在处理多肢移动操纵器的触觉耳机时，尚未得到适当地解决从触觉设备和远程机器人之间的通信链路产生的稳定效果的问题。在这项工作中，我们提出了一种被动控制架构来触觉地垂直腿移动操纵器，同时在主设备和从控制器中存在延迟和频率不匹配的存在下保持稳定。在主侧，提出了对控制输入的离散时间能调制。在从侧，被动约束包括在基于优化的全身控制器中以满足能量限制。混合龙动力遥气局方案允许人工操作者在姿势模式下远程操作机器人的末端效应器，以及其基运动模式的基本速度。由此产生的控制架构在四足机器人上演示，具有添加到网络的人为延迟。

模型预测控制（MPC）方案已经证明了它们在控制高自由度（DOF）复杂机器人系统方面的效率。但是，它们的计算成本很高，更新速度约为数十万。这种相对较慢的更新速率阻碍了这种系统稳定的触觉远程操作的可能性，因为缓慢的反馈回路可能会导致对操作员的不稳定性和透明度的丧失。这项工作为MPC控制的复杂机器人系统的透明远程操作提供了一个新颖的框架。特别是，我们采用反馈MPC方法并利用其结构来以快速速率计算运营商输入，该快速速率与MPC循环本身的更新率无关。我们在移动操纵器平台上演示了我们的框架，并表明它可以显着提高触觉远程操作的透明度和稳定性。我们还强调，所提出的反馈结构是令人满意的，并且不违反最佳控制问题中定义的任何约束。据我们所知，这项工作是使用全身MPC框架的双边操纵器的双边远程操作的首次实现。

在自动操纵，远程操作或物理人类机器人相互作用期间，四足动物的操纵器在与外部力量打交道时必须合规。本文提出了一个全身控制器，该控制器允许实施笛卡尔阻抗控制，以协调跟踪性能以及对机器人基础和操纵器组的理想合规性。控制器是通过使用二次编程（QP）的优化问题制定的，以对系统施加所需的行为，同时满足摩擦锥限制，单方面力量约束，关节和扭矩限制。提出的策略将平台的手臂和底座取代，从而实施了线性双质量弹簧阻尼器系统的行为，并允许独立调整其惯性，刚度和阻尼特性。使用配备了7-DOF操纵器组的90kg HYQ机器人通过广泛的模拟研究来验证控制架构。仿真结果表明，当在手臂的最终效用器上应用外力时，阻抗渲染性能。该论文介绍了完整姿势条件（地面上的所有腿）的结果，并且首次显示阻抗渲染如何受动态步态过程中接触条件的影响。

本文为复杂和物理互动的任务提供了用于移动操纵器的混合学习和优化框架。该框架利用了入学型物理接口，以获得直观而简化的人类演示和高斯混合模型（GMM）/高斯混合物回归（GMR），以根据位置，速度和力剖面来编码和生成学习的任务要求。接下来，使用GMM/GMR生成的所需轨迹和力剖面，通过用二次程序加强能量箱增强笛卡尔阻抗控制器的阻抗参数可以在线优化，以确保受控系统的消极性。进行了两个实验以验证框架，将我们的方法与两种恒定刚度（高和低）的方法进行了比较。结果表明，即使在存在诸如意外的最终效应碰撞等干扰的情况下，该方法在轨迹跟踪和生成的相互作用力方面都优于其他两种情况。

Robotic teleoperation is a key technology for a wide variety of applications. It allows sending robots instead of humans in remote, possibly dangerous locations while still using the human brain with its enormous knowledge and creativity, especially for solving unexpected problems. A main challenge in teleoperation consists of providing enough feedback to the human operator for situation awareness and thus create full immersion, as well as offering the operator suitable control interfaces to achieve efficient and robust task fulfillment. We present a bimanual telemanipulation system consisting of an anthropomorphic avatar robot and an operator station providing force and haptic feedback to the human operator. The avatar arms are controlled in Cartesian space with a direct mapping of the operator movements. The measured forces and torques on the avatar side are haptically displayed to the operator. We developed a predictive avatar model for limit avoidance which runs on the operator side, ensuring low latency. The system was successfully evaluated during the ANA Avatar XPRIZE competition semifinals. In addition, we performed in lab experiments and carried out a small user study with mostly untrained operators.

