在本文中，我们开辟了基于路径积分（PI）最优控制理论的可视伺服系统的新途径，其中可以将非线性部分微分方程（PDE）转换为使用Feynman的所有可能的轨迹的期望-KAC（FK）引理。更精确地，我们提出了基于采样的模型预测控制（即，模型预测路径积分（MPPI）控制）算法，提出了MPPI-VS控制策略，实时和无反转控制策略（即，模型预测路径积分（MPPI）控制）算法 - 基于，3D点和基于位置的可视伺服技术，考虑到系统约束（例如可见性，3D和控制约束）以及与机器人和相机模型相关联的参数不确定性以及测量噪声。与经典的视觉伺服控制方案相反，我们的控制策略直接利用交互矩阵的近似，而无需估计交互矩阵反转或执行伪反转。我们在带有引导摄像机的6-DOF笛卡尔机器人上验证MPPI-VS控制策略以及基于图像平面中的四个点作为视觉特征的常规摄像机。与经典计划相比，更好地评估和展示所提出的控制策略的鲁棒性和潜在优势，进行了各种操作条件下的密集模拟，然后讨论。所获得的结果证明了所提出的方案在容易与系统限制中应对的有效性和能力，以及在相机参数和测量中存在大误差的鲁棒性。

基于采样的模型预测控制（MPC）优化方法，例如模型预测路径积分（MPPI），最近在各种机器人任务中显示出有希望的结果。但是，当所有采样轨迹的分布集中在高成本甚至不可行的区域中时，它可能会产生不可行的轨迹。在这项研究中，我们提出了一种称为Log-Mppi的新方法，配备了更有效的轨迹采样分布策略，从而显着改善了满足系统约束的轨迹可行性。关键点是从正常的对数正态（NLN）混合物分布中绘制轨迹样品，而不是从高斯分布中。此外，这项工作提出了一种通过将2D占用网格映射纳入基于采样的MPC算法的优化问题，从而在未知的混乱环境中无碰撞导航的方法。我们首先通过在不同类型的混乱环境以及Cartpole摇摆任务中对2D自主导航进行广泛的模拟，从而验证我们提出的控制策略的效率和鲁棒性。我们通过现实世界实验进一步证明了log-mppi在未知的杂物环境中执行基于2D网格的无碰撞导航的适用性，表明其优越性可用于局部成本量，而无需增加优化的额外复杂性问题。一个展示现实世界和仿真结果的视频可在https://youtu.be/_ugwqefjsn0上获得。

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％。

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。

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。

由于机器人动力学中的固有非线性，腿部机器人全身动作的在线计划具有挑战性。在这项工作中，我们提出了一个非线性MPC框架，该框架可以通过有效利用机器人动力学结构来在线生成全身轨迹。Biconmp用于在真正的四倍机器人上生成各种环状步态，其性能在不同的地形上进行了评估，对抗不同步态之间的不可预见的推动力并在线过渡。此外，提出了双孔在机器人上产生非平凡无环的全身动态运动的能力。同样的方法也被用来在人体机器人（TALOS）上产生MPC的各种动态运动，并在模拟中产生另一个四倍的机器人（Anymal）。最后，报告并讨论了对计划范围和频率对非线性MPC框架的影响的广泛经验分析。

在粗糙的地形上的动态运动需要准确的脚部放置，避免碰撞以及系统的动态不足的计划。在存在不完美且常常不完整的感知信息的情况下，可靠地优化此类动作和互动是具有挑战性的。我们提出了一个完整的感知，计划和控制管道，可以实时优化机器人所有自由度的动作。为了减轻地形所带来的数值挑战，凸出不平等约束的顺序被提取为立足性可行性的局部近似值，并嵌入到在线模型预测控制器中。每个高程映射预先计算了步骤性分类，平面分割和签名的距离场，以最大程度地减少优化过程中的计算工作。多次射击，实时迭代和基于滤波器的线路搜索的组合用于可靠地以高速率解决该法式问题。我们在模拟中的间隙，斜率和踏上石头的情况下验证了所提出的方法，并在Anymal四倍的平台上进行实验，从而实现了最新的动态攀登。

The increasing interest in autonomous robots with a high number of degrees of freedom for industrial applications and service robotics demands control algorithms to handle multiple tasks as well as hard constraints efficiently. This paper presents a general framework in which both kinematic (velocity- or acceleration-based) and dynamic (torque-based) control of redundant robots are handled in a unified fashion. The framework allows for the specification of redundancy resolution problems featuring a hierarchy of arbitrary (equality and inequality) constraints, arbitrary weighting of the control effort in the cost function and an additional input used to optimize possibly remaining redundancy. To solve such problems, a generalization of the Saturation in the Null Space (SNS) algorithm is introduced, which extends the original method according to the features required by our general control framework. Variants of the developed algorithm are presented, which ensure both efficient computation and optimality of the solution. Experiments on a KUKA LBRiiwa robotic arm, as well as simulations with a highly redundant mobile manipulator are reported.

