本文着重于影响弹性的移动机器人的碰撞运动计划和控制的新兴范式转移，并开发了一个统一的层次结构框架，用于在未知和部分观察的杂物空间中导航。在较低级别上，我们开发了一种变形恢复控制和轨迹重新启动策略，该策略处理可能在本地运行时发生的碰撞。低级系统会积极检测碰撞（通过内部内置的移动机器人上的嵌入式霍尔效应传感器），使机器人能够从其内部恢复，并在本地调整后影响后的轨迹。然后，在高层，我们提出了一种基于搜索的计划算法，以确定如何最好地利用潜在的碰撞来改善某些指标，例如控制能量和计算时间。我们的方法建立在A*带有跳跃点的基础上。我们生成了一种新颖的启发式功能，并进行了碰撞检查和调整技术，从而使A*算法通过利用和利用可能的碰撞来更快地收敛到达目标。通过将全局A*算法和局部变形恢复和重新融合策略以及该框架的各个组件相结合而生成的整体分层框架在模拟和实验中都经过了广泛的测试。一项消融研究借鉴了与基于搜索的最先进的避免碰撞计划者（用于整体框架）的链接，以及基于搜索的避免碰撞和基于采样的碰撞 - 碰撞 - 全球规划师（对于更高的较高的碰撞 - 等级）。结果证明了我们的方法在未知环境中具有碰撞的运动计划和控制的功效，在2D中运行的一类撞击弹性机器人具有孤立的障碍物。

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。

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.

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。

作为自动驾驶系统的核心部分，运动计划已受到学术界和行业的广泛关注。但是，由于非体力学动力学，尤其是在存在非结构化的环境和动态障碍的情况下，没有能够有效的轨迹计划解决方案能够为空间周期关节优化。为了弥合差距，我们提出了一种多功能和实时轨迹优化方法，该方法可以在任意约束下使用完整的车辆模型生成高质量的可行轨迹。通过利用类似汽车的机器人的差异平坦性能，我们使用平坦的输出来分析所有可行性约束，以简化轨迹计划问题。此外，通过全尺寸多边形实现避免障碍物，以产生较少的保守轨迹，并具有安全保证，尤其是在紧密约束的空间中。我们通过最先进的方法介绍了全面的基准测试，这证明了所提出的方法在效率和轨迹质量方面的重要性。现实世界实验验证了我们算法的实用性。我们将发布我们的代码作为开源软件包，目的是参考研究社区。

四型是敏捷平台。对于人类专家，他们可以在混乱的环境中进行极高的高速航班。但是，高速自主飞行仍然是一个重大挑战。在这项工作中，我们提出了一种基于走廊约束的最小控制工作轨迹优化（MINCO）框架的运动计划算法。具体而言，我们使用一系列重叠球来表示环境的自由空间，并提出了两种新型设计，使算法能够实时计划高速四轨轨迹。一种是一种基于采样的走廊生成方法，该方法在两个相邻球之间生成具有大型重叠区域（因此总走廊大小）的球体。第二个是一个后退的地平线走廊（RHC）策略，其中部分生成的走廊在每个补给中都重复使用。这两种设计一起，根据四极管的当前状态扩大走廊的空间，因此使四极管可以高速操纵。我们根据其他最先进的计划方法基准了我们的算法，以显示其在模拟中的优势。还进行了全面的消融研究，以显示这两种设计的必要性。最终在木材环境中对自动激光雷达四型二次无人机进行了评估，该方法的飞行速度超过13.7 m/s，而没有任何先前的环境或外部定位设施图。

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。

本研究提出了一种具有动态障碍物和不均匀地形的部分可观察环境中的BipeDal运动的安全任务和运动计划（夯实）的分层综合框架。高级任务规划师采用线性时间逻辑（LTL），用于机器人及其环境之间的反应游戏合成，并为导航安全和任务完成提供正式保证。为了解决环境部分可观察性，在高级导航计划者采用信仰抽象，以估计动态障碍的位置。因此，合成的动作规划器向中级运动规划器发送一组运动动作，同时基于运动过程的阶数模型（ROM）结合从安全定理提取的安全机置规范。运动计划程序采用ROM设计安全标准和采样算法，以生成准确跟踪高级动作的非周期性运动计划。为了解决外部扰动，本研究还调查了关键帧运动状态的安全顺序组成，通过可达性分析实现了对外部扰动的强大转变。最终插值一组基于ROM的超参数，以设计由轨迹优化生成的全身运动机器，并验证基于ROM的可行部署，以敏捷机器人设计的20多个自由的Cassie机器人。

本文提出了一个基于抽样的运动计划者，该计划将RRT*（迅速探索随机树星）集成到预计运动原始图的数据库中，以减轻其计算负载，并允许在动态或部分已知的环境中进行运动计划。该数据库是通过在某些网格空间中考虑一组初始状态和最终状态对来构建的，并确定每个对与系统动力学和约束兼容的最佳轨迹，同时最小化成本。通过在网格状态空间中提取样品并在数据库中选择将其连接到现有节点的数据库中的最佳无障碍运动原始性，将节点逐渐添加到RRT*算法中可行轨迹树中的节点。如果可以通过无障碍的运动原始的原始较低的成本从新的采样状态达到一些节点，则树将重新接线。因此，运动计划的计算更密集的部分被移至数据库构建的初步离线阶段（以网格造成的某些性能退化为代价。可以对网格分辨率进行调整，以便在数据库的最优性和大小之间妥协。由于网格分辨率为零，并且采样状态的数量增长到无穷大，因此规划器被证明是渐近的最佳选择。

