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.

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。

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。

在这封信中，我们提出了一种多功能的层次离线计划算法，以及用于敏捷四足球运动的在线控制管道。我们的离线规划师在优化降低阶模型和全身轨迹优化的质心动力学之间进行交替，以实现动力学共识。我们使用等椭圆形参数化的新型动量惰性质地优化能够通过``惯性塑造''来产生高度的杂技运动。我们的全身优化方法可显着改善基于标准DDP的方法的质量从质心层中利用反馈。对于在线控制，我们通过完整的质心动力学的线性转换开发了一种新颖的凸模型预测控制方案。我们的控制器可以在单个优化中有效地对接触力和关节加速度有效地优化，从而实现更直接的加速度，从而实现更直接的优化与现有四倍体MPC控制器相比，跟踪动量丰富的动作。我们在四个不同的动态操作中证明了我们的轨迹计划者的能力和通用性。然后，我们在MIT MINI Cheetah平台上展示了​​一个硬件实验，以证明整个计划的性能和整个计划的性能和性能扭曲的控制管道跳动。

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。

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。

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。

使用逆动力学的最佳控制（OC）提供了数值益处，例如粗略优化，更便宜的衍生物计算和高收敛速率。但是，为了利用腿部机器人的模型预测控制（MPC）中的这些好处，有效处理其大量平等约束至关重要。为此，我们首先（i）提出了一种新的方法来处理基于NullSpace参数化的平等约束。我们的方法可以适当地平衡最优性，以及动态和平等构成可行性，从而增加了吸引到良好本地最小值的盆地。为此，我们（ii）（ii）通过合并功能功能来调整以可行性为导向的搜索。此外，我们介绍了（iii）的（iii）对考虑任意执行器模型的反向动力学的凝结公式。我们还基于感知运动框架中基于反向动力学的新型MPC（iv）。最后，我们提出（v）最佳控制与正向动力学和逆动力学的理论比较，并通过数值评估。我们的方法使逆动力学MPC在硬件上首次应用，从而在Anymal机器人上进行了最新的动态攀登。我们在广泛的机器人问题上进行基准测试，并产生敏捷和复杂的动作。我们显示了我们的无空间分辨率和凝结配方的计算降低（高达47.3％）。我们通过以高收敛速率解决粗略优化问题（最多10 Hz离散化）来提供方法的益处。我们的算法在Crocoddyl内公开可用。

我们描述了更改 - 联系机器人操作任务的框架，要求机器人与对象和表面打破触点。这种任务的不连续交互动态使得难以构建和使用单个动力学模型或控制策略，并且接触变化期间动态的高度非线性性质可能对机器人和物体造成损害。我们提出了一种自适应控制框架，使机器人能够逐步学习以预测更改联系人任务中的接触变化，从而了解了碎片连续系统的交互动态，并使用任务空间可变阻抗控制器提供平滑且精确的轨迹跟踪。我们通过实验比较我们框架的表现，以确定所需的代表性控制方法，以确定我们框架的自适应控制和增量学习组件需要在变化 - 联系机器人操纵任务中存在不连续动态的平稳控制。

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。

The ability to generate dynamic walking in real-time for bipedal robots with input constraints and underactuation has the potential to enable locomotion in dynamic, complex and unstructured environments. Yet, the high-dimensional nature of bipedal robots has limited the use of full-order rigid body dynamics to gaits which are synthesized offline and then tracked online. In this work we develop an online nonlinear model predictive control approach that leverages the full-order dynamics to realize diverse walking behaviors. Additionally, this approach can be coupled with gaits synthesized offline via a desired reference to enable a shorter prediction horizon and rapid online re-planning, bridging the gap between online reactive control and offline gait planning. We demonstrate the proposed method, both with and without an offline gait, on the planar robot AMBER-3M in simulation and on hardware.

