我们提出了一种新方法，用于在使用机器人运动计划中使用技术的静态和动态场景中的重定向方法来计算转向用户在物理空间中的无碰撞路径上的重定向增益。我们的第一个贡献是使用来自运动规划和配置空间的概念重定向的数学框架。该框架突出了各种几何和感知的限制，倾向于使无碰撞重定向行走困难。我们使用我们的框架提出了一个有效的解决方案，以便重定向问题使用可见性多边形的概念来计算物理环境和虚拟环境中的自由空间。可见性多边形提供了可见的整个空间的简明表示，并且因此可以从环境内的位置到用户。使用可行性空间的表示，我们应用重定向步行以将用户转向物理环境中的可见性多边形区域，该区域与用户占据虚拟环境中的可见性多边形中的区域密切相关。我们表明我们的算法能够沿着路径转向用户，这些路径导致比静态和动态场景中的现有最先进的算法显着更少的重置。我们的项目网站可在https://gamma.umd.edu/vis_poly/提供。

我们提出了一种基于对齐的新型重定向步行控制器，允许用户探索大型和复杂的虚拟环境，同时最小化物理环境中的障碍物的碰撞次数。我们基于对齐的重定向控制器，弧形，使用户带动，使其对物理环境中的障碍物的邻近符合虚拟环境中的障碍物尽可能接近。为了在复杂环境中量化控制器的性能，我们引入了新的公制，复杂度（CR），以测量相对环境复杂性，并表征物理和虚拟环境之间的导航复杂性差异。通过广泛的仿真实验，我们表明电弧显着优于最新的最先进的控制器，其能够将用户转向无碰撞路径。我们还通过对具有许多障碍物的复杂环境中的具有稳健性的定量和定性措施来展示。我们的方法适用于任意环境，并且除了环境布局之外，没有任何用户输入或参数调整。我们在Oculus Quest头戴式显示器上实施了我们的算法，并在具有不同复杂性的环境中进行了评估其性能。我们的项目网站是在https://gamma.umd.edu/arc/提供的。

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。

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。

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。

在移动机器人学中，区域勘探和覆盖率是关键能力。在大多数可用研究中，共同的假设是全球性，远程通信和集中合作。本文提出了一种新的基于群的覆盖控制算法，可以放松这些假设。该算法组合了两个元素：Swarm规则和前沿搜索算法。受到大量简单代理（例如，教育鱼，植绒鸟类，蜂拥昆虫）的自然系统的启发，第一元素使用三个简单的规则来以分布式方式维持群体形成。第二元素提供了选择有希望区域以使用涉及代理的相对位置的成本函数的最小化来探索（和覆盖）的装置。我们在不同环境中测试了我们的方法对异质和同质移动机器人的性能。我们衡量覆盖性能和允许本集团维持沟通的覆盖性能和群体形成统计数据。通过一系列比较实验，我们展示了拟议的策略在最近提出的地图覆盖方法和传统的人工潜在领域基于细胞覆盖，转变和安全路径的百分比，同时保持允许短程的形成沟通。

当代机器人主义者的主要目标之一是使智能移动机器人能够在共享的人类机器人环境中平稳运行。为此目标服务的最基本必要的功能之一是在这种“社会”背景下有效的导航。结果，最近的一般社会导航的研究激增，尤其是如何处理社会导航代理之间的冲突。这些贡献介绍了各种模型，算法和评估指标，但是由于该研究领域本质上是跨学科的，因此许多相关论文是不可比较的，并且没有共同的标准词汇。这项调查的主要目标是通过引入这种通用语言，使用它来调查现有工作并突出开放问题来弥合这一差距。它首先定义社会导航的冲突，并提供其组成部分的详细分类学。然后，这项调查将现有工作映射到了本分类法中，同时使用其框架讨论论文。最后，本文提出了一些未来的研究方向和开放问题，这些方向目前正在社会导航的边界，以帮助集中于正在进行的和未来的研究。

