This study proposes novel control methods that lower impact force by preemptive movement and smoothly transition to conventional contact impedance control. These suggested techniques are for force control-based robots and position/velocity control-based robots, respectively. Strong impact forces have a negative influence on multiple robotic tasks. Recently, preemptive impact reduction techniques that expand conventional contact impedance control by using proximity sensors have been examined. However, a seamless transition from impact reduction to contact impedance control has not yet been accomplished. The proposed methods utilize a serial combined impedance control framework to solve this problem. The preemptive impact reduction feature can be added to the already implemented impedance controller because the parameter design is divided into impact reduction and contact impedance control. There is no undesirable contact force during the transition. Furthermore, even though the preemptive impact reduction employs a crude optical proximity sensor, the influence of reflectance is minimized using a virtual viscous force. Analyses and real-world experiments confirm these benefits.

在本文中，我们提出了一个框架，将避免避免和故意对机器人操纵器的物理相互作用的框架。随着人类和机器人开始在工作和家庭环境中共存，纯粹的碰撞避免不足，因为人机接触是不可避免的，在某些情况下，需要。我们的工作使操纵器能够预测，检测和采取联系。为此，我们通过速度降低和运动限制，我们允许从机器人的原始轨迹的有限偏差。然后，如果发生联系，机器人可以基于新颖的动态接触阈值算法检测它和操纵。这项工作的核心贡献是动态接触阈值处理，其允许具有车载接近传感器的机械手来跟踪附近的物体并在预期碰撞时减少接触力。我们的框架在物理人体机器人互动过程中引发自然行为。我们在使用法兰卡埃米瓦熊猫机器人手臂上评估我们的系统各种场景;统称，我们的结果表明，我们的贡献不仅能够避免并反应接触，而且还预计它。

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。

In unstructured environments, robots run the risk of unexpected collisions. How well they react to these events is determined by how transparent they are to collisions. Transparency is affected by structural properties as well as sensing and control architectures. In this paper, we propose the collision reflex metric as a way to formally quantify transparency. It is defined as the total impulse transferred in collision, which determines the collision mitigation capabilities of a closed-loop robotic system taking into account structure, sensing, and control. We analyze the effect of motor scaling, stiffness, and configuration on the collision reflex of a system using an analytical model. Physical experiments using the move-until-touch behavior are conducted to compare the collision reflex of direct-drive and quasi-direct-drive actuators and robotic hands (Schunk WSG-50 and Dexterous DDHand.) For transparent systems, we see a counter-intuitive trend: the impulse may be lower at higher pre-impact velocities.

本文介绍了与平面腿机器人一起使用的支持和恢复系统的设计和控制。系统以三种模式运行。首先，它可以以完全透明的模式操作，其中没有力被应用于机器人。在这种模式下，系统遵循机器人，以便在需要时能够快速捕获机器人。其次，它可以提供垂直支撑力以在操作期间提供机器人。第三，它可以抓住机器人并在未能避免跌倒和相关损害后将其从地面拉开。在此模式下，系统在允许运行多个连续试验的试验后自动重置机器人，无需手动干预。通过致动电缆和滑轮系统将支撑力应用于机器人，该电缆和滑轮系统使用串联弹簧串联弹性致动，以实现真正透明的操作。该系统的非线性性质需要仔细设计控制器，以确保可预测的安全行为。在本文中，我们介绍了恢复系统的机电调整设计，开发合适的控制器，并评估了BipeDal Robot Ramone上的系统性能。

本文提出了一种以非零速度的效果友好型捕捉对象的混合优化和学习方法。通过受约束的二次编程问题，该方法生成最佳轨迹，直至机器人和对象之间的接触点，以最小化其相对速度并减少初始影响力。接下来，生成的轨迹是由基于人类的捕捉演示的旋风动作原始词更新的，以确保围绕接口点的平稳过渡。此外，学习的人类可变刚度（HVS）被发送到机器人的笛卡尔阻抗控制器，以吸收后影响力并稳定捕获位置。进行了三个实验，以将我们的方法与固定位置阻抗控制器（FP-IC）进行比较。结果表明，所提出的方法的表现优于FP-IC，同时添加HVS可以更好地吸收影响后力。

