Teideration为人类运营商提供了一种方法，以引导机器人在完全自治挑战或需要直接人类干预的情况下引导机器人。它也可以是教授机器人的重要工具，以便稍后实现自主行为。协同机器人武器和虚拟现实（VR）设备的可用性增加了充足的机会，用于开发新颖的无电术方法。由于机器人武器通常与人的武器相比，因此实时地将人类动作映射到机器人并不琐碎。此外，人类操作员可以将机器人手臂转向奇点或其工作空间限制，这可能导致不希望的行为。这进一步强调了多个机器人的编排。在本文中，我们提出了一个针对多臂有效载荷操作的VR接口，其可以与实时输入运动密切匹配。允许用户操纵有效载荷，而不是将它们的动作映射到各个武器，我们能够同时引导多个协作臂。通过释放单一的自由度，并通过使用本地优化方法，我们可以提高每个ARM的可操纵性指数，这反过来让我们避免运动奇点和工作空间限制。我们将我们的方法应用于预定义的轨迹以及不同机器人臂上的实时遥通，并在终端效应器位置误差和相关联合运动指标方面进行比较。

We present a generalised architecture for reactive mobile manipulation while a robot's base is in motion toward the next objective in a high-level task. By performing tasks on-the-move, overall cycle time is reduced compared to methods where the base pauses during manipulation. Reactive control of the manipulator enables grasping objects with unpredictable motion while improving robustness against perception errors, environmental disturbances, and inaccurate robot control compared to open-loop, trajectory-based planning approaches. We present an example implementation of the architecture and investigate the performance on a series of pick and place tasks with both static and dynamic objects and compare the performance to baseline methods. Our method demonstrated a real-world success rate of over 99%, failing in only a single trial from 120 attempts with a physical robot system. The architecture is further demonstrated on other mobile manipulator platforms in simulation. Our approach reduces task time by up to 48%, while also improving reliability, gracefulness, and predictability compared to existing architectures for mobile manipulation. See https://benburgesslimerick.github.io/ManipulationOnTheMove for supplementary materials.

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.

尽管移动操作在工业和服务机器人技术方面都重要，但仍然是一个重大挑战，因为它需要将最终效应轨迹的无缝整合与导航技能以及对长匹马的推理。现有方法难以控制大型配置空间，并导航动态和未知环境。在先前的工作中，我们建议将移动操纵任务分解为任务空间中最终效果的简化运动生成器，并将移动设备分解为训练有素的强化学习代理，以说明移动基础的运动基础，以说明运动的运动可行性。在这项工作中，我们引入了移动操作的神经导航（n $^2 $ m $^2 $），该导航将这种分解扩展到复杂的障碍环境，并使其能够解决现实世界中的广泛任务。最终的方法可以在未探索的环境中执行看不见的长马任务，同时立即对动态障碍和环境变化做出反应。同时，它提供了一种定义新的移动操作任务的简单方法。我们证明了我们提出的方法在多个运动学上多样化的移动操纵器上进行的广泛模拟和现实实验的能力。代码和视频可在http://mobile-rl.cs.uni-freiburg.de上公开获得。

In this paper, we propose a unified whole-body control framework for velocity-controlled mobile collaborative robots which can distribute task motion into the arm and mobile base according to specific task requirements by adjusting weighting factors. Our framework focuses on addressing two challenging issues in whole-body coordination: 1) different dynamic characteristics of the mobile base and the arm; 2) avoidance of violating both safety and configuration constraints. In addition, our controller involves Coupling Dynamic Movement Primitives to enable the essential capabilities for collaboration and interaction applications, such as obstacle avoidance, human teaching, and compliance control. Based on these, we design an adaptive motion mode for intuitive physical human-robot interaction through adjusting the weighting factors. The proposed controller is in closed-form and thus quite computationally efficient. Several typical experiments carried out on a real mobile collaborative robot validate the effectiveness of the proposed controller.

