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。

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。

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。

本文解决了机器人的问题，可以协作将电缆带到指定的目标位置，同时避免实时碰撞。引入电缆（与刚性链接相反）使机器人团队能够通过电缆的松弛/拉特开关更改其内在尺寸，从而使机器人团队能够穿越狭窄的空间。但是，这是一个具有挑战性的问题，因为混合模式开关以及多个机器人和负载之间的动态耦合。以前解决此类问题的尝试是离线执行的，并且不考虑避免在线障碍。在本文中，我们介绍了一个级联的计划方案，并采用平行的集中式轨迹优化，涉及混合模式开关。我们还每个机器人开发了一组分散的计划者，这使我们可以解决在线协作负载操作问题的方法。我们开发并演示了第一个能够移动有线电视载荷的首个协作自治框架之一，该框架太重了，无法通过一个机器人移动，通过狭窄空间，具有实时反馈和实验中的反应性计划。

Despite recent progress on trajectory planning of multiple robots and path planning of a single tethered robot, planning of multiple tethered robots to reach their individual targets without entanglements remains a challenging problem. In this paper, we present a complete approach to address this problem. Firstly, we propose a multi-robot tether-aware representation of homotopy, using which we can efficiently evaluate the feasibility and safety of a potential path in terms of (1) the cable length required to reach a target following the path, and (2) the risk of entanglements with the cables of other robots. Then, the proposed representation is applied in a decentralized and online planning framework that includes a graph-based kinodynamic trajectory finder and an optimization-based trajectory refinement, to generate entanglement-free, collision-free and dynamically feasible trajectories. The efficiency of the proposed homotopy representation is compared against existing single and multiple tethered robot planning approaches. Simulations with up to 8 UAVs show the effectiveness of the approach in entanglement prevention and its real-time capabilities. Flight experiments using 3 tethered UAVs verify the practicality of the presented approach.

Continuous formulations of trajectory planning problems have two main benefits. First, constraints are guaranteed to be satisfied at all times. Secondly, dynamic obstacles can be naturally considered with time. This paper introduces a novel B-spline based trajectory optimization method for multi-jointed robots that provides a continuous trajectory with guaranteed continuous constraints satisfaction. At the core of this method, B-spline basic operations, like addition, multiplication, and derivative, are rigorously defined and applied for problem formulation. B-spline unique characteristics, such as the convex hull and smooth curves properties, are utilized to reformulate the original continuous optimization problem into a finite-dimensional problem. Collision avoidance with static obstacles is achieved using the signed distance field, while that with dynamic obstacles is accomplished via constructing time-varying separating hyperplanes. Simulation results on various robots validate the effectiveness of the algorithm. In addition, this paper provides experimental validations with a 6-link FANUC robot avoiding static and moving obstacles.

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。

如果我们给机器人将对象从其当前位置移至未知环境中的另一个位置的任务，则机器人必须探索地图，确定所有类型的障碍物，然后确定完成任务的最佳途径。我们提出了一个数学模型，以找到一个最佳的路径计划，以避免与所有静态和移动障碍物发生冲突，并具有最小的完成时间和最小距离。在此模型中，不考虑障碍物和机器人周围的边界框，因此机器人可以在不与它们相撞的情况下非常接近障碍物移动。我们考虑了两种类型的障碍：确定性，其中包括所有静态障碍，例如不移动的墙壁以及所有动作具有固定模式和非确定性的移动障碍，其中包括所有障碍物，其运动都可以在任何方向上发生任何方向发生概率分布随时。我们还考虑了机器人的加速和减速，以改善避免碰撞的速度。

在本文中，我们在混乱的环境中沿多项式轨迹引入了一个通用的连续碰撞检测（CCD）框架，包括各种静态障碍物模型。具体而言，我们发现机器人和障碍物之间的碰撞条件可以转化为一组多项式不平等，其根可以由提议的求解器有效地解决。此外，我们在广泛的CCD框架中测试具有各种运动学和动态约束的不同类型的移动机器人，并验证它允许可证明的碰撞检查并可以计算确切的影响时间。此外，我们将架构与导航系统中的路径计划器相结合。从我们的CCD方法中受益，移动机器人能够在一些具有挑战性的情况下安全地工作。