自主驾驶的车辆必须能够以无碰撞的方式在动态和不可预测的环境中导航。到目前为止，这仅是在无人驾驶汽车和仓库装置中部分实现的，在该装置中，诸如道路，车道和交通标志之类的标记结构简化了运动计划和避免碰撞问题。我们正在为类似汽车的车辆提供一种新的控制方法，该方法基于前所未有的快节奏A*实现，该方法允许控制周期以30 Hz的频率运行。这个频率使我们能够将A*算法作为低级重型控制器，非常适合在几乎任何动态环境中导航和避免碰撞。由于有效的启发式方法由沿着目标最短路径铺设的旋转 - 翻译 - 旋转运动运动，因此我们的短期流产A*（staa*）会快速收敛，并可以尽早中止，以确保高而稳定的控制速度。尽管我们的staa*沿着最短路径扩展状态，但它会照顾与环境的碰撞检查，包括预测的移动障碍状态，并返回计算时间用完时找到的最佳解决方案。尽管计算时间有限，但由于最短路径的以下路径，我们的staa*并未被困在拐角处。在模拟和实体机器人实验中，我们证明了我们的控制方法几乎完全消除了碰撞，并且具有改进的动态窗口方法的改进版本，并具有预测性的避免功能。

本文提出了一种新颖的方法，用于在具有复杂拓扑结构的地下领域的搜索和救援行动中自动合作。作为CTU-Cras-Norlab团队的一部分，拟议的系统在DARPA SubT决赛的虚拟轨道中排名第二。与专门为虚拟轨道开发的获奖解决方案相反，该建议的解决方案也被证明是在现实世界竞争极为严峻和狭窄的环境中飞行的机上实体无人机的强大系统。提出的方法可以使无缝模拟转移的无人机团队完全自主和分散的部署，并证明了其优于不同环境可飞行空间的移动UGV团队的优势。该论文的主要贡献存在于映射和导航管道中。映射方法采用新颖的地图表示形式 - 用于有效的风险意识长距离计划，面向覆盖范围和压缩的拓扑范围的LTVMAP领域，以允许在低频道通信下进行多机器人合作。这些表示形式与新的方法一起在导航中使用，以在一般的3D环境中可见性受限的知情搜索，而对环境结构没有任何假设，同时将深度探索与传感器覆盖的剥削保持平衡。所提出的解决方案还包括一条视觉感知管道，用于在没有专用GPU的情况下在5 Hz处进行四个RGB流中感兴趣的对象的板上检测和定位。除了参与DARPA SubT外，在定性和定量评估的各种环境中，在不同的环境中进行了广泛的实验验证，UAV系统的性能得到了支持。

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$^2$.

陆地 - 空中双模车辆在学术界和工业中绽放，因为它们融入了空中车辆的高流动性和地面车辆的长期耐力。在这项工作中，我们提出了一种自主和自适应的导航框架，为这类车辆带来完全自主权。该框架主要包括1）分层运动规划器，在未知环境中产生安全和低功率的地面 - 鸟轨迹，2）统一运动控制器，其动态地调整陆地运动中的能量消耗。广泛的现实实验和基准比较是在定制的机器人平台上进行的，以验证所提出的框架的稳健性和性能。在测试期间，机器人安全地穿越了陆地集成流动性的复杂环境，并在地面运动中实现了7美元的节能。最后，我们将为社区的引用发出我们的代码和硬件配置。

长期以来，PATH规划一直是机器人技术的主要研究领域之一，PRM和RRT是最有效的计划者之一。尽管通常非常有效，但这些基于抽样的计划者在“狭窄通道”的重要情况下可能会变得昂贵。本文开发了专门为狭窄通道问题制定的路径规划范例。核心是基于计划由椭圆形工会封装的刚体机器人的计划。每个环境特征都使用具有$ \ Mathcal {C}^1 $边界的严格凸面来表示几何（例如，超级方面）。这样做的主要好处是，配置空间障碍物可以以封闭形式明确地进行参数化，从而可以使用先验知识来避免采样不可行的配置。然后，通过表征针对多个椭圆形的紧密体积，可以保证涉及旋转的机器人过渡无碰撞，而无需执行传统的碰撞检测。此外，通过与随机抽样策略结合使用，可以将提出的计划框架扩展到解决较高的维度问题，在该问题中，机器人具有移动的基础和铰接的附属物。基准结果表明，所提出的框架通常优于基于采样的计划者的计算时间和成功率，在找到单身机器人和具有较高维度配置空间的狭窄走廊的路径方面。使用建议的框架进行了物理实验，在人形机器人中进一步证明，该机器人在几个混乱的环境中行走，通道狭窄。

