当球体在平面上遵循直线路径时，本文涉及旋转轧制球体的运动规划。由于球体的运动受到直线的约束，因此球体的旋转运动的控制对于收敛到球体的期望配置是必不可少的。在本文中，我们展示了一种基于新的基于几何的规划方法，其基于该非线性系统的全状态描述。首先，提出了运动规划的问题陈述。接下来，我们通过使用Darboux帧运动学开发作为虚拟表面实现的几何控制器。该虚拟表面产生基于弧长的输入，用于控制球体的轨迹。然后，迭代算法旨在调整所需配置的这些输入。模拟验证了所提出的方法的可行性。

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。

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。

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。

考虑了使用间歇性冲动力在三维空间中对棍子进行非骚扰操作的问题。目的是在一系列旋转对称的垂直轴对称的配置序列之间兼顾棍子。棍棒的动力学由五个广义坐标和三个控制输入描述。在应用冲动输入的两种连续配置之间，动力学在杂耍者的参考框架中以Poincar \'E映射为方便地表示。通过稳定庞加尔\'e地图上的固定点来实现与所需杂耍运动相关的轨道的稳定化。脉冲控制的Poincar \'e MAP方法用于稳定轨道，数值模拟用于证明与任意初始配置中所需的杂耍运动的收敛。在限制情况下，如果连续旋转对称配置被任意接近，则表明动力学将减少到箍上杆上稳定进动的动力学。

由于这些要求的竞争性质，尤其是在一系列的运行速度和条件下，在转向控制中的准确性和误差融合与优美运动的平衡路径与优美的运动具有挑战性。本文表明，考虑滑移对运动学控制，动态控制和转向执行器速率命令的影响的集成多层转向控制器可实现准确且优美的路径。这项工作建立在多层侧滑和基于YAW的模型上，该模型允许派生控制器考虑由于侧滑而引起的误差以及转向命令和优美的侧向运动之间的映射。基于观察者的侧滑估计与运动控制器中的标题误差相结合，以提供前馈滑移补偿。使用基于速度的路径歧管，通过连续变量结构控制器（VSC）来补偿路径以下误差，以平衡优雅的运动和误差收敛。后台动态控制器使用结果偏航率命令来生成转向率命令。高增益观察者（HGO）估计输出反馈控制的侧滑和偏航率。提供了输出反馈控制器的稳定性分析，并解决了峰值。该工作仅针对侧向控制，因此转向控制器可以与其他速度控制器结合使用。现场结果提供了与相关方法的比较，这些方法在不同的复杂情况下证明了具有不同天气条件和扰动的不同复杂情况。

多机器人运输（MRT）是通过多个机器人的合作将对象运送到目的地。在物体运输过程中，避免障碍是一个不可或缺的特征。在传统的当地规划师中，障碍通常被认为是不可克服的，所以机器人团队绕过整个障碍。然而，许多障碍可以在真实情况下越过。研究机器人团队的障碍交叉能力可以提高MRT的效率，并提高复杂环境中的规划成功率。通过患者转移通过床单的灵感，本文侧重于多移动机器人的物体运输，具有可变形的纸张。提出了一种具有障碍交叉能力的新的本地计划者，其中包括三个部分：可变形的纸张建模，形成优化和局部路径。它可以成功找到在其他规划者失败的复杂情景中的障碍交叉路径。策划者的有效性和多功能性通过实验中的三个移动机器人进行了案例研究，以及具有四个机器人的模拟。

柔性章鱼臂具有卓越的能力，可以协调大量自由度并执行复杂的操纵任务。结果，这些系统继续吸引生物学家和机器人的注意力。在本文中，我们开发了一个三维模型的软章鱼臂，配备了生物力学上逼真的肌肉致动。考虑了所有主要肌肉群施加的内力和夫妇。描述了一种能量塑形控制方法来协调肌肉活动，以便在3D空间中掌握和触及。本文的主要贡献是：（i）主要肌肉群建模以引起三维运动； （ii）基于存储的能量功能的肌肉激活的数学公式； （iii）通过在特殊欧几里得组SE中解决优化问题获得的设计特定于任务的平衡配置的计算有效过程（3）。然后，根据优化问题解决方案引起的共同状态变量，对肌肉控制进行迭代计算。该方法在物理准确的软件环境弹性中得到了数值的证明。报告了模拟观察到的章鱼行为的数值实验的结果。