操纵可变形的线性对象（DLOS）在有障碍的受约束环境中实现所需的形状是一项有意义但具有挑战性的任务。对于这项高度约束的任务是必要的；但是，由于规划人员的可变形性质，计划人员需要的准确模型很难获得，并且不可避免的建模错误会显着影响计划结果，如果机器人只是以开环的方式执行计划的路径，则可能导致任务失败。在本文中，我们提出了一个粗到精细的框架，以结合全球计划和局部控制，以进行双臂操纵DLO，能够精确实现所需的配置并避免DLO，机器人和障碍物之间的潜在碰撞。具体而言，全球规划师是指一个简单而有效的DLO能量模型，并计算出一条粗略的途径，以确保任务的可行性。然后，本地控制器遵循该路径作为指导，并通过闭环反馈进一步塑造它，以补偿计划错误并保证任务的准确性。仿真和现实世界实验都表明，我们的框架可以在使用不精确的DLO模型的受约束环境中稳健地实现所需的DLO配置。仅通过计划或控制就无法可靠地实现。

可变形物体的力学实验分析，特别是其稳定性，需要重复测试，并且根据物体形状的复杂性，可以在对象的边界处操纵多程度的自由度的测试设置。通过最近的可变形物体操纵机器人操纵的最新进步，本文通过构建用于细长弹性棒的自动稳定性测试的方法来解决这些挑战 - 使用机器人系统的可变形物体的规范示例 - 我们专注于带螺旋中心线的杆配置，因为只有三个参数可以描述螺杆的稳定性，但是通过实验确定稳定性需要操纵杆的一端的位置和取向，这是使用传统实验不可能的仅致力于有限数量的自由度的方法。使用最近的螺旋杆的稳定性的几何表征，我们构建和实施操作方案以探索稳定螺旋的空间，我们使用视觉系统来检测该空间内的不稳定性。我们的自动化测试系统获得的实验结果表明，螺旋配置中弹性杆的数值模拟良好。本文中描述的方法为自动化进行了基础，以在实验力学领域内生长。

Motion planning is challenging for autonomous systems in multi-obstacle environments due to nonconvex collision avoidance constraints. Directly applying numerical solvers to these nonconvex formulations fails to exploit the constraint structures, resulting in excessive computation time. In this paper, we present an accelerated collision-free motion planner, namely regularized dual alternating direction method of multipliers (RDADMM or RDA for short), for the model predictive control (MPC) based motion planning problem. The proposed RDA addresses nonconvex motion planning via solving a smooth biconvex reformulation via duality and allows the collision avoidance constraints to be computed in parallel for each obstacle to reduce computation time significantly. We validate the performance of the RDA planner through path-tracking experiments with car-like robots in simulation and real world setting. Experimental results show that the proposed methods can generate smooth collision-free trajectories with less computation time compared with other benchmarks and perform robustly in cluttered environments.

This paper presents a safety-critical locomotion control framework for quadrupedal robots. Our goal is to enable quadrupedal robots to safely navigate in cluttered environments. To tackle this, we introduce exponential Discrete Control Barrier Functions (exponential DCBFs) with duality-based obstacle avoidance constraints into a Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) with Whole-Body Control (WBC) framework for quadrupedal locomotion control. This enables us to use polytopes to describe the shapes of the robot and obstacles for collision avoidance while doing locomotion control of quadrupedal robots. Compared to most prior work, especially using CBFs, that utilize spherical and conservative approximation for obstacle avoidance, this work demonstrates a quadrupedal robot autonomously and safely navigating through very tight spaces in the real world. (Our open-source code is available at github.com/HybridRobotics/quadruped_nmpc_dcbf_duality, and the video is available at youtu.be/p1gSQjwXm1Q.)