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。

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。

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。

这项研究介绍了具有刚性接触的机器人系统的全身模型预测控制（MPC），使用在线切换时间优化（STO）的给定接触序列下。我们将机器人动力学用刚性接触视为开关系统，并制定开关系统的最佳控制问题以实现MPC。我们为MPC问题使用有效的解决方案算法，该算法同时优化了切换时间和轨迹。与现有的现有方法不同，目前的有效算法可以在线优化和切换时间。通过在传统的MPC上比较了在线STO的提议的MPC，并通过固定的切换时间，通过数值模拟四倍的机器人的动态跳跃运动。在模拟比较中，提出的MPC成功控制了动态跳跃运动的两倍，这是常规MPC的两倍，这表明所提出的方法扩展了整体MPC的能力。我们进一步在四足机器人单位A1上进行硬件实验，并证明所提出的方法在实际机器人上实现了动态运动。

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。

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。

本文提出了一个层次结构框架，用于计划和控制涉及使用完全插入的多指机器人手的掌握变化的刚性对象的操纵。尽管该框架可以应用于一般的灵巧操作，但我们专注于对手持操作的更复杂的定义，在该目标下，目标姿势必须达到适合使用该对象作为工具的掌握。高级别的计划者确定对象轨迹以及掌握更改，即添加，卸下或滑动手指，由低级控制器执行。尽管基于学习的策略可以适应变化，但GRASP序列是在线计划的，但用于对象跟踪和接触力控制的轨迹规划师和低级控制器仅基于模型，以稳健地实现该计划。通过将有关问题的物理和低级控制器的知识注入GRASP规划师中，它将学会成功生成类似于基于模型的优化方法生成的grasps，从而消除了此类方法的高计算成本到该方法的高度计算成本到解释变化。通过在物理模拟中进行实验，以实现现实工具使用方案，我们将在不同的工具使用任务和灵活的手模型上展示了方法的成功。此外，我们表明，与基于模型的方法相比，这种混合方法为轨迹和任务变化提供了更大的鲁棒性。

在目标或配置在迭代之间变化的任务中，人机交互（HRI）可以使机器人能够处理可重复的方面，并提供适合当前状态的信息。当前，通过推断人类目标或为了适应机器人阻抗，目前可以实现先进的交互式机器人行为。尽管已经提出了许多针对互动机器人行为的应用程序特定的启发式方法，但它们通常受到范围的限制，例如仅考虑人体工程学或任务绩效。为了提高普遍性，本文提出了一个框架，该框架既计划在线轨迹和阻抗，处理任务和人类目标的混合，并可以有效地应用于新任务。该框架可以考虑多种类型的不确定性：接触约束变化，人类目标的不确定性或任务障碍。不确定性感知的任务模型是从使用高斯流程的一些演示中学到的。该任务模型用于非线性模型预测控制（MPC）问题，以根据对离散人类目标，人运动学，安全限制，接触稳定性和频率障碍抑制的信念来优化机器人轨迹和阻抗。引入了此MPC公式，对凸度进行了分析，并通过多个目标，协作抛光任务和协作组装任务进行了验证。

尽管腿部机器人的运动计划表现出了巨大的成功，但具有灵活的多指抓握的腿部机器人的运动计划尚未成熟。我们提出了一个有效的运动计划框架，用于同时解决运动（例如，质心动力学），抓地力（例如，贴片接触）和触点（例如步态）问题。为了加速计划过程，我们建议基于乘数的交替方向方法（ADMM）提出分布式优化框架，以求解原始的大型混合构成非整数非线性编程（MINLP）。最终的框架使用混合构成二次编程（MIQP）来求解联系人和非线性编程（NLP）来求解非线性动力学，这些动力学在计算方面更可行，对参数较不敏感。此外，我们通过微蜘蛛抓手从极限表面明确执行补丁接触约束。我们在硬件实验中演示了我们提出的框架，这表明多限制机器人能够实现各种动作，包括在斜坡角度45 {\ deg}的情况下进行较短的计划时间。