远程运行是一种广泛采用的策略，用于控制需要高度灵巧运动和关键高级智力的复杂任务的机器人操纵器。经典的远程操作方案基于操纵杆的控制，或基于更直观的接口，这些界面将用户臂运动直接映射到一个机器人臂的运动中。当执行给定任务需要可重新配置的多个机器人ARM系统时，这些方法会限制。实际上，两个或多个机器人臂的同时进行近距离运行可以扩展操纵单元的工作空间，或增加其总有效载荷或提供其他优势。在可重新配置的多臂系统的不同阶段中，每个机器人可以充当独立的手臂，也可以充当一对合作的手臂，或者是虚拟大型机器人手的手指之一。该手稿提出了一个新型的远程注射框架，可以使个人和组合任何数量的机器人臂控制。多亏了设计的控制体系结构，人类操作员可以直观地选择提出的控制方式和操纵器，以使任务方便地通过用户界面执行。此外，通过Tele-Tele-Inverance范式，该系统可以通过让机器人模仿人类操作员的手臂阻抗和位置参考来解决需要物理互动的复杂任务。拟议的框架已通过8个主题，控制4个弗兰卡·埃米卡·熊猫机器人，并用7多杆执行远程触发任务。实验的定性结果向我们展示了我们框架的有希望的适用性。

在这项研究中，提出了一个自适应对象可变形性不足的人类机器人协作运输框架。提出的框架使通过对象传输的触觉信息与从运动捕获系统获得的人类运动信息结合在一起，以在移动协作机器人上产生反应性的全身运动。此外，它允许基于算法在共同转移过程中以直观而准确的方式旋转对象，该算法使用躯干和手动运动检测人旋转意图。首先，我们通过使用由Omni方向移动基础和协作机器人组组成的移动操纵器，通过对象变形范围的两个末端（即纯粹的铝制杆和高度变形绳）来验证框架。接下来，将其性能与12个受试者用户研究中部分可变形对象的共同携带任务中的录取控制器进行了比较。该实验的定量和定性结果表明，所提出的框架可以有效地处理物体的运输，而不管其可变形性如何，并为人类伴侣提供直观的援助。最后，我们在不同的情况下展示了我们的框架的潜力，在不同的情况下，人类和机器人使用可变形的床单共同传输了手工蛋白。

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。

使机器人能够靠近人类工作，需要一个控制框架，该框架不仅包括用于自主和协调的交互的多感官信息，而且还具有感知的任务计划，以确保适应性和灵活的协作行为。在这项研究中，提出了一种直观的任务堆叠（ISOT）制剂，通过考虑人臂姿势和任务进展来定义机器人的动作。该框架以visuo-tactive信息增强，以有效地了解协作环境，直观地在计划的子任务之间切换。来自深度摄像机的视觉反馈监视并估计物体的姿势和人臂姿势，而触觉数据提供勘探技能以检测和维持所需的触点以避免物体滑动。为了评估由人类和人机合作伙伴执行的所提出的框架，装配和拆卸任务的性能，有效性和可用性，使用不同的评估指标进行考虑和分析，方法适应，掌握校正，任务协调延迟，累积姿势偏差，以及任务重复性。

工业机器人操纵器（例如柯机）的应用可能需要在具有静态和非静态障碍物组合的环境中有效的在线运动计划。当可用的计算时间受到限制或无法完全产生解决方案时，现有的通用计划方法通常会产生较差的质量解决方案。我们提出了一个新的运动计划框架，旨在在用户定义的任务空间中运行，而不是机器人的工作空间，该框架有意将工作空间一般性交易，以计划和执行时间效率。我们的框架自动构建在线查询的轨迹库，类似于利用离线计算的以前方法。重要的是，我们的方法还提供了轨迹长度上有限的次级优势保证。关键的想法是建立称为$ \ epsilon $ -Gromov-Hausdorff近似值的近似异构体，以便在任务空间附近的点也很接近配置空间。这些边界关系进一步意味着可以平稳地串联轨迹，这使我们的框架能够解决批次查询方案，目的是找到最小长度的轨迹顺序，这些轨迹访问一组无序的目标。我们通过几种运动型配置评估了模拟框架，包括安装在移动基础上的操纵器。结果表明，我们的方法可实现可行的实时应用，并为扩展其功能提供了有趣的机会。

与单个机器人相比，多个移动操纵器在需要移动性和灵活性的任务中表现出优势，尤其是在操纵/运输笨重的物体时。当对象和操纵器紧密地连接时，将形成闭合链，整个系统的运动将被限制在较低的歧管上。但是，当前对多机器人运动计划的研究并未完全考虑整个系统的形成，移动操纵器的冗余以及环境中的障碍，这使得任务具有挑战性。因此，本文提出了一个层次结构框架，以有效地解决上述挑战，其中集中式层计划离线运动的运动和分散层独立地实时探索每个机器人的冗余。此外，在集中式层中保证了封闭链，避免障碍物和地层限制的下限，其他计划者无法同时实现。此外，代表编队约束的分布的能力图可用于加快两层。仿真和实验结果都表明，所提出的框架的表现明显优于基准规划师。该系统可以在混乱的环境中绕过或跨越障碍物，并且该框架可以应用于不同数量的异质移动操纵器。