在本文中，我们为多机器人系统提供了一种分散和无通信的碰撞避免方法，该系统考虑了机器人定位和感测不确定性。该方法依赖于计算每个机器人的不确定感知安全区域，以在高斯分布的不确定性的假设下在环境中导航的其他机器人和环境中的静态障碍物。特别地，在每次步骤中，我们为每个机器人构建一个机器人约束的缓冲不确定性感知的voronoI细胞（B-UAVC）给出指定的碰撞概率阈值。通过将每个机器人的运动约束在其对应的B-UAVC内，即机器人和障碍物之间的碰撞概率仍然可以实现概率碰撞避免。所提出的方法是分散的，无通信，可扩展，具有机器人的数量和机器人本地化和感测不确定性的强大。我们将方法应用于单积分器，双积分器，差动驱动机器人和具有一般非线性动力学的机器人。对地面车辆，四轮车和异质机器人团队进行广泛的模拟和实验，以分析和验证所提出的方法。

为了解决复杂环境中的自主导航问题，本文新呈现了一种有效的运动规划方法。考虑到大规模，部分未知的复杂环境的挑战，精心设计了三层运动规划框架，包括全局路径规划，本地路径优化和时间最佳速度规划。与现有方法相比，这项工作的新颖性是双重的：1）提出了一种新的动作原语的启发式引导剪枝策略，并完全集成到基于国家格子的全球路径规划器中，以进一步提高图表搜索的计算效率，以及2）提出了一种新的软限制局部路径优化方法，其中充分利用底层优化问题的稀疏带系统结构以有效解决问题。我们在各种复杂的模拟场景中验证了我们方法的安全，平滑，灵活性和效率，并挑战真实世界的任务。结果表明，与最近的近期B型zier曲线的状态空间采样方法相比，全球规划阶段，计算效率提高了66.21％，而机器人的运动效率提高了22.87％。我们命名拟议的运动计划框架E $ \ mathrm {^ 3} $拖把，其中3号不仅意味着我们的方法是三层框架，而且还意味着所提出的方法是三个阶段有效。

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。

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。

在这项工作中，我们提出了一个基于工作空间的计划框架，尽管它使用冗余工作空间密钥点代表机器人状态，但可以利用可解释的几何信息，从而为复杂的机器人提供高质量的无碰撞路径。使用工作空间几何形状，我们首先找到每个钥匙点的无碰撞线性路径，以便在每个段的端点上，在密钥点之间满足距离约束。使用这些零件线性路径作为初始条件，我们可以执行优化步骤，以快速找到满足各种约束并将所有段组合在一起以获得有效路径的路径。我们表明，这些调整后的路径不太可能造成碰撞，并且建议的方法很快，可以产生良好的效果。

在本文中，我们引入了一种半居中的控制技术，用于在不确定的遮挡环境中运送脆弱物体到目的地的一群机器人。建议的方法已分为两部分。初始部分（第1阶段）包括一种集中的控制策略，用于在代理之间创建特定的形成，以便可以将要运输的对象正确放在系统顶部。我们提出了一种与基于圆形区域的形状控制方法融合在一起的新型三角填料方案，用于在机器人之间创建刚性配置。在后面的部分（第2阶段），需要群体系统以采用基于区域的形状控制方法的分散方式将对象传达到目的地。模拟结果以及比较研究证明了我们提出的方案的有效性。

我们设计了一个合作规划框架，为束缚机器人Duo产生最佳轨迹，该轨迹是用柔性网聚集在大面积中蔓延的散射物体。具体地，所提出的规划框架首先为每个机器人生产一组密集的航点，用作优化的初始化。接下来，我们制定迭代优化方案，以产生平滑和无碰撞的轨迹，同时确保机器人DUO内的合作，以有效地收集物体并正确避免障碍物。我们使用模型参考自适应控制器（MRAC）验证模拟中的生成轨迹，并在物理机器人中实现它们，以处理携带有效载荷的未知动态。在一系列研究中，我们发现：（i）U形成本函数在规划合作机器人DUO方面是有效的，并且（ii）任务效率并不总是与系绳网的长度成比例。鉴于环境配置，我们的框架可以衡量最佳净长度。为了我们的最佳知识，我们的最初是第一个为系列机器人二人提供此类估算。