通过偶然反馈促进探索性运动可以积极影响婴儿期运动的发展。我们正在进行的工作装备通过使用小型空中机器人来开发机器人辅助的应急学习环境。本文研究了空中机器人及其相关的运动控制器是否可以用于为我们的目的实现高效且高度响应的机器人飞行。从视频中提取了婴儿踢动力学数据，并用空中机器人用于模拟和物理实验。评估了两个实践控制器的功效：线性PID和一个非线性几何控制器。通过平方平方误差（评估与输入婴儿腿轨迹信号的总体偏差）和动态时间扭曲算法（以量化信号同步），对机器人匹配婴儿踢轨迹的能力进行了定性和定量评估。结果表明，原则上可以跟踪使用小型空中机器人的婴儿踢轨迹，并确定提高跟踪质量所需的进一步发展领域。

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。

Autonomous Micro Aerial Vehicles are deployed for a variety tasks including surveillance and monitoring. Perching and staring allow the vehicle to monitor targets without flying, saving battery power and increasing the overall mission time without the need to frequently replace batteries. This paper addresses the Active Visual Perching (AVP) control problem to autonomously perch on inclined surfaces up to $90^\circ$. Our approach generates dynamically feasible trajectories to navigate and perch on a desired target location, while taking into account actuator and Field of View (FoV) constraints. By replanning in mid-flight, we take advantage of more accurate target localization increasing the perching maneuver's robustness to target localization or control errors. We leverage the Karush-Kuhn-Tucker (KKT) conditions to identify the compatibility between planning objectives and the visual sensing constraint during the planned maneuver. Furthermore, we experimentally identify the corresponding boundary conditions that maximizes the spatio-temporal target visibility during the perching maneuver. The proposed approach works on-board in real-time with significant computational constraints relying exclusively on cameras and an Inertial Measurement Unit (IMU). Experimental results validate the proposed approach and shows the higher success rate as well as increased target interception precision and accuracy with respect to a one-shot planning approach, while still retaining aggressive capabilities with flight envelopes that include large excursions from the hover position on inclined surfaces up to 90$^\circ$, angular speeds up to 750~deg/s, and accelerations up to 10~m/s$^2$.

Legged robots pose one of the greatest challenges in robotics. Dynamic and agile maneuvers of animals cannot be imitated by existing methods that are crafted by humans. A compelling alternative is reinforcement learning, which requires minimal craftsmanship and promotes the natural evolution of a control policy. However, so far, reinforcement learning research for legged robots is mainly limited to simulation, and only few and comparably simple examples have been deployed on real systems. The primary reason is that training with real robots, particularly with dynamically balancing systems, is complicated and expensive. In the present work, we report a new method for training a neural network policy in simulation and transferring it to a state-of-the-art legged system, thereby we leverage fast, automated, and cost-effective data generation schemes. The approach is applied to the ANYmal robot, a sophisticated medium-dog-sized quadrupedal system. Using policies trained in simulation, the quadrupedal machine achieves locomotion skills that go beyond what had been achieved with prior methods: ANYmal is capable of precisely and energy-efficiently following high-level body velocity commands, running faster than ever before, and recovering from falling even in complex configurations.

以前已经评估过使用轮毂，无人驾驶飞机，立方体，小萨特人等进行空中和地面操纵，感知和侦察的可行性。在所有这些解决方案中，基于气球的系统具有使其极具吸引力的优点，例如，简单的操作机构和持久的操作时间。但是，在基于气球的应用中，有许多障碍要克服，以实现强大的游荡性能。我们试图确定设计和控制挑战，并提出一个新型的机器人平台，该平台允许在火星陨石坑的侦察和感知中应用气球。这项工作简要涵盖了我们建议的驱动和模型预测控制设计框架，用于转向此类气球系统。我们提出了多个无人接地车辆（UGV）的协调伺服，以调节电缆驱动的气球中的张力，并将其连接到未成熟的悬挂有效载荷上。

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。

在这项工作中，我们提出了一种方法，用于生成降低的模型参考轨迹，用于用于双皮亚机器人的高度动态操作的一般类别，用于SIM卡之间，用于SIM卡至现实的增强学习。我们的方法是利用单个刚体模型（SRBM）来优化轨迹的库库，以用作学习政策的奖励函数中的专家参考。该方法将模型的动态旋转和翻译行为转化为全阶机器人模型，并成功将其传输到真实硬件。 SRBM的简单性允许快速迭代和行为改进，而基于学习的控制器的鲁棒性则可以将高度动态的动作传输到硬件。 ％在这项工作中，我们介绍了一套可转移性约束，将SRBM动态修改为实际的两足机器人硬件，这是我们为动态步进，转动操作和跳跃创建最佳轨迹的框架。在这项工作中，我们介绍了一套可转移性约束，将SRBM动力学修改为实际的双皮亚机器人硬件，我们为各种高度动态的操作创建最佳轨迹的框架，以及我们整合参考轨迹的高速强化跑步轨迹的方法学习政策。我们验证了在两足机器人Cassie上的方法，我们成功地展示了高达3.0 m/s的高度动态接地步态。