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。

我们提出并通过实验证明了双层机器人的反应性规划系统，在未开发，具有挑战性的地形上。该系统由低频规划线（5Hz）组成，用于找到渐近最佳路径和高频无功螺纹（300Hz）以适应机器人偏差。规划线程包括：多层本地地图，以计算地形上机器人的拖拉性;任何时间的全向控制Lyapunov函数（CLF），用于快速探索随机树星（RRT *），它会生成一个矢量字段，用于指定节点之间的运动;当最终目标位于当前地图之外时，子目标查找器;和一个有限状态的机器来处理高级任务决策。该系统还包括反应线，以避免在执行路径后用传统的RRT *算法出现的非平滑运动。具有机器人偏差的反应线应对，同时通过矢量字段（由闭环反馈策略定义）消除非平滑运动，其为机器人的步态控制器提供实时控制命令作为瞬时机器人姿势的函数。该系统在Cassie Blue的模拟和实验中进行了各种具有挑战性的户外地形和杂乱的室内场景，这是一个具有20个自由度的双模型机器人。所有实现在C ++中编码了机器人操作系统（ROS），可在https://github.com/umich-bipedlab/clf_reactive_planning_system中获得。

为了实现成功的实地自主权，移动机器人需要自由适应环境的变化。视觉导航系统（如视觉教学和重复（VT＆R）通常会假设参考轨迹周围的空间是自由的，但如果环境受阻，则路径跟踪可能会失败，或者机器人可以与先前看不见的障碍物碰撞。在这项工作中，我们为VT＆R系统提供了一个局部反应控制器，允许机器人尽管对环境进行物理变化，但是尽管环境变化。我们的控制器使用本地高程映射来计算矢量表示，并输出10 Hz导航的Twist命令。它们组合在Riemannian运动策略（RMP）控制器中，该控制器需要<2 ms以在CPU上运行。我们将我们的控制器与VT＆R系统集成在内的ANYMAL COMOT，并在室内杂乱的空间和大规模地下矿井中进行了测试。我们表明，当发生诸如靠近墙壁，交叉门口或穿越狭窄的走廊时，当发生视觉跟踪时，我们的本地反应控制器保持机器人安全。视频：https://youtu.be/g_awnec5awu.

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.

Teleperation已成为全自动系统，以实现人类机器人的人体水平能力的替代解决方案。具体而言，全身控制的远程运行是指挥类人动物的有前途的无提手术策略，但需要更多的身体和心理努力。为了减轻这一限制，研究人员提出了共享控制方法，结合了机器人决策，以帮助人类完成低级任务，从而进一步减少了运营工作。然而，尚未探索用于全身级别的人型类人形端粒体的共享控制方法。在这项工作中，我们研究了全身反馈如何影响不同环境中不同共享控制方法的性能。提出了时间衍生的Sigmoid功能（TDSF），以产生障碍物的更直观的力反馈。进行了全面的人类实验，结果得出的结论是，力反馈增强了在不熟悉的环境中的全身端粒化表现，但可以在熟悉的环境中降低性能。通过触觉传达机器人的意图显示出进一步的改进，因为操作员可以将力反馈用于短途计划和视觉反馈进行长距离计划。

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。

In this paper, we examine the problem of visibility-aware robot navigation among movable obstacles (VANAMO). A variant of the well-known NAMO robotic planning problem, VANAMO puts additional visibility constraints on robot motion and object movability. This new problem formulation lifts the restrictive assumption that the map is fully visible and the object positions are fully known. We provide a formal definition of the VANAMO problem and propose the Look and Manipulate Backchaining (LaMB) algorithm for solving such problems. LaMB has a simple vision-based API that makes it more easily transferable to real-world robot applications and scales to the large 3D environments. To evaluate LaMB, we construct a set of tasks that illustrate the complex interplay between visibility and object movability that can arise in mobile base manipulation problems in unknown environments. We show that LaMB outperforms NAMO and visibility-aware motion planning approaches as well as simple combinations of them on complex manipulation problems with partial observability.

