对于腿部机器人，航空动作是唯一可以通过标准运动步态绕过的障碍物的唯一选择。在这些情况下，机器人必须进行飞跃，以跳到障碍物或飞越障碍物上。但是，这些运动代表了一个挑战，因为在飞行阶段\ gls {com}无法控制，并且机器人方向的可控性有限。本文重点介绍了后一个问题，并提出了一个由两个旋转和驱动的质量（飞轮或反应轮）组成的\ gls {ocs}，以获得机器人方向的控制权。由于角动量的保护，即使与地面没有接触，它们的旋转速度也可以调节以引导机器人方向。飞轮的旋转轴设计为入射，导致一个紧凑的方向控制系统，该系统能够控制滚动和俯仰角，考虑到这两个方向的不同惯性矩。我们通过机器人Solo12上的模拟测试了该概念。

跳跃可能是克服小地形差距或障碍的有效运动方法。在本文中，我们提出了两种不同的方法，可以用类人形机器人进行跳跃。具体而言，从预定义的COM轨迹开始，我们开发了速度控制器的理论和基于优化技术评估关节输入的优化技术的扭矩控制器。在模拟和类人形机器人ICUB中，对控制器进行了测试。在模拟中，机器人能够使用两个控制器跳跃，而实际系统仅使用速度控制器跳跃。结果突出了控制质心动量的重要性，他们表明联合性能，即腿部和躯干关节的最大功率，以及低水平的控制性能是至关重要的，以实现可接受的结果。

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。

我们提出了一种基于直接质心控制的人形机器人的运动和平衡的综合方法。我们的方法使用人形生物的五质量描述。它从机器人的所需脚部轨迹和质心参数产生全身运动。一组简化的模型用于制定一般和直观的控制定律，然后实时应用它们，以估算和调节质量位置的中心和多体惯性主轴的方向。所提出的算法的组合产生了一条伸展的步态，并具有自然的上身运动。由于仅需要6轴IMU和关节编码器才能实现，因此机器人之间的可移植性很高。我们的方法已通过类人类开放式平台对实验进行了实验验证，证明了全身运动和推动排斥能力。

本文提出了一项新颖的控制法，以使用尾随机翼无人驾驶飞机（UAV）进行准确跟踪敏捷轨迹，该轨道在垂直起飞和降落（VTOL）和向前飞行之间过渡。全球控制配方可以在整个飞行信封中进行操作，包括与Sideslip的不协调的飞行。显示了具有简化空气动力学模型的非线性尾尾动力学的差异平坦度。使用扁平度变换，提出的控制器结合了位置参考的跟踪及其导数速度，加速度和混蛋以及偏航参考和偏航速率。通过角速度进纸术语包含混蛋和偏航率参考，可以改善随着快速变化的加速度跟踪轨迹。控制器不取决于广泛的空气动力学建模，而是使用增量非线性动态反演（INDI）仅基于局部输入输出关系来计算控制更新，从而导致对简化空气动力学方程中差异的稳健性。非线性输入输出关系的精确反转是通过派生的平坦变换实现的。在飞行测试中对所得的控制算法进行了广泛的评估，在该测试中，它展示了准确的轨迹跟踪和挑战性敏捷操作，例如侧向飞行和转弯时的侵略性过渡。

Hybrid unmanned aerial vehicles (UAVs) integrate the efficient forward flight of fixed-wing and vertical takeoff and landing (VTOL) capabilities of multicopter UAVs. This paper presents the modeling, control and simulation of a new type of hybrid micro-small UAVs, coined as lifting-wing quadcopters. The airframe orientation of the lifting wing needs to tilt a specific angle often within $ 45$ degrees, neither nearly $ 90$ nor approximately $ 0$ degrees. Compared with some convertiplane and tail-sitter UAVs, the lifting-wing quadcopter has a highly reliable structure, robust wind resistance, low cruise speed and reliable transition flight, making it potential to work fully-autonomous outdoor or some confined airspace indoor. In the modeling part, forces and moments generated by both lifting wing and rotors are considered. Based on the established model, a unified controller for the full flight phase is designed. The controller has the capability of uniformly treating the hovering and forward flight, and enables a continuous transition between two modes, depending on the velocity command. What is more, by taking rotor thrust and aerodynamic force under consideration simultaneously, a control allocation based on optimization is utilized to realize cooperative control for energy saving. Finally, comprehensive Hardware-In-the-Loop (HIL) simulations are performed to verify the advantages of the designed aircraft and the proposed controller.