我们向连续状态马尔可夫决策过程（MDP）提出了一种扩散近似方法，该方法可用于解决非结构化的越野环境中的自主导航和控制。与呈现完全已知的状态转换模型的大多数决策定理计划框架相比，我们设计了一种方法，该方法消除了这种强烈假设，这些假设通常非常难以在现实中工程师。我们首先采用价值函数的二阶泰勒扩展。然后通过部分微分方程近似贝尔曼的最优性方程，其仅依赖于转换模型的第一和第二矩。通过组合价值函数的内核表示，然后设计一种有效的策略迭代算法，其策略评估步骤可以表示为特征的方程式的线性系统，其特征是由有限组支持状态。我们首先通过大量的仿真以2D美元的$ 2D $避让和2.5d $地形导航问题进行验证。结果表明，拟议的方法在几个基线上导致了卓越的性能。然后，我们开发一个系统，该系统将我们的决策框架整合，与船上感知，并在杂乱的室内和非结构化的户外环境中进行现实世界的实验。物理系统的结果进一步展示了我们在挑战现实世界环境中的方法的适用性。

在本文中，我们为全向机器人提供了一种积极的视觉血液。目标是生成允许这样的机器人同时定向机器人的控制命令并将未知环境映射到最大化的信息量和消耗尽可能低的信息。利用机器人的独立翻译和旋转控制，我们引入了一种用于活动V-SLAM的多层方法。顶层决定提供信息丰富的目标位置，并为它们产生高度信息的路径。第二个和第三层积极地重新计划并执行路径，利用连续更新的地图和本地特征信息。此外，我们介绍了两个实用程序配方，以解释视野和机器人位置的障碍物。通过严格的模拟，真正的机器人实验和与最先进的方法的比较，我们证明我们的方法通过较小的整体地图熵实现了类似的覆盖结果。这是可以获得的，同时保持横向距离比其他方法短至39％，而不增加车轮的总旋转量。代码和实现详细信息作为开源提供。

我们考虑针对翻译不变的动态系统的时间 - 最佳运动计划，该属性适用于许多移动机器人，例如差速器，汽车，飞机和多旋转器。我们的关键见解是，当与优化共生时，我们可以将图形搜索算法扩展到连续情况。对于图形搜索，我们引入了不连续性的A*（DB-A*），这是A*算法的概括，该算法使用了基于采样计划者的概念和数据结构。 db-a*重复使用短轨迹，所谓的运动原语作为边缘，并允许在顶点处最大的用户指定的不连续性。这些轨迹是通过轨迹优化在局部修复的，这也提供了新的改进的运动原语。我们的新型动力学运动计划者KMP-DB-A*几乎具有渐近的最佳行为，并迅速计算了近乎最佳的解决方案。对于我们的经验验证，我们提供了第一个基准，该基准测试在不同设置中的多个动态系统上比较搜索，采样和基于优化的时间 - 最佳运动计划。与基线相比，KMP-DB-A*始终求解更多的问题实例，找到较低成本的初始解决方案并更快地收敛。

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。

本文介绍了使用腿收割机进行精密收集任务的集成系统。我们的收割机在狭窄的GPS拒绝了森林环境中的自主导航和树抓取了一项挑战性的任务。提出了映射，本地化，规划和控制的策略，并集成到完全自主系统中。任务从使用定制的传感器模块开始使用人员映射感兴趣区域。随后，人类专家选择树木进行收获。然后将传感器模块安装在机器上并用于给定地图内的本地化。规划算法在单路径规划问题中搜索一个方法姿势和路径。我们设计了一个路径，后面的控制器利用腿的收割机的谈判粗糙地形的能力。在达接近姿势时，机器用通用夹具抓住一棵树。此过程重复操作员选择的所有树。我们的系统已经在与树干和自然森林中的测试领域进行了测试。据我们所知，这是第一次在现实环境中运行的全尺寸液压机上显示了这一自主权。

从意外的外部扰动中恢复的能力是双模型运动的基本机动技能。有效的答复包括不仅可以恢复平衡并保持稳定性的能力，而且在平衡恢复物质不可行时，也可以保证安全的方式。对于与双式运动有关的机器人，例如人形机器人和辅助机器人设备，可帮助人类行走，设计能够提供这种稳定性和安全性的控制器可以防止机器人损坏或防止伤害相关的医疗费用。这是一个具有挑战性的任务，因为它涉及用触点产生高维，非线性和致动系统的高动态运动。尽管使用基于模型和优化方法的前进方面，但诸如广泛领域知识的要求，诸如较大的计算时间和有限的动态变化的鲁棒性仍然会使这个打开问题。在本文中，为了解决这些问题，我们开发基于学习的算法，能够为两种不同的机器人合成推送恢复控制政策：人形机器人和有助于双模型运动的辅助机器人设备。我们的工作可以分为两个密切相关的指示：1）学习人形机器人的安全下降和预防策略，2）使用机器人辅助装置学习人类的预防策略。为实现这一目标，我们介绍了一套深度加强学习（DRL）算法，以学习使用这些机器人时提高安全性的控制策略。