人与机器人之间的双向对象移交可以在机器人以人为中心的制造或服务方面具有重要的功能技能。实现此技能的问题在于任何解决方案的能力来处理三个重要方面：（i）交接阶段的同步时间；（ii）对象的处理构成约束；（iii）理解触觉交换以无缝地实现（i）的某些步骤。我们为（i）和（ii）提出了一种新的方法，该方法包括在任务空间二次编程控制框架中明确制定移交过程作为约束，以实现隐式时间和轨迹相遇。我们的方法是在熊猫机器人手臂上实施的，从人类操作员那里拿走对象。

医疗机器人技术可以帮助改善和扩大医疗服务的影响力。医疗机器人的一个主要挑战是机器人与患者之间的复杂物理相互作用是必须安全的。这项工作介绍了基于医疗应用中分形阻抗控制（FIC）的最近引入的控制体系结构的初步评估。部署的FIC体系结构在主机和复制机器人之间延迟很强。它可以在接纳和阻抗行为之间在线切换，并且与非结构化环境的互动是强大的。我们的实验分析了三种情况：远程手术，康复和远程超声扫描。实验不需要对机器人调整进行任何调整，这在操作员没有调整控制器所需的工程背景的医疗应用中至关重要。我们的结果表明，可以使用手术刀进行切割机器人，进行超声扫描并进行远程职业治疗。但是，我们的实验还强调了需要更好的机器人实施例，以精确控制3D动态任务中的系统。

Solving the analytical inverse kinematics (IK) of redundant manipulators in real time is a difficult problem in robotics since its solution for a given target pose is not unique. Moreover, choosing the optimal IK solution with respect to application-specific demands helps to improve the robustness and to increase the success rate when driving the manipulator from its current configuration towards a desired pose. This is necessary, especially in high-dynamic tasks like catching objects in mid-flights. To compute a suitable target configuration in the joint space for a given target pose in the trajectory planning context, various factors such as travel time or manipulability must be considered. However, these factors increase the complexity of the overall problem which impedes real-time implementation. In this paper, a real-time framework to compute the analytical inverse kinematics of a redundant robot is presented. To this end, the analytical IK of the redundant manipulator is parameterized by so-called redundancy parameters, which are combined with a target pose to yield a unique IK solution. Most existing works in the literature either try to approximate the direct mapping from the desired pose of the manipulator to the solution of the IK or cluster the entire workspace to find IK solutions. In contrast, the proposed framework directly learns these redundancy parameters by using a neural network (NN) that provides the optimal IK solution with respect to the manipulability and the closeness to the current robot configuration. Monte Carlo simulations show the effectiveness of the proposed approach which is accurate and real-time capable ($\approx$ \SI{32}{\micro\second}) on the KUKA LBR iiwa 14 R820.

动态运动是机器人武器的关键特征，使他们能够快速有效地执行任务。在任务空间运行时，软连续式操纵器目前尚未考虑动态参数。这种缺点使现有的软机器人缓慢并限制了他们处理外力的能力，特别是在物体操纵期间。我们通过使用动态操作空间控制来解决此问题。我们的控制方法考虑了3D连续体臂的动态参数，并引入了新模型，使多段软机械师能够在任务空间中顺利运行。先前仅为刚性机器人提供的先进控制方法现在适用于软机器;例如，潜在的场避免以前仅针对刚性机器人显示，现在延伸到软机器人。使用我们的方法，柔软的机械手现在可以实现以前不可能的各种任务：我们评估机械手在闭环控制实验中的性能，如拾取和障碍物避免，使用附加的软夹具抛出物体，并通过用掌握的粉笔绘制来故意将力施加到表面上。除了新的技能之外，我们的方法还提高了59％的跟踪精度，并将速度提高到19.3的尺寸，与最新的任务空间控制相比。通过这些新发现能力，软机器人可以开始挑战操纵领域的刚性机器人。我们固有的安全和柔顺的软机器人将未来的机器人操纵到一个不用的设置，其中人和机器人并行工作。