从生物力学的角度来看，秋千臂在通过更大的角动量控制空间通过更大的角动量控制空间来促进两体机器人的高度动态运动方面具有不可替代的作用。由于缺乏适当的运动控制策略，很少有双足机器人使用摇摆臂及其多个自由度的冗余特征来完美整合建模和控制。本文通过将两足机器人建模为飞轮弹簧载倒摆（F-SLIP）来提取挥杆臂的特征并使用全身控制器（WBC）来实现这些特征，并提出了建议，并提出了建议，也建议您提出，则本文提出了一种控制策略。一个评估系统，包括美国定义的敏捷性的三个方面，双皮亚机器人高度动态运动的稳定性和能耗。我们设计了几组仿真实验，并根据评估系统的紫色运动（东方紫能量上升）V1.0分析了摇臂的效果，这是一种旨在测试高爆炸性运动的两足机器人。结果表明，紫色的敏捷性增加了10％以上，稳定时间减少了两倍，并且引入挥杆臂后，能源消耗降低了20％以上。

具有长飞行阶段的高度敏捷杂技动作需要完美的时机，高精度，以及整个身体运动的协调。为了解决这些挑战，本文提出了一个统一的时序和轨迹优化框架，可用于执行激进的3D跳跃的腿机器人。在我们的方法中，我们首先利用了有效的优化框架，使用简化的刚体动力学来解决机器人身体的接触时间和参考轨迹。然后使用该模块的解决方案基于机器人的全部非线性动力学制定全身轨迹优化。这种组合允许我们有效地优化接触定时，同时保证可以在硬件中实现的跳跃轨迹的准确性。我们在A1机器人模型上验证了所提出的框架，以获得各种3D跳跃任务，如双后跳和双桶分别从2M和0.8米的高海拔滚动。对于不同的3D跳跃动作，还成功地进行了实验验证，例如来自盒子或对角线跳转的桶卷。

由于有限的有效载荷能力有限，因此在山区环境中的救援任务几乎无法通过标准的腿部机器人或飞行机器人来实现。我们提出了一个新颖的概念，用于绳索攀岩机器人，该机器人可以谈判最新的斜坡并承担重载的有效载荷。机器人通过绳子固定在山上，并配备了一条腿来推向山上并开始跳跃动作。在跳跃之间，提升机被用来绕/放开绳索，以垂直移动并影响横向运动。这种简单的（但有效）的两倍致动，使系统能够实现高安全性和能源效率。确实，绳索可以防止机器人掉落，同时弥补了大部分重量，从而大大减少了腿部执行器所需的努力。我们还提出了一种最佳控制策略，以生成克服障碍的点对点轨迹。由于使用了自定义简化的机器人模型，我们可以实现快速计算时间（$ <$ 1 s）。我们使用完整的机器人模型验证了凉亭模拟中生成的最佳运动，显示了提出的方法的有效性，并确认了我们概念的兴趣。最后，我们进行了可及性分析，表明可实现的目标区域受到脚壁接触的摩擦特性的强烈影响。