医疗机器人技术可以帮助改善和扩大医疗服务的影响力。医疗机器人的一个主要挑战是机器人与患者之间的复杂物理相互作用是必须安全的。这项工作介绍了基于医疗应用中分形阻抗控制（FIC）的最近引入的控制体系结构的初步评估。部署的FIC体系结构在主机和复制机器人之间延迟很强。它可以在接纳和阻抗行为之间在线切换，并且与非结构化环境的互动是强大的。我们的实验分析了三种情况：远程手术，康复和远程超声扫描。实验不需要对机器人调整进行任何调整，这在操作员没有调整控制器所需的工程背景的医疗应用中至关重要。我们的结果表明，可以使用手术刀进行切割机器人，进行超声扫描并进行远程职业治疗。但是，我们的实验还强调了需要更好的机器人实施例，以精确控制3D动态任务中的系统。

Energy based control methods are at the core of modern robotic control algorithms. In this paper we present a general approach to virtual model/mechanism control, which is a powerful design tool to create energy based controllers. We present two novel virtual-mechanisms designed for robotic minimally invasive surgery, which control the position of a surgical instrument while passing through an incision. To these virtual mechanisms we apply the parameter tuning method of Larby and Forni 2022, which optimizes for local performance while ensuring global stability.

现代机器人系统具有卓越的移动性和机械技能，使其适合在现实世界场景中使用，其中需要与重物和精确的操纵能力进行互动。例如，具有高有效载荷容量的腿机器人可用于灾害场景，以清除危险物质或携带受伤的人。因此，可以开发能够使复杂机器人能够准确地执行运动和操作任务的规划算法。此外，需要在线适应机制，需要新的未知环境。在这项工作中，我们强加了模型预测控制（MPC）产生的最佳状态输入轨迹满足机器人系统自适应控制中的Lyapunov函数标准。因此，我们将控制Lyapunov函数（CLF）提供的稳定性保证以及MPC在统一的自适应框架中提供的最优性，在机器人与未知对象的交互过程中产生改进的性能。我们验证了携带未建模有效载荷和拉重盒子的四足机器人的仿真和硬件测试中提出的方法。

机器人远程操作将使我们能够在危险或偏远的环境中执行复杂的操纵任务，例如行星勘探或核退役所需的。这项工作提出了使用被动分形阻抗控制器（FIC）的新型远程注射架构，该结构并不依赖于主动粘性组件以保证稳定性。与传统的阻抗控制器在理想条件下（无延迟和最大通信带宽）相比，我们提出的方法在交互作用方面产生了更高的透明度，并在我们的远程注射测试方案中证明了卓越的敏捷性和能力。我们还以高达1 s的极端延迟和通信带宽低至10 Hz的极端延迟来验证其性能。所有结果在具有挑战性的条件下使用拟议的控制器时，无论操作员的专业知识如何，所有结果都可以验证一致的稳定性。

为了成为人类的有效伴侣，机器人必须越来越舒适地与环境接触。不幸的是，机器人很难区分``足够的''和``太多''力：完成任务需要一些力量，但太多可能会损害设备或伤害人类。设计合规的反馈控制器（例如刚度控制）的传统方法需要对控制参数进行手工调整，并使建立安全，有效的机器人合作者变得困难。在本文中，我们提出了一种新颖而易于实现的力反馈控制器，该反馈控制器使用控制屏障功能（CBF）直接从用户的最大允许力和扭矩的用户规格中得出合并的控制器。我们比较了传统僵硬控制的方法，以证明控制架构的潜在优势，并在人类机器人协作任务中证明了控制器的有效性：对笨重对象的合作操纵。

Most impedance control schemes in robotics implement a desired passive impedance, allowing for stable interaction between the controlled robot and the environment. However, there is little guidance on the selection of the desired impedance. In general, finding the best stiffness and damping parameters is a challenging task. This paper contributes to this problem by connecting impedance control to robust control, with the goal of shaping the robot performances via feedback. We provide a method based on linear matrix inequalities with sparsity constraints to derive impedance controllers that satisfy a H-infinity performance criterion. Our controller guarantees passivity of the controlled robot and local performances near key poses.