该手稿介绍了一个对象可变形性框架框架，用于共享一个人和多个机器人之间共享的任务。我们的方法可以根据对象的大小和重量与多个机器人共享负载，从而完全控制人的共同轨迹。这是通过合并通过对象传递的触觉信息和从运动捕获系统获得的人类运动信息来实现的。该框架的一个重要优点是，无论对象大小和变形特征如何，机器人之间不需要严格的内部通信。我们使用两个具有挑战性的现实场景来验证框架：木质刚性壁橱的共同投资和叉车移动带上的笨重盒子，后者是可变形物体的。为了评估所提出的框架的普遍性，由两个移动操纵器组成的异源团队由Omni方向移动基础组成，并为实验选择了具有不同DOF的协作机器人组。在这些实验过程中，我们的控制器和基线控制器（即入学控制器）之间的定性比较证明了提出的框架的有效性，尤其是在共同携带可变形物体时。此外，我们认为，在实验中使用起重带的框架的性能为共同运输的笨重和不可覆盖的物体提供了有希望的解决方案。

用机器人手操纵物体是一项复杂的任务。不仅需要协调手指，而且机器人最终效应器的姿势也需要协调。使用人类的运动演示是指导机器人行为的直观和数据效率的方式。我们提出了一个具有自动实施例映射的模块化框架，以将记录的人体运动转移到机器人系统中。在这项工作中，我们使用运动捕获来记录人类运动。我们在八项具有挑战性的任务上评估了我们的方法，其中机器人手需要掌握和操纵可变形或小且脆弱的物体。我们测试了模拟和实际机器人中的轨迹子集，并且整体成功率是一致的。

对于移动机器人而言，与铰接式对象的交互是一项具有挑战性但重要的任务。为了应对这一挑战，我们提出了一条新型的闭环控制管道，该管道将负担能力估计的操纵先验与基于采样的全身控制相结合。我们介绍了完全反映了代理的能力和体现的代理意识提供的概念，我们表明它们的表现优于其最先进的对应物，这些对应物仅以最终效果的几何形状为条件。此外，发现闭环负担推论使代理可以将任务分为多个非连续运动，并从失败和意外状态中恢复。最后，管道能够执行长途移动操作任务，即在现实世界中开放和关闭烤箱，成功率很高（开放：71％，关闭：72％）。

本文提出了一种移动超级机器人方法，可在人类机器人结合的行动中进行身体援助。该研究从对超人概念的描述开始。这个想法是开发和利用可以遵循人类机器人操作命令的移动协作系统，通过三个主要组件执行工业任务：i）物理界面，ii）人类机器人互动控制器和iii）超级机器人身体。接下来，我们从理论和硬件的角度介绍了框架内的两个可能的实现。第一个系统称为MOCA-MAN，由冗余的扭矩控制机器人组和Omni方向移动平台组成。第二个称为Kairos-Man，由高付费6多速速度控制机器人组和Omni方向移动平台形成。该系统共享相同的接收界面，通过该接口将用户扳手转换为Loco-andipulation命令，该命令由每个系统的全身控制器生成。此外，提出了一个具有多个和跨性别主题的彻底用户研究，以揭示这两个系统在努力和灵活的任务中的定量性能。此外，我们提供了NASA-TLX问卷的定性结果，以证明超级人物的潜力及其从用户的观点中的可接受性。

这项工作为过度分配的平台提供了计算轻量级运动计划器。为此，定义了针对具有多个运动链的移动平台的一般状态空间模型，该模型考虑了非线性和约束。提出的运动计划者基于一种顺序多阶段方法，该方法利用了每个步骤的温暖起步。首先，使用快速行进方法生成全球最佳和平滑的2D/3D轨迹。该轨迹作为温暖的开端馈送到一个顺序线性二次调节器，该线性二次调节器能够生成一个最佳运动计划，而无需为所有平台执行器限制。最后，考虑到模型中定义的约束，生成了可行的运动计划。在这方面，再次采用了顺序线性二次调节器，以先前生成的不受限制的运动计划作为温暖的开始。这种新颖的方法已被部署到欧洲航天局的Exomars测试漫游车中。这款漫游者是具有机器人臂的可容纳Ackermann能力的行星勘探测试床。进行了几项实验，表明所提出的方法加快了计算时间的速度，增加了火星样品检索任务的成功率，可以将其视为过度插入移动平台的代表性用例。