通常，可以将最佳运动计划作为本地和全球执行。在这样的计划中，支持本地或全球计划技术的选择主要取决于环境条件是动态的还是静态的。因此，最适当的选择是与全球计划一起使用本地计划或本地计划。当设计最佳运动计划是本地或全球的时，要记住的关键指标是执行时间，渐近最优性，对动态障碍的快速反应。与其他方法相比，这种计划方法可以更有效地解决上述目标指标，例如路径计划，然后进行平滑。因此，这项研究的最重要目标是分析相关文献，以了解运动计划，特别轨迹计划，问题，当应用于实时生成最佳轨迹的多局部航空车（MAV），影响力（MAV）时如何提出问题。列出的指标。作为研究的结果，轨迹计划问题被分解为一组子问题，详细列出了解决每个问题的方法列表。随后，总结了2010年至2022年最突出的结果，并以时间表的形式呈现。

模型预测控制（MPC）表明了控制诸如腿机器人等复杂系统的巨大成功。然而，在关闭循环时，在每个控制周期解决的有限范围最佳控制问题（OCP）的性能和可行性不再保证。这是由于模型差异，低级控制器，不确定性和传感器噪声的影响。为了解决这些问题，我们提出了一种修改版本，该版本的标准MPC方法用于带有活力的腿运动（弱向不变性）保证。在这种方法中，代替向问题添加（保守）终端约束，我们建议使用投影到在每个控制周期的OCP中的可行性内核中投影的测量状态。此外，我们使用过去的实验数据来找到最佳成本重量，该重量测量性能，约束满足鲁棒性或稳定性（不变性）的组合。这些可解释的成本衡量了稳健性和性能之间的贸易。为此目的，我们使用贝叶斯优化（BO）系统地设计实验，有助于有效地收集数据以了解导致强大性能的成本函数。我们的模拟结果具有不同的现实干扰（即外部推动，未铭出的执行器动态和计算延迟）表明了我们为人形机器人创造了强大的控制器的方法的有效性。

该论文提出了一个计划者，以使用质心动力学和人形机器人的完整运动学来产生步行轨迹。机器人与行走表面之间的相互作用是通过新条件明确建模的，即\ emph {动态互补性约束}。该方法不需要预定义的接触序列，并自动生成脚步。我们通过一组任务来表征机器人控制目标，并通过解决最佳控制问题来解决它。我们表明，可以通过指定最小的参考集，例如恒定所需的质量速度中心和地面上的参考点来自动实现行走运动。此外，我们分析了接触模型选择如何影响计算时间。我们通过为人形机器人ICUB生成和测试步行轨迹来验证该方法。

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。

This paper presents an image-based visual servo control (IBVS) method for a first-person-view (FPV) quadrotor to conduct aggressive aerial tracking. There are three major challenges to maneuvering an underactuated vehicle using IBVS: (i) finding a visual feature representation that is robust to large rotations and is suited to be an optimization variable; (ii) keeping the target visible without sacrificing the robot's agility; and (iii) compensating for the rotational effects in the detected features. We propose a complete design framework to address these problems. First, we employ a rotation on $SO(3)$ to represent a spherical image feature on $S^{2}$ to gain singularity-free and second-order differentiable properties. To ensure target visibility, we formulate the IBVS as a nonlinear model predictive control (NMPC) problem with three constraints taken into account: the robot's physical limits, target visibility, and time-to-collision (TTC). Furthermore, we propose a novel attitude-compensation scheme to enable formulating the visibility constraint in the actual image plane instead of a virtual fix-orientation image plane. It guarantees that the visibility constraint is valid under large rotations. Extensive experimental results show that our method can track a fast-moving target stably and aggressively without the aid of a localization system.