对控制框架的兴趣越来越大，能够将机器人从工业笼子转移到非结构化环境并与人类共存。尽管某些特定应用（例如，医学机器人技术）有了显着改善，但仍然需要一个一般控制框架来改善鲁棒性和运动动力学。被动控制者在这个方向上显示出令人鼓舞的结果。但是，他们通常依靠虚拟能源储罐，只要它们不耗尽能量，就可以保证被动性。在本文中，提出了一个分形吸引子来实施可变的阻抗控制器，该控制器可以保留不依赖能箱的无源性。控制器使用渐近稳定电位场在所需状态周围生成一个分形吸引子，从而使控制器稳健地对离散化和数值集成误差。结果证明它可以在相互作用过程中准确跟踪轨迹和最终效应力。因此，这些属性使控制器非常适合需要在最终效应器上进行鲁棒动态相互作用的应用。

用于移动操作的机器人平台需要满足许多对许多现实世界应用的两个矛盾要求：需要紧凑的基础才能通过混乱的室内环境导航，而支撑需要足够大以防止翻滚或小费，尤其是在快速操纵期间有效载荷或与环境有力互动的操作。本文提出了一种新颖的机器人设计，该设计通过多功能足迹来满足这两种要求。当操纵重物时，它可以将其足迹重新配置为狭窄的配置。此外，其三角形配置可通过防止支撑开关来在不平坦的地面上进行高精度任务。提出了一种模型预测控制策略，该策略统一计划和控制，以同时导航，重新配置和操纵。它将任务空间目标转换为新机器人的全身运动计划。提出的设计已通过硬件原型进行了广泛的测试。足迹重新配置几乎可以完全消除操纵引起的振动。控制策略在实验室实验和现实世界的施工任务中被证明有效。

In this paper, we propose a unified whole-body control framework for velocity-controlled mobile collaborative robots which can distribute task motion into the arm and mobile base according to specific task requirements by adjusting weighting factors. Our framework focuses on addressing two challenging issues in whole-body coordination: 1) different dynamic characteristics of the mobile base and the arm; 2) avoidance of violating both safety and configuration constraints. In addition, our controller involves Coupling Dynamic Movement Primitives to enable the essential capabilities for collaboration and interaction applications, such as obstacle avoidance, human teaching, and compliance control. Based on these, we design an adaptive motion mode for intuitive physical human-robot interaction through adjusting the weighting factors. The proposed controller is in closed-form and thus quite computationally efficient. Several typical experiments carried out on a real mobile collaborative robot validate the effectiveness of the proposed controller.

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.

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.

本文提出了一种移动超级机器人方法，可在人类机器人结合的行动中进行身体援助。该研究从对超人概念的描述开始。这个想法是开发和利用可以遵循人类机器人操作命令的移动协作系统，通过三个主要组件执行工业任务：i）物理界面，ii）人类机器人互动控制器和iii）超级机器人身体。接下来，我们从理论和硬件的角度介绍了框架内的两个可能的实现。第一个系统称为MOCA-MAN，由冗余的扭矩控制机器人组和Omni方向移动平台组成。第二个称为Kairos-Man，由高付费6多速速度控制机器人组和Omni方向移动平台形成。该系统共享相同的接收界面，通过该接口将用户扳手转换为Loco-andipulation命令，该命令由每个系统的全身控制器生成。此外，提出了一个具有多个和跨性别主题的彻底用户研究，以揭示这两个系统在努力和灵活的任务中的定量性能。此外，我们提供了NASA-TLX问卷的定性结果，以证明超级人物的潜力及其从用户的观点中的可接受性。

可以使用几种技术来解决沿规定路径的最佳运动计划，但是大多数技术没有考虑到与环境接触时最终效用器所施加的扳手。当无法获得环境的动态模型时，就不存在合并方法来考虑相互作用的效果。无论要优化的特定性能指数如何，本文都提出了一种策略，将外部扳手包括在最佳计划算法中，考虑到任务规格。此过程是针对最小时间轨迹实例化的，并在接纳控制下执行交互任务的真实机器人进行了验证。结果证明，最终效应器扳手的包含会影响计划的轨迹，实际上改变了操纵器的动态能力。

该手稿介绍了一个对象可变形性框架框架，用于共享一个人和多个机器人之间共享的任务。我们的方法可以根据对象的大小和重量与多个机器人共享负载，从而完全控制人的共同轨迹。这是通过合并通过对象传递的触觉信息和从运动捕获系统获得的人类运动信息来实现的。该框架的一个重要优点是，无论对象大小和变形特征如何，机器人之间不需要严格的内部通信。我们使用两个具有挑战性的现实场景来验证框架：木质刚性壁橱的共同投资和叉车移动带上的笨重盒子，后者是可变形物体的。为了评估所提出的框架的普遍性，由两个移动操纵器组成的异源团队由Omni方向移动基础组成，并为实验选择了具有不同DOF的协作机器人组。在这些实验过程中，我们的控制器和基线控制器（即入学控制器）之间的定性比较证明了提出的框架的有效性，尤其是在共同携带可变形物体时。此外，我们认为，在实验中使用起重带的框架的性能为共同运输的笨重和不可覆盖的物体提供了有希望的解决方案。

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。