On the characterization of the regions of feasible trajectories in the workspace of parallel manipulators
McGill University（麦吉尔大学）；INRIA Rocquencourt（法国国家信息与自动化研究所罗克库尔分部）
最近的研究表明，具有多个逆运动学解的并联机器人有能力通过为腿选择适当的关节配置来避免平行奇点[Chablat 1998 a]和自碰撞[Chablat 1998 b]。实际上，取决于腿的关节配置，端部执行器的给定配置可能没有或可能没有奇点和碰撞。无碰撞/奇点工作空间的表征是有用的，但可能是不够的，因为两种配置可以在没有碰撞或奇点的情况下访问，但它们之间可能不存在可行的轨迹。本文的目标是定义最大的区域的工作空间，它是可能的执行轨迹。定义了两类不同的区域：1.末端执行器可以在任何一组点之间移动的那些区域，以及2.可以跟踪任何连续路径的区域。这些地区的特点是从最近定义的平行机械手[Chablat 1998年b]方面和自由方面的概念。这些区域的构建是通过富集技术和使用八叉树结构扩展到大于3维的空间来实现的。说明性的例子表明，这项研究的兴趣，轨迹优化和并联机器人的设计。
2009-10-29 cs.RO
Moveability and Collision Analysis for Fully-Parallel Manipulators
Institut de Recherche en Cybernétique de Nantes（南特控制论研究所）
研究了全并联机器人在障碍物存在时的可动性。全并联机械手用于需要精确度、刚度或高速度和加速度的应用场合\cite{Merlet:97}。然而，其主要缺点之一是一个相对较小的工作空间相比，串行机械手之一。这主要是由于潜在的内部碰撞的存在，以及奇点的存在。在本文中，自由方面的概念定义，它允许展示的工作空间和关节空间的奇异性和碰撞自由域。本研究主要应用于机械臂工作空间的可动性分析以及路径规划、控制与设计。
2007-07-13 cs.RO
An Optimization-Based Inverse Kinematics Solver for Continuum Manipulators in Intricate Environments
针对高自由度连续体机械臂在多障碍复杂环境中的逆运动学难题，提出一种融合避障及长度、方向等约束的基于优化的IK求解器，仿真验证其灵活、高效、鲁棒且延迟可接受。
2024-10-27 cs.RO
Analyse Comparative des Manipulateurs 3R à Axes Orthogonaux
Institut de Recherche en Communications et Cybernétique de Nantes（南特通信与控制研究所）；CNRS（法国国家科学研究中心）
一类在第三体上无偏置的3R正交机械臂可划分为9个工作空间拓扑。工作空间的特点是在一个半横截面的奇异曲线。工作空间拓扑由出现在这些奇异曲线上的尖点和节点的数量定义。基于这种分类，我们通过与关节空间相关的条件数以及具有四个逆运动学解的区域与包含所有工作空间的球体相比的比例来评估这些机械手。第二个性能数字与工作空间有关。最后确定了具有最佳性能数值的机器人所属的工作空间拓扑。
2007-07-24 cs.RO
A design oriented study for 3R Orthogonal Manipulators With Geometric Simplifications
Institut de recherche en communications et cybernétique de Nantes（南特通信与控制研究所）；CNRS（法国国家科学研究中心）
本文提出了一种计算至少有一个DH参数为零的三回转正交机器人最大正则灵巧工作空间的方法。然后引入一个新的性能指标的基础上RDW，该指标的等值线绘制在感兴趣的类型的机械手的参数空间，最后进行检查的参数空间的域，以确定更好的机械手架构。RDW是工作空间的一部分，其形状是规则的（立方体，圆柱体）和性能（条件指数）是有界的内部。研究的3R正交机械臂组具有有趣的运动学性质，例如，一个良好连接的工作空间，是完全可达的四个逆运动学解，不包含任何空隙。这项研究是高度兴趣的替代机械手几何形状的设计。
2007-07-15 cs.RO
Working Modes and Aspects in Fully-Parallel Manipulator
Institut de Recherche en Cybernétique de Nantes（南特控制论研究所）；École Centrale de Nantes（南特中央理工学院）
本文的目的是表征的概念方面的工作空间和关节空间的并联机器人。与串联机器人相反，并联机器人不仅可以有多个逆运动学解，而且可以有多个正运动学解。在[Borrel 86]中为串联机器人引入了方面的概念，在[Wenger 1997]中为只有一个逆运动学解的并联机器人重新定义了方面的概念，并为一般的完全并联机器人重新定义了方面的概念。在关节速率矢量和笛卡尔速度矢量之间的运动学关系中出现了两个雅可比矩阵，称为“逆运动学“和“正运动学”矩阵。这些矩阵的研究允许分别定义的并行和串行奇点。工作模式的概念被引入到分离的逆运动学解。这样，我们就可以找到工作空间和关节空间中不存在奇异的区域。应用于机械手工作空间的可动性分析以及路径规划与控制。本文以RR-RRR平面并联机器人为例说明了这一研究。