系列弹性执行器（SEA）具有固有的合规性，可为机器人提供安全的扭矩来源，这些源是与各种环境相互作用的机器人，包括人类。这些应用对海体扭矩控制器有很高的要求，扭矩响应以及与其环境的相互作用行为。为了区分现有技术的扭矩控制器，这项工作正在引入统一的理论和实验框架，其基于它们的扭矩传递行为，表观阻抗行为，特别是表观阻抗的钝化性，即它们的相互作用稳定性，也是如此作为对传感器噪声的敏感性。我们比较经典的海上控制方法，如级联PID控制器和全状态反馈控制器，使用干扰观察者，加速反馈和适应规则，具有先进的控制器。仿真和实验证明了稳定的相互作用，高带宽和低噪声水平之间的折衷。基于这些权衡，可以基于与各个环境的所需交互来设计和调整特定于应用程序特定控制器。

我们介绍了基于学习的合规控制器，用于工业机器人的装配操作。我们提出了在从演示（LFD）中的一般环境中的一个解决方案，其中通过专家教师演示提供标称轨迹。这可以用于学习可以概括为组装中涉及的一个部件的新颖的技术的合适的表达，例如钉孔中的孔（PEG）插入任务。在期望中，在视觉或其他感测系统不完全准确地估计这种新颖的位置，机器人需要进一步修改产生的轨迹，以响应通过力 - 扭矩（F / T）传感器测量的力读数安装在机器人的手腕或另一个合适的位置。在组装期间遍历参考轨迹的恒定速度的假设，我们提出了一种新颖的容纳力控制器，其允许机器人安全地探索不同的接触配置。使用该控制器收集的数据用于训练高斯过程模型以预测栓地相对于目标孔的位置的未对准。我们表明所提出的基于学习的方法可以校正由PIH任务中组装部件之间的未对准引起的各种接触配置，在插入期间实现了高成功率。我们使用工业操纵器臂展示结果，并证明所提出的方法可以使用从培训的机器学习模型的力反馈来执行自适应插入。

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。

在过去的十年中，自动驾驶航空运输车辆引起了重大兴趣。这是通过空中操纵器和新颖的握手的技术进步来实现这一目标的。此外，改进的控制方案和车辆动力学能够更好地对有效载荷进行建模和改进的感知算法，以检测无人机（UAV）环境中的关键特征。在这项调查中，对自动空中递送车辆的技术进步和开放研究问题进行了系统的审查。首先，详细讨论了各种类型的操纵器和握手，以及动态建模和控制方法。然后，讨论了降落在静态和动态平台上的。随后，诸如天气状况，州估计和避免碰撞之类的风险以确保安全过境。最后，调查了交付的UAV路由，该路由将主题分为两个领域：无人机操作和无人机合作操作。

In this paper, we present a novel control architecture for the online adaptation of bipedal locomotion on inclined obstacles. In particular, we introduce a novel, cost-effective, and versatile foot sensor to detect the proximity of the robot's feet to the ground (bump sensor). By employing this sensor, feedback controllers are implemented to reduce the impact forces during the transition of the swing to stance phase or steeping on inclined unseen obstacles. Compared to conventional sensors based on contact reaction force, this sensor detects the distance to the ground or obstacles before the foot touches the obstacle and therefore provides predictive information to anticipate the obstacles. The controller of the proposed bump sensor interacts with another admittance controller to adjust leg length. The walking experiments show successful locomotion on the unseen inclined obstacle without reducing the locomotion speed with a slope angle of 12. Foot position error causes a hard impact with the ground as a consequence of accumulative error caused by links and connections' deflection (which is manufactured by university tools). The proposed framework drastically reduces the feet' impact with the ground.