受约束运动控制的最新进展使其成为在具有挑战性的任务中使用任意几何形状控制机器人的有吸引力的策略。当前大多数作品都假定机器人运动模型足够精确，可以完成手头的任务。但是，随着机器人应用的需求和安全要求的增加，需要在线补偿运动学不准确的控制器。我们提出了基于二次编程的自适应约束运动控制策略，该策略使用部分或完整的任务空间测量来补偿在线校准错误。与最先进的运动学控制策略相比，我们的方法在实验中得到了验证。

这项工作介绍了模型预测控制（MPC）的公式，该公式适应基于任务的模型的复杂性，同时保持可行性和稳定性保证。现有的MPC实现通常通过缩短预测范围或简化模型来处理计算复杂性，这两者都可能导致不稳定。受到行为经济学，运动计划和生物力学相关方法的启发，我们的方法通过简单模型解决了MPC问题，用于在地平线区域的动力学和约束，而这种模型是可行的，并且不存在该模型的复杂模型。该方法利用计划和执行的交织来迭代识别这些区域，如果它们满足确切的模板/锚关系，可以安全地简化这些区域。我们表明，该方法不会损害系统的稳定性和可行性特性，并在仿真实验中衡量在四足动物上执行敏捷行为的仿真实验中的性能。我们发现，与固定复杂性实现相比，这种自适应方法可以实现更多的敏捷运动，并扩大可执行任务的范围。

可变形线性对象（DLOS）的机器人操纵在许多领域都具有广泛的应用前景。但是，一个关键问题是获得确切的变形模型（即机器人运动如何影响DLO变形），这些模型在不同的DLOS之间很难计算和变化。因此，DLOS的形状控制具有挑战性，尤其是对于需要全球和更准确模型的大型变形控制。在本文中，我们提出了一种离线和在线数据驱动的方法，用于有效地学习全球变形模型，从而可以通过离线学习进行准确的建模，并通过在线适应进行新的DLOS进行进一步更新。具体而言，由神经网络近似的模型首先是在随机数据的离线训练中，然后无缝迁移到在线阶段，并在实际操纵过程中进一步在线更新。引入了几种策略，以提高模型的效率和泛化能力。我们提出了一个基于凸优化的控制器，并使用Lyapunov方法分析系统的稳定性。详细的仿真和现实世界实验表明，我们的方法可以有效，精确地估计变形模型，并在2D和3D双臂操纵任务中对未经训练的DLO进行大型变形控制，而不是现有方法。它仅使用仿真数据进行离线学习来完成所有24个任务，并在现实世界中不同的DLO上具有不同的所需形状。

机器人等系统的安全操作要求它们计划和执行受安全约束的轨迹。当这些系统受到动态的不确定性的影响时，确保不违反限制是具有挑战性的。本文提出了基于受约束差分动态规划（DDP）的附加不确定性和非线性安全约束的安全轨迹，安全轨迹优化和控制方法。在其运动中的机器人的安全性被制定为机会限制了用户所选择的约束满足的概率。通过约束收紧将机会约束转换为DDP制剂中的确定性。为了避免在约束期间的过保守，从受约束的DDP导出的反馈策略的线性控制增益用于预测中的闭环不确定性传播的近似。所提出的算法在三种不同的机器人动态上进行了经验评估，模拟中具有高达12度的自由度。使用物理硬件实现对方法的计算可行性和适用性进行了说明。

在腿部机器人技术中，计划和执行敏捷的机动演习一直是一个长期的挑战。它需要实时得出运动计划和本地反馈政策，以处理动力学动量的非物质。为此，我们提出了一个混合预测控制器，该控制器考虑了机器人的致动界限和全身动力学。它将反馈政策与触觉信息相结合，以在本地预测未来的行动。由于采用可行性驱动的方法，它在几毫秒内收敛。我们的预测控制器使Anymal机器人能够在现实的场景中生成敏捷操作。关键要素是跟踪本地反馈策略，因为与全身控制相反，它们达到了所需的角动量。据我们所知，我们的预测控制器是第一个处理驱动限制，生成敏捷的机动操作以及执行低级扭矩控制的最佳反馈策略，而无需使用单独的全身控制器。

流体驱动的软机器人具有有希望的功能，例如固有的合规性和用户安全。软机器人的控制需要正确处理非线性致动力学，运动限制，工作空间限制和可变形状刚度，因此对于所有这些问题，拥有独特的算法将是非常有益的。在这项工作中，我们将流行的刚性机器人的模型预测控制（MPC）适应为称为Sopra的软机器人臂。我们通过提出一个以模块化方式处理这些框架来解决当前控制方法面临的挑战。尽管以前的工作着重于联合空间公式，但我们通过模拟和实验结果表明，可以成功实施任务空间MPC来进行动态软机器人控制。我们提供了一种方法，可以将零件的恒定曲率和增强的刚体模型假设与内部和外部约束和驱动动力学相结合，并提供了将这些方面团结起来并优化它们的算法。我们认为，基于我们方法的MPC实施可能是解决统一和模块化框架内的大多数基于模型的软机器人控制问题的方法，同时允许包括通常属于其他控制域（例如机器学习技术）的改进。

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。