我们提出了通过现实的模拟和现实世界实验来支持可复制研究的多运动无人机控制（UAV）和估计系统。我们提出了一个独特的多帧本地化范式，用于同时使用多个传感器同时估算各种参考框架中的无人机状态。该系统可以在GNSS和GNSS贬低的环境中进行复杂的任务，包括室外室内过渡和执行冗余估计器，以备份不可靠的本地化源。提出了两种反馈控制设计：一个用于精确和激进的操作，另一个用于稳定和平稳的飞行，并进行嘈杂的状态估计。拟议的控制和估计管道是在3D中使用Euler/Tait-Bryan角度表示的，而无需使用Euler/Tait-Bryan角度表示。取而代之的是，我们依靠旋转矩阵和一个新颖的基于标题的惯例来代表标准多电流直升机3D中的一个自由旋转自由度。我们提供了积极维护且有据可查的开源实现，包括对无人机，传感器和本地化系统的现实模拟。拟议的系统是多年应用系统，空中群，空中操纵，运动计划和遥感的多年研究产物。我们所有的结果都得到了现实世界中的部署的支持，该系统部署将系统塑造成此处介绍的表单。此外，该系统是在我们团队从布拉格的CTU参与期间使用的，该系统在享有声望的MBZIRC 2017和2020 Robotics竞赛中，还参加了DARPA SubT挑战赛。每次，我们的团队都能在世界各地最好的竞争对手中获得最高位置。在每种情况下，挑战都促使团队改善系统，并在紧迫的期限内获得大量高质量的体验。

在许多无人机应用中，为空中机器人计划的时间轨迹至关重要，例如救援任务和包装交付，这些应用程序近年来已经广泛研究。但是，它仍然涉及一些挑战，尤其是在将特殊任务要求纳入计划以及空中机器人的动态方面。在这项工作中，我们研究了一种案例，使空中操纵器应以时间优势的方式从移动的移动机器人中移交一个包裹。我们没有手动设置方法轨迹，这使得很难确定在动态范围内完成所需任务的最佳总行进时间，而是提出了一个优化框架，该框架将离散的力学和互补性约束（DMCC）结合在一起。在提出的框架中，系统动力学受到离散的拉格朗日力学的约束，该机械也根据我们的实验提供了可靠的估计结果。移交机会是根据所需的互补限制自动确定和安排的。最后，通过使用我们的自设计的空中操纵器进行数值模拟和硬件实验来验证所提出的框架的性能。

Reinforcement Learning (RL) has seen many recent successes for quadruped robot control. The imitation of reference motions provides a simple and powerful prior for guiding solutions towards desired solutions without the need for meticulous reward design. While much work uses motion capture data or hand-crafted trajectories as the reference motion, relatively little work has explored the use of reference motions coming from model-based trajectory optimization. In this work, we investigate several design considerations that arise with such a framework, as demonstrated through four dynamic behaviours: trot, front hop, 180 backflip, and biped stepping. These are trained in simulation and transferred to a physical Solo 8 quadruped robot without further adaptation. In particular, we explore the space of feed-forward designs afforded by the trajectory optimizer to understand its impact on RL learning efficiency and sim-to-real transfer. These findings contribute to the long standing goal of producing robot controllers that combine the interpretability and precision of model-based optimization with the robustness that model-free RL-based controllers offer.

二次运动的准确轨迹跟踪控制对于在混乱环境中的安全导航至关重要。但是，由于非线性动态，复杂的空气动力学效应和驱动约束，这在敏捷飞行中具有挑战性。在本文中，我们通过经验比较两个最先进的控制框架：非线性模型预测控制器（NMPC）和基于差异的控制器（DFBC），通过以速度跟踪各种敏捷轨迹，最多20 m/s（即72 km/h）。比较在模拟和现实世界环境中进行，以系统地评估这两种方法从跟踪准确性，鲁棒性和计算效率的方面。我们以更高的计算时间和数值收敛问题的风险来表明NMPC在跟踪动态不可行的轨迹方面的优势。对于这两种方法，我们还定量研究了使用增量非线性动态反演（INDI）方法添加内环控制器的效果，以及添加空气动力学阻力模型的效果。我们在世界上最大的运动捕获系统之一中进行的真实实验表明，NMPC和DFBC的跟踪误差降低了78％以上，这表明有必要使用内环控制器和用于敏捷轨迹轨迹跟踪的空气动力学阻力模型。