我们提出了一个本体感受的远程操作系统，该系统使用反身握把算法来增强拾取任务的速度和稳健性。该系统由两个使用准直接驱动驱动的操纵器组成，以提供高度透明的力反馈。末端效应器具有双峰力传感器，可测量3轴力信息和2维接触位置。此信息用于防滑和重新磨碎反射。当用户与所需对象接触时，重新抓紧反射将抓地力的手指与对象上的抗肌点对齐，以最大程度地提高抓握稳定性。反射仅需150毫秒即可纠正用户选择的不准确的grasps，因此用户的运动仅受到Re-Grasp的执行的最小干扰。一旦建立了抗焦点接触，抗滑动反射将确保抓地力施加足够的正常力来防止物体从抓地力中滑出。本体感受器的操纵器和反射抓握的结合使用户可以高速完成远程操作的任务。

许多应用需要机器人通过具有大障碍的地形，例如自动驾驶，搜救和救援和外星探索。虽然机器人在避免稀疏障碍时已经出色，但它们仍然在扭转杂乱的障碍物中挣扎。灵感来自蟑螂的使用和响应具有不同方式的障碍物的障碍物，以跨越不同刚度的草地梁，在这里，我们开发了一种能够进行环境力传感的简约机器人的物理模型，向前推进两个光束以模拟和理解杂乱障碍的遍历。像刚度和偏转位置一样的光束属性可以从测量的嘈杂的梁接触力估计，其富力地随着感测时间而增加。使用这些估计，模型预测了使用势能障碍定义的遍历定义的成本，并使用它来规划和控制机器人以产生并跟踪以最小成本横穿轨迹。在遇到僵硬的光束时，模拟机器人从更昂贵的音高模式转换为更昂贵的滚动模式到遍历。当遇到脆弱的光束时，它选择推动横梁，而不是避免光束的能量成本。最后，我们开发了一个物理机器人并证明了估计方法的有用性。

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。

我们引入了一个球形指尖传感器进行动态操作。它基于气压压力和飞行时间接近传感器，并且是低延迟，紧凑且身体健壮的。传感器使用训练有素的神经网络根据压力传感器的数据来估计接触位置和三轴接触力，这些数据嵌入了传感器的聚氨酯橡胶范围内。飞行器传感器朝三个不同的外向方向面对，并且一个集成的微控制器样品以200 Hz的速度每个单个传感器。为了量化系统潜伏期对动态操作性能的影响，我们开发和分析了一个称为碰撞脉冲比率的度量，并表征了我们新传感器的端到端潜伏期。我们还向传感器提出了实验演示，包括测量接触过渡，进行粗大映射，与移动物体保持接触力以及避免碰撞的反应。

动态运动是机器人武器的关键特征，使他们能够快速有效地执行任务。在任务空间运行时，软连续式操纵器目前尚未考虑动态参数。这种缺点使现有的软机器人缓慢并限制了他们处理外力的能力，特别是在物体操纵期间。我们通过使用动态操作空间控制来解决此问题。我们的控制方法考虑了3D连续体臂的动态参数，并引入了新模型，使多段软机械师能够在任务空间中顺利运行。先前仅为刚性机器人提供的先进控制方法现在适用于软机器;例如，潜在的场避免以前仅针对刚性机器人显示，现在延伸到软机器人。使用我们的方法，柔软的机械手现在可以实现以前不可能的各种任务：我们评估机械手在闭环控制实验中的性能，如拾取和障碍物避免，使用附加的软夹具抛出物体，并通过用掌握的粉笔绘制来故意将力施加到表面上。除了新的技能之外，我们的方法还提高了59％的跟踪精度，并将速度提高到19.3的尺寸，与最新的任务空间控制相比。通过这些新发现能力，软机器人可以开始挑战操纵领域的刚性机器人。我们固有的安全和柔顺的软机器人将未来的机器人操纵到一个不用的设置，其中人和机器人并行工作。