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。

在许多无人机应用中，为空中机器人计划的时间轨迹至关重要，例如救援任务和包装交付，这些应用程序近年来已经广泛研究。但是，它仍然涉及一些挑战，尤其是在将特殊任务要求纳入计划以及空中机器人的动态方面。在这项工作中，我们研究了一种案例，使空中操纵器应以时间优势的方式从移动的移动机器人中移交一个包裹。我们没有手动设置方法轨迹，这使得很难确定在动态范围内完成所需任务的最佳总行进时间，而是提出了一个优化框架，该框架将离散的力学和互补性约束（DMCC）结合在一起。在提出的框架中，系统动力学受到离散的拉格朗日力学的约束，该机械也根据我们的实验提供了可靠的估计结果。移交机会是根据所需的互补限制自动确定和安排的。最后，通过使用我们的自设计的空中操纵器进行数值模拟和硬件实验来验证所提出的框架的性能。

小型机器人提供对更大的空间的访问空间。这种类型的访问在药物递送，环境检测和小型样品的集合之类的应用中至关重要。然而，有一些任务是不可能使用包括组装和制造的一个机器人，以小规模，操纵微型和纳米物体，以及基于机器人的小规模材料的结构。解决此问题的解决方案是使用一组机器人作为系统。因此，我们专注于可以使用一组小规模机器人实现的任务。这些机器人通常由于其尺寸限制而外部驱动。然而，一个人面临使用单个全局输入控制一组机器人的挑战。我们提出了一种控制算法，以在预定义位置定位蜂拥的各个成员。单个控制输入适用于系统，并以相同的方向移动所有机器人。我们还通过使用不同的长度机器人添加另一个控制模态。电磁线圈系统施加外力并转向毫流。这个毫米可以以各种运动模式移动，如枢轴行走和翻滚。我们提出了两个毫无罗罗波茨的新设计。在第一设计中，磁体放置在主体的中心以减小磁吸引力。在第二种设计中，毫米的长度相同，具有两条额外的腿作为枢轴点。这样，我们在设计中变化分离时可以利用枢轴行走模式的变速，同时保持翻滚模式的速度恒定。本文介绍了一种具有不同长度的N毫米的位置控制的一般算法，使它们从给定的初始位置移动到最终所需位置。该方法基于选择完全可控的领导者。仿真和硬件实验验证了这些结果。

本文介绍了一种新型跟踪滤波器，主要用于在自动表面车辆（ASV）上的碰撞避免系统中使用。所提出的方法利用自动信息系统（AIS）消息传递协议来利用实时运动信息，以估计附近协同目标的位置，速度和标题。使用与源自余弦的球面规律的运动方程，在大地测量坐标中递归地估计每个目标的状态。这改善了先前的方法，其中许多方法采用扩展的卡尔曼滤波器（EKF），因此需要局部平面坐标帧的规范，以便以易于微差形式描述状态运动学。建议的大地电线UKF避免了对该本地飞机的需求。该特征对于远程ASV来说是特别有利的，其必须否则必须定期重新定义新的局部平面来缩短线性化误差。在真实世界的运营中，这种重复的重新定义可以引入错误并使任务规划复杂化。通过模拟和现场测试显示所提出的大地电线UKF以及传统的飞机 - 笛卡尔ekf，无论是在估计误差和稳定性方面的表现还是更好。

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.