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。

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。

倒置着陆是一种在空中机器人中执行的具有挑战性的壮举，特别是没有外部定位。然而，它经常通过蜜蜂，苍蝇和蝙蝠等生物传递器进行。我们之前对苍蝇着陆行为的观察表明其推定的视觉提示与所执行的空中机动的运动学之间的开环因果关系。例如，旋转机动程度（因此在触摸之前的身体反转）和腿部辅助体挥杆的量取决于苍蝇的初始体状态，同时接近天花板。在这项工作中，通过使用基于物理的模拟进行实验验证，我们系统地研究了如何优化的倒置着陆操纵如何取决于具有不同幅度和方向的初始接近速度。这是通过分析推定的视觉提示（可在最佳的机动轨迹期间衍生出推定的视觉提示来完成的。我们识别了一个三维策略区域，可以在不使用外部定位数据的情况下开发到全局反转着陆策略的映射。此外，我们还调查了一系列着陆齿轮设计对优化着陆性能的影响，并确定了它们的优缺点。以上使用有限的实验测试部分验证了上述结果，并继续通知并指导我们未来的实验，例如通过应用计算的全球政策。

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.

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。

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。

为了在医疗和工业环境中广泛采用可穿戴机器人外骨骼，至关重要的是，它们可以适应性地支持大量运动。我们提出了一种新的人机界面，以同时在一系列“看不见的”步行条件和未用于建立控制界面的“看不见”步行条件和过渡期间同时驱动双侧踝部外骨骼。提出的方法使用人特异性的神经力学模型从测量的肌电图（EMG）和关节角度实时估算生物踝关节扭矩。基于干扰观察者的低级控制器将生物扭矩估计转换为外骨骼命令。我们称此“基于神经力学模型的控制”（NMBC）。 NMBC使六个人能够自愿控制六个步行条件下的双边踝部外骨骼，包括所有中间过渡，即两个步行速度，每个步行速度在三个地面高程中进行，不需要预先定义的扭矩轮廓，也不需要先验选择的神经肌肉肌肉反射规则，或国家机器在文献中很常见。在涉及月球漫步的灵活的运动任务上进行了一个单一的主题案例研究。 NMBC始终启用能够减少生物踝扭矩，以及与非辅助条件相比，在步行条件（24％扭矩； 14％EMG）之间以及步行条件（24％扭矩； 14％EMG）之间的八个踝部肌肉EMG。新型步行条件下的扭矩和EMG减少表明，外骨骼在操作员的神经肌肉系统控制的外观上进行了共生。这为系统地采用可穿戴机器人作为现场医疗和职业环境的一部分开辟了新的途径。

机器人布操作是自动机器人系统的相关挑战性问题。高度可变形的对象，因为纺织品在操纵过程中可以采用多种配置和形状。因此，机器人不仅应该了解当前的布料配置，还应能够预测布的未来行为。本文通过使用模型预测控制（MPC）策略在对象的其他部分应用动作，从而解决了间接控制纺织对象某些点的配置的问题，该策略还允许间接控制的行为点。设计的控制器找到了最佳控制信号，以实现所需的未来目标配置。本文中的探索场景考虑了通过抓住其上角，以平方布的下角跟踪参考轨迹。为此，我们提出并验证线性布模型，该模型允许实时解决与MPC相关的优化问题。增强学习（RL）技术用于学习所提出的布模型的最佳参数，并调整所得的MPC。在模拟中获得准确的跟踪结果后，在真实的机器人中实现并执行了完整的控制方案，即使在不利条件下也可以获得准确的跟踪。尽管总观察到的误差达到5 cm标记，但对于30x30 cm的布，分析表明，MPC对该值的贡献少于30％。

开发了一个领导者追随者系统，用于合作运输。据我们所知，这是一个不需要互联通信的第一工作，并且可以实时修改有效载荷的参考轨迹，以便它可以应用于动态变化的环境。为了在无通信条件下实时跟踪修改的参考轨迹，引导跟随系统被认为是非文展系统，其中开发了控制器以实现有效载荷的渐近跟踪。为了消除安装力传感器的需要，开发了UKFS（Unscented Kalman滤波器）以估计领导者和追随者所施加的力量。进行稳定性分析以证明闭环系统的跟踪误差。仿真结果表明跟踪控制器的良好性能。实验表明，领导者的控制器和追随者可以在现实世界中工作，但是跟踪误差受到限制空间中气流的干扰的影响。