In this paper a global reactive motion planning framework for robotic manipulators in complex dynamic environments is presented. In particular, the circular field predictions (CFP) planner from Becker et al. (2021) is extended to ensure obstacle avoidance of the whole structure of a robotic manipulator. Towards this end, a motion planning framework is developed that leverages global information about promising avoidance directions from arbitrary configuration space motion planners, resulting in improved global trajectories while reactively avoiding dynamic obstacles and decreasing the required computational power. The resulting motion planning framework is tested in multiple simulations with complex and dynamic obstacles and demonstrates great potential compared to existing motion planning approaches.

多年来，运动规划，映射和人类轨迹预测的单独领域显着提出。然而，在提供能够使移动操纵器能够执行全身运动并考虑移动障碍物的预测运动时，文献在提供实际框架方面仍然稀疏。基于以前的优化的运动计划方法，使用距离字段遭受更新环境表示所需的高计算成本。我们证明，与从头划痕计算距离场相比，GPU加速预测的复合距离场显着降低计算时间。我们将该技术与完整的运动规划和感知框架集成，其占据动态环境中的人类的预测运动，从而实现了包含预测动作的反应性和先发制人的运动规划。为实现这一目标，我们提出并实施了一种新颖的人类轨迹预测方法，该方法结合了基于轨迹优化的运动规划的意图识别。我们在现实世界丰田人类支持机器人（HSR）上验证了我们的由Onboard Camera的现场RGB-D传感器数据验证了我们的结果框架。除了在公开的数据集提供分析外，我们还释放了牛津室内人类运动（牛津-IHM）数据集，并在人类轨迹预测中展示了最先进的性能。牛津-IHM数据集是一个人类轨迹预测数据集，人们在室内环境中的兴趣区域之间行走。静态和机器人安装的RGB-D相机都观察了用运动捕获系统跟踪的人员。

本文提出了一种模型预测控制（MPC）静态跟踪静态和动态障碍物的算法。我们的主要贡献在于提高了潜在的非凸轨道优化的计算途径和可靠性。结果是MPC算法，在笔记本电脑和嵌入式硬件设备（如Jetson TX2）上运行实时运行。我们的方法依赖于在由此产生的轨迹优化中引起多凸结构的跟踪，碰撞和遮挡约束的新颖重新装配。我们利用拆分Bregman迭代技术利用这些数学结构，最终将我们的MPC减少到几毫秒内可解决的一系列凸二次程序。即使考虑到目标轨迹和动态障碍物的简单恒定速度预测，我们的快速重新计划允许在复杂环境中遮挡和无碰撞跟踪。我们在现实物理发动机中进行广泛的台面标记，并表明我们的MPC在可视性，平滑度和计算时度量中表现出最先进的算法。

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。

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。

自治系统正在成为海洋部门内无处不在和获得势头。由于运输的电气化同时发生，自主海洋船只可以降低环境影响，降低成本并提高效率。虽然仍然需要密切的监控以确保安全，但最终目标是完全自主权。一个主要的里程碑是开发一个控制系统，这足以处理任何也稳健和可靠的天气和遇到。此外，控制系统必须遵守防止海上碰撞的国际法规，以便与人类水手进行成功互动。由于Colregs被编写为人类思想来解释，因此它们以暧昧的散文写成，因此不能获得机器可读或可核实。由于这些挑战和各种情况进行了解决，古典模型的方法证明了实现和计算沉重的复杂性。在机器学习（ML）内，深增强学习（DRL）对广泛的应用表现出了很大的潜力。 DRL的无模型和自学特性使其成为自治船只的有希望的候选人。在这项工作中，使用碰撞风险理论将Colregs的子集合在于基于DRL的路径和障碍物避免系统。由此产生的自主代理在训练场景中的训练场景，孤立的遇难情况和基于AIS的真实情景模拟中动态地插值。