拍打翅膀是一种生物启发的方法，可在空中机器人中产生升力和推动，从而导致安静有效的运动。该技术的优点是安全性和可操作性，以及与环境，人类和动物的物理互动。但是，为了实现大量应用，这些机器人必须栖息和土地。尽管最近在栖息场上取得了进展，但直到今天，拍打翼车辆或鸟类动物仍无法停止在分支上的飞行。在本文中，我们提出了一种新颖的方法，该方法定义了一个可以可靠和自主将鸟鸟类降落在分支上的过程。该方法描述了拍打飞行控制器的联合操作，近距离校正系统和被动爪附件。飞行由三重俯仰高空控制器和集成的车身电子设备处理，允许以3 m/s的速度栖息。近距离校正系统，具有快速的光学分支传感可补偿着陆时的位置错位。这是通过被动双向爪设计可以补充的，可以锁定和固定2 nm的扭矩，在25毫秒内掌握，并且由于集成的肌腱致动而可以重新打开。栖息的方法补充了四步实验开发过程，该过程为成功的设计优化。我们用700 g的鸟杆验证了这种方法，并演示了在分支上拍打翼机器人的第一次自主栖息飞行，结果用第二个机器人复制。这项工作为在远程任务，观察，操纵和室外飞行中应用翼机器人的应用铺平了道路。

自适应控制可以解决控制系统中的模型不确定性。但是，它是专为跟踪控制而设计的。近期机器人控制的最新进步表明，力控制可以有效地实现敏捷和强大的运动。在本文中，我们提出了一种用于腿机器人的新型自适应力控制框架。我们以我们提出的方法介绍了一种新的架构，将自适应控制纳入二次编程（QP）力控制。由于我们的方法是基于力控制，它还保留了基线框架的优势，例如对不均匀地形，可控摩擦约束或软撞击的鲁棒性。我们的方法在模拟和硬件实验中成功验证。虽然基线QP控制在具有小负载的身体跟踪误差中显示出显着的降级，但我们所提出的基于自适应力的控制可以使12千克Unitree A1机器人能够在粗糙的地形上行走，同时承载最多6次kg（50％的机器人重量）。当站在四条腿时，我们所提出的自适应控制甚至可以允许机器人在机器人高度中携带多达11kg的负载（机器人重量的92％），并且在机器人高度中具有小于5cm的跟踪误差。

本文提出了一个模型预测控制（MPC）框架，以实现MIT类人体上的动态步态。除了适应脚步位置和在线时机外，该建议的方法还可以理解高度，接触扳手，躯干旋转，运动学限制和谈判不均匀的地形。具体而言，线性MPC（LMPC）通过与当前的脚步位置进行线性线性线性线性来优化所需的脚步位置。低级任务空间控制器跟踪从LMPC的预测状态和控制轨迹，以利用全身动力学。最后，采用自适应步态频率方案来修改步进频率并增强步行控制器的鲁棒性。 LMPC和任务空间控制都可以作为二次程序（QP）有效地求解，因此适用于实时应用程序。模拟研究中，MIT类人动物遍历波场并从冲动性干扰中恢复为拟议方法恢复。

提出了一种能够改变形状中空飞行的新型Quadcopter，允许在四种配置中进行操作，其中包含持续的悬停在三个配置中。这是实现的，而不需要超出Quadcopter典型的四个电动机的执行器。通过自由旋转铰链来实现变形，使车臂通过减少或逆转推力向下折叠。放置在车辆的控制输入上的约束防止臂意外折叠或展开。这允许使用现有的四转器控制器和轨迹生成算法，只有最小的增加的复杂性。对于我们在悬停的实验载体中，我们发现这些约束导致车辆可以产生的最大偏航扭矩的36％减少，但不会导致最大推力或卷和螺距扭矩的减少。实验结果表明，对于典型的操纵，增加的限制对轨迹跟踪性能的影响忽略不计。最后，示出了改变配置的能力，使车辆能够在悬挂导线上移动小通道，并且执行有限的抓取任务。

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。

This paper introduces a structure-deformable land-air robot which possesses both excellent ground driving and flying ability, with smooth switching mechanism between two modes. The elaborate coupled dynamics model of the proposed robot is established, including rotors, chassis, especially the deformable structures. Furthermore, taking fusion locomotion and complex near-ground situations into consideration, a model based controller is designed for landing and mode switching under various harsh conditions, in which we realise the cooperation between fused two motion modes. The entire system is implemented in ADAMS/Simulink simulation and in practical. We conduct experiments under various complex scenarios. The results show our robot can accomplish land-air switching swiftly and smoothly, and the designed controller can effectively improve the landing flexibility and reliability.