2007-07-13 cs.RO
A novel partially-decoupled translational parallel manipulator with symbolic kinematics, singularity identification and workspace determination
Changzhou University（常州大学）；Nanjing Vocational Institute of Mechatronic Technology（南京机电职业技术学院）；Dalian University of Technology（大连理工大学）；Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N)（南特数字科学实验室）
采用基于位姿特征方程的并联机构拓扑设计方法，提出了一种新型三自由度平移并联机器人。所提出的PM仅由低活动度关节和驱动棱柱关节组成，并对三个重要的运动学问题进行了研究。第一方面涉及TPM的几何建模与其拓扑特征，如POC，自由度和耦合度，从它的符号直接运动学的解决方案很容易获得。此外，输入输出运动的解耦性能直接评估，而无需雅可比分析。随后，基于逆运动学，识别TPM的奇异配置，其中，借助于基于Gr{<$}bner的消除操作来可视化奇异表面。最后，TPM的工作空间的几何方法进行评估。与著名的Delta机器人相比，该3-DOF TPM具有较少的关节和连杆，从而降低了结构复杂性。其符号正运动学和部分解耦特性将简化路径规划和动态分析。TPM可用于制造大型工件。
2021-06-08 cs.RO
A Distributed Predictive Control Approach for Cooperative Manipulation of Multiple Underwater Vehicle Manipulator Systems
National Technical University of Athens（雅典国立技术大学）
研究了多水下机器人机械臂系统在受限工作空间中的物体协同搬运问题。我们提出了一个非线性模型预测控制（NMPC）的方法，以运输的对象，同时避免显着的约束和限制，如：运动学和表示奇异性，工作空间内的障碍，关节限制和控制输入饱和。更准确地说，通过利用机器人和对象之间的耦合动力学，并使用一定的负载分担系数，我们设计了一个分布式NMPC为每个UVMS，以合作运输的工作空间的可行区域内的对象。此外，该控制方案采用UVMS之间的负载分担，根据其特定的有效载荷能力。此外，反馈依赖于每个UVMS的本地测量，并且机器人之间没有在线交换显式数据，从而减少了所需的通信带宽。最后，在ROS环境下的UwSim动态仿真器上进行了实时仿真，验证了理论研究的有效性。
2019-09-05 cs.RO
Kinematics and workspace analysis of a 3ppps parallel robot with u-shaped base
Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes（南特数字科学实验室）；École Polytéchnique de Montréal（蒙特利尔理工学院）
本文对具有等边移动平台和U形基座的3-PPPS并联机器人进行了运动学分析。所提出的设计和适当的选择参数，使制定更简单的直接和逆运动学的研究中的机械手。与操纵器相关联的平行奇点仅取决于末端执行器的取向，并且因此仅取决于末端执行器的取向。四元数参数用于表示方面，即工作空间的无奇异区域。一个柱形代数分解是用来表征工作空间和关节空间与低数量的细胞。得到判别簇来描述每个单元的边界。通过这些简化，3-PPPS并联机器人与建议的设计可以声称是最简单的6自由度机器人，这进一步使其适用于工业应用。
2017-05-16 cs.RO
Integrating Uncertainty-Aware Human Motion Prediction into Graph-Based Manipulator Motion Planning
University at Buffalo（布法罗大学）；Texas A&M University（德克萨斯农工大学）
针对人机协作场景下机械臂安全高效运动规划问题，提出融合不确定性感知人体运动预测与图神经网络的规划框架，通过量化预测不确定性、构建工作空间元素关联图实现前瞻性规划，实验验证了其在提升协作流畅性和安全性上的效果。
2024-05-16 cs.RO
Motion Planning for Multi-Mobile-Manipulator Payload Transport Systems
IIIT Hyderabad（国际信息技术研究所海得拉巴分校）；University of Genoa（热那亚大学）；University of Tübingen（图宾根大学）；Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所）；IIT Jodhpur（焦特布尔印度理工学院）