Soft robots are interesting examples of hyper-redundancy in robotics, however, the nonlinear continuous dynamics of these robots and the use of hyper-elastic and visco-elastic materials makes modeling of these robots more complicated. This study presents a geometric Inverse Kinematic (IK) model for trajectory tracking of multi-segment extensible soft robots, where, each segment of the soft actuator is geometrically approximated with multiple rigid links connected with rotary and prismatic joints. Using optimization methods, the desired configuration variables of the soft actuator for the desired end-effector positions are obtained. Also, the redundancy of the robot is applied for second task applications, such as tip angle control. The model's performance is investigated through simulations, numerical benchmarks, and experimental validations and results show lower computational costs and higher accuracy compared to most existing methods. The method is easy to apply to multi segment soft robots, both in 2D and 3D. As a case study, a fully 3D-printed soft robot manipulator is tested using a control unit and the model predictions show good agreement with the experimental results.

动态MRI可以捕获具有高对比度的软组织器官中的时间解剖变化，但是获得的序列通常遭受有限的体积覆盖，这使得器官形状轨迹的高分辨率重建在时间研究中的主要挑战。由于腹部器官形状的变异性跨越时间和受试者，本研究的目的是朝向3D致密速度测量来完全覆盖整个表面并提取有意义的特征，其特征在于观察到的器官变形并实现临床作用或决定。我们在深呼吸运动期间提出了一种用于表征膀胱表面动力学的管道。对于紧凑的形状表示，首先使用重建的时间体积来使用LDDMM框架建立专用的动态4D网状序列。然后，我们从诸如网格伸长和失真的机械参数执行器官动力学的统计表征。由于我们将器官引用作为非平面，因此我们还使用平均曲率变化为度量来量化表面演变。然而，曲率的数值计算强烈地取决于表面参数化。为了应对这一依赖性，我们采用了一种用于表面变形分析的新方法。独立于参数化并最小化测地曲线的长度，通过最小化Dirichlet能量，它使表面曲线平滑地朝向球体。 eulerian PDE方法用于从曲线缩短流中导出形状描述符。使用Laplace Beltrami操作员特征函数来计算各个运动模式之间的接口，用于球形映射。用于提取用于局部控制的模拟形状轨迹的表征相关曲线的应用演示了所提出的形状描述符的稳定性。

本文采取了一步，为人形机器人提供自适应形态能力。我们提出了一种系统的方法，可以使机器人盖变形其形状，其整体尺寸适合人体机器人的人体测量值。更确切地说，我们提出了一个封面概念，该概念由两个主要组成部分组成：骨骼，这是一个称为Node的基本元素和一个软膜的重复，该元素将盖子包裹起来并用其运动构成变形。本文重点关注盖子骨骼，并解决了节点设计，系统建模，电动机定位以及变形系统的控制设计的挑战性问题。封面建模侧重于运动学，并提出了定义系统运动限制的系统方法。然后，我们应用遗传算法来找到运动位置，以使变形盖完全致动。最后，我们提出了控制算法，使覆盖物变为随时间变化的形状。通过进行四个不同的方尺寸盖，分别具有3x3、4x8、8x8和20x20节点的运动学模拟来验证整个方法。对于每个封面，我们应用遗传算法来选择运动位置并执行模拟以跟踪所需形状。仿真结果表明，提出的方法可确保封面跟踪具有良好跟踪性能的所需形状。

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。

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。

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。

近年来，移动机器人的安全问题引起了人们的关注。在本文中，我们提出了一种智能的物理攻击，通过从外部观察中学习障碍 - 避免机制，将移动机器人置于预设位置。我们作品的显着新颖性在于揭示具有智能和高级设计的基于物理攻击的可能性，可以带来真正的威胁，而没有对系统动态或对内部系统的访问的先验知识。传统网络空间安全中的对策无法处理这种攻击。练习，拟议的攻击的基石是积极探索受害者机器人与环境的复杂相互作用的特征，并学习对其行为的有限观察中表现出的障碍知识。然后，我们提出了最短的路径和手持攻击算法，以从巨大的运动空间中找到有效的攻击路径，从而在路径长度和活动期间分别以低成本实现了驾驶到陷阱目标。证明了算法的收敛性，并进一步得出了攻击性能范围。广泛的模拟和现实生活实验说明了拟议攻击的有效性，招呼未来对机器人系统的物理威胁和防御的研究。