Enabling vertical take-off and landing while providing the ability to fly long ranges opens the door to a wide range of new real-world aircraft applications while improving many existing tasks. Tiltrotor vertical take-off and landing (VTOL) unmanned aerial vehicles (UAVs) are a better choice than fixed-wing and multirotor aircraft for such applications. Prior works on these aircraft have addressed aerodynamic performance, design, modeling, and control. However, a less explored area is the study of their potential fault tolerance due to their inherent redundancy, which allows them to tolerate some degree of actuation failure. This paper introduces tolerance to several types of actuator failures in a tiltrotor VTOL aircraft. We discuss the design and modeling of a custom tiltrotor VTOL UAV, which is a combination of a fixed-wing aircraft and a quadrotor with tilting rotors, where the four propellers can be rotated individually. Then, we analyze the feasible wrench space the vehicle can generate and design the dynamic control allocation so that the system can adapt to actuator failures, benefiting from the configuration redundancy. The proposed approach is lightweight and is implemented as an extension to an already-existing flight control stack. Extensive experiments validate that the system can maintain the controlled flight under different actuator failures. To the best of our knowledge, this work is the first study of the tiltrotor VTOL's fault-tolerance that exploits the configuration redundancy. The source code and simulation can be accessed at https://theairlab.org/vtol.

This book provides a solution to the control and motion planning design for an octocopter system. It includes a particular choice of control and motion planning algorithms which is based on the authors' previous research work, so it can be used as a reference design guidance for students, researchers as well as autonomous vehicles hobbyists. The control is constructed based on a fault tolerant approach aiming to increase the chances of the system to detect and isolate a potential failure in order to produce feasible control signals to the remaining active motors. The used motion planning algorithm is risk-aware by means that it takes into account the constraints related to the fault-dependant and mission-related maneuverability analysis of the octocopter system during the planning stage. Such a planner generates only those reference trajectories along which the octocopter system would be safe and capable of good tracking in case of a single motor fault and of majority of double motor fault scenarios. The control and motion planning algorithms presented in the book aim to increase the overall reliability of the system for completing the mission.

在腿部机器人的机车上，执行高度敏捷的动态动作，例如跳跃或跑步的踏板乐队，这仍然是一个挑战性的问题。本文提出了一个框架，该框架结合了轨迹优化和模型预测控制，以在踏脚石上执行强大的连续跳跃。在我们的方法中，我们首先利用基于机器人的全非线性动力学的轨迹优化来生成各种跳跃距离的周期性跳跃轨迹。然后，基于模型预测控制的跳跃控制器设计用于实现平滑的跳跃过渡，从而使机器人能够在步进石上实现连续跳跃。得益于将MPC作为实时反馈控制器的合并，该提议的框架也得到了验证，可以对机器人动力学上的高度扰动和模型不确定性具有不均匀的平台。

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。

陆地动物和机器人易于在复杂地形的快速运动过程中翻转。然而，与像昆虫这样的小动物相比，小型机器人能够从颠倒的方向自置于颠倒的方向。灵感来自翅膀的盘状蟑螂，我们设计了一种新的机器人，通过推动地面，将其翅膀打开到自权利。我们使用该机器人来系统地测试自右转性能如何取决于机翼开启幅度，速度和不对称性，并建模了运动学和精力充沛的要求如何取决于机翼形状和主体/机翼质量分布。我们发现，机器人自我权利使用动能动态地克服潜在的能量屏障，更大且更快的对称翼开度增加了自右转性能，并且当机翼开口较小时，开口翼的开口翼增加了右转概率。我们的结果表明，盘状蟑螂的翅膀自职是一种充满活力的机动。虽然薄薄的轻质蟑螂和我们的机器人的轻量级翅膀是充满活力的次优，与高大的沉重的，但它们的开翼的能力将它们节省了大量的能量，与否如果他们有静态炮弹。类似于生物外观，我们的研究为地球机器人提供了概念，以利用现有的形态以克服新的机器人挑战。