虽然在各种应用中广泛使用刚性机器人，但它们在他们可以执行的任务中受到限制，并且在密切的人机交互中可以保持不安全。另一方面，软机器鞋面超越了刚性机器人的能力，例如与工作环境，自由度，自由度，制造成本和与环境安全互动的兼容性。本文研究了纤维增强弹性机壳（释放）作为一种特定类型的软气动致动器的行为，可用于软装饰器。创建动态集参数模型以在各种操作条件下模拟单一免费的运动，并通知控制器的设计。所提出的PID控制器使用旋转角度来控制多项式函数之后的自由到限定的步进输入或轨迹的响应来控制末端执行器的方向。另外，采用有限元分析方法，包括释放的固有非线性材料特性，精确地评估释放的各种参数和配置。该工具还用于确定模块中多个释放的工作空间，这基本上是软机械臂的构建块。

在这项工作中，我们为软机器人蛇提供了一种基于学习的目标跟踪控制方法。受到生物蛇的启发，我们的控制器由两个关键模块组成：用于学习靶向轨迹行为的增强学习（RL）模块，给出了软蛇机器人的随机动力学，以及带有Matsuoka振荡器的中央模式生成器（CPG）系统，用于产生稳定而多样的运动模式。基于提议的框架，我们全面讨论了软蛇机器人的可操作性，包括在其蛇形运动期间的转向和速度控制。可以将这种可操作性映射到CPG系统振荡模式的控制中。通过对Matsuoka CPG系统振荡性能的理论分析，这项工作表明，实现我们软蛇机器人的自由移动性的关键是正确限制和控制Matsuoka CpG系统的某些系数比率。基于此分析，我们系统地制定了CPG系统的可控系数，供RL代理运行。通过实验验证，我们表明，在模拟环境中学习的控制政策可以直接应用于控制我们的真正的蛇机器人以执行目标跟踪任务，而不管模拟与现实世界之间的物理环境差距如何。实验结果还表明，与我们先前的方法和基线RL方法（PPO）相比，我们的方法对SIM到现实过渡的适应性和鲁棒性得到了显着改善。

在本次调查中，我们介绍了执行需要不同于环境的操作任务的机器人的当前状态，使得机器人必须隐含地或明确地控制与环境的接触力来完成任务。机器人可以执行越来越多的人体操作任务，并且在1）主题上具有越来越多的出版物，其执行始终需要联系的任务，并且通过利用完美的任务来减轻环境来缓解不确定性信息，可以在没有联系的情况下进行。最近的趋势已经看到机器人在留下的人类留给人类，例如按摩，以及诸如PEG孔的经典任务中，对其他类似任务的概率更有效，更好的误差容忍以及更快的规划或学习任务。因此，在本调查中，我们涵盖了执行此类任务的机器人的当前阶段，从调查开始所有不同的联系方式机器人可以执行，观察这些任务是如何控制和表示的，并且最终呈现所需技能的学习和规划完成这些任务。

当没有光学信息可用时，在不确定环境下的机器人探索具有挑战性。在本文中，我们提出了一种自主解决方案，即仅基于触觉感测，探索一个未知的任务空间。我们首先根据MEMS晴雨表设备设计了晶须传感器。该传感器可以通过非侵入性与环境进行交互来获取联系信息。该传感器伴随着一种计划技术，可以通过使用触觉感知来产生探索轨迹。该技术依赖于触觉探索的混合政策，其中包括用于对象搜索的主动信息路径计划，以及用于轮廓跟踪的反应性HOPF振荡器。结果表明，混合勘探政策可以提高对象发现的效率。最后，通过细分对象和分类来促进场景的理解。开发了一个分类器，以根据晶须传感器收集的几何特征识别对象类别。这种方法证明了晶须传感器以及触觉智能，可以提供足够的判别特征来区分对象。