提出了一种空间有效载荷协同操作的运动学运动规划算法。介绍了一种层次化的方法来计算实时无碰撞的移动机械臂机器人形成的运动计划。首先，在规划范围内识别可变形2-D虚拟限界框的无碰撞配置，以定义整个系统的凸工作空间。然后，计算其投影位于定义的凸工作空间内的3-D有效载荷配置。最后，一个凸分散模型预测控制器制定规划无碰撞轨迹的移动机械手形成。这种方法有利于系统的实时运动规划，并且在机器人的数量上是可扩展的。该算法在模拟的动态环境中进行了验证。模拟视频：https://youtu.be/9EKj7RwRs_4。
2019-03-18 cs.RO
Inverse Kinematics of Some General 6R/P Manipulators
Research Institute for Symbolic Computation, Johannes Kepler University（约翰内斯·开普勒大学符号计算研究所）；University of the Philippines Diliman（菲律宾大学迪里曼分校）
本文在HuPf算法的基础上，提出了一种求解一般串联2 RP 3R、2 R 2 P 2 R、3RP 2 R和6 R机器人逆运动学的算法。我们通过对偶四元数在$\mathbb{P}^7$中用一个拟投射簇识别了该操纵器的3-子链。这允许我们计算描述包含这些3-子链的子链的线性空间的线性形式。我们提出的数值例子，说明了算法，并显示真正的解决方案。
2019-06-11 cs.CG cs.RO
Collision-Free Kinematics for Redundant Manipulators in Dynamic Scenes using Optimal Reciprocal Velocity Obstacles
Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学）；University of Maryland at College Park（马里兰大学帕克分校）
提出了一种新的多机器人共享工作空间运动学无碰撞算法。我们的优化为基础的方法，同时处理碰撞的基础上的倒数速度障碍和逆运动学的高自由度机械手的约束的无约束。我们提出了一种有效的方法，粒子群优化的基础上，可以产生无碰撞配置的每个冗余机械手。此外，我们的方法可以用来计算安全和无振荡的轨迹在几毫秒。我们强调了我们的算法的实时性能，多个巴克斯特机器人与14自由度的机械手在工作空间中的动态障碍。视频可在https://sites.google.com/view/collision-free-kinematics上获得
2019-03-09 cs.CG cs.RO
Fast and Safe Trajectory Optimization for Mobile Manipulators With Neural Configuration Space Distance Field
Robotics and Autonomous Systems Thrust, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学机器人与自主系统研究组）；Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore（新加坡国立大学电子与计算机工程系）；Idiap Research Institute（Idiap研究所）；Institute of Data Science, The University of Hong Kong（香港大学数据科学研究所）
本文提出广义配置空间距离场（GCDF）用于移动机械臂的快速且安全轨迹优化，通过神经网络生成连续距离场并结合高效的凸优化框架实现高精度碰撞推理。
2026-01-27 cs.RO
RINGO: Real-time Navigation with a Guiding Trajectory for Aerial Manipulators in Unknown Environments
Institute of Robotics and Automatic Information System（机器人与自动信息系统研究所）；College of Artificial Intelligence（人工智能学院）；Tianjin Key Laboratory of Intelligent Robotics（天津市智能机器人重点实验室）；Nankai University（南开大学）；Institute of Intelligence Technology and Robotic Systems（智能技术与机器人系统研究所）；Shenzhen Research Institute of Nankai University（南开大学深圳研究院）
针对空中操作器在未知受限环境中规划适应性差、轨迹保守的问题，提出RINGO实时导航框架，以多旋翼轨迹为引导，同步考虑多旋翼与末端执行器位置，生成兼容工作空间的无碰撞轨迹，实现未知环境实时导航且保守性更低。
2025-04-14 cs.RO
Workspace Registration and Collision Detection for Industrial