined surfaces up to $90^\circ$. Our approach generates dynamically feasible trajectories to navigate and perch on a desired target location, while taking into account actuator and Field of View (FoV) constraints. By replanning in mid-flight, we take advantage of more accurate target localization increasing the perching maneuver's robustness to target localization or control errors. We leverage the Karush-Kuhn-Tucker (KKT) conditions to identify the compatibility between planning objectives and the visual sensing constraint during the planned maneuver. Furthermore, we experimentally identify the corresponding boundary conditions that maximizes the spatio-temporal target visibility during the perching maneuver. The proposed approach works on-board in real-time with significant computational constraints relying exclusively on cameras and an Inertial Measurement Unit (IMU). Experimental results validate the proposed approach and shows the higher success rate as well as increased target interception precision and accuracy with respect to a one-shot planning approach, while still retaining aggressive capabilities with flight envelopes that include large excursions from the hover position on inclined surfaces up to 90$^\circ$, angular speeds up to 750~deg/s, and accelerations up to 10~m/s$^2$.

模块化机器人可以在每天重新排列到新设计中，通过为每项新任务形成定制机器人来处理各种各样的任务。但是，重新配置的机制是不够的：每个设计还需要自己独特的控制策略。人们可以从头开始为每个新设计制作一个政策，但这种方法不可扩展，特别是给出了甚至一小组模块可以生成的大量设计。相反，我们创建了一个模块化策略框架，策略结构在硬件排列上有调节，并仅使用一个培训过程来创建控制各种设计的策略。我们的方法利用了模块化机器人的运动学可以表示为设计图，其中节点作为模块和边缘作为它们之间的连接。给定机器人，它的设计图用于创建具有相同结构的策略图，其中每个节点包含一个深神经网络，以及通过共享参数的相同类型共享知识的模块（例如，Hexapod上的所有腿都相同网络参数）。我们开发了一种基于模型的强化学习算法，交织模型学习和轨迹优化，以培训策略。我们展示了模块化政策推广到培训期间没有看到的大量设计，没有任何额外的学习。最后，我们展示了与模拟和真实机器人一起控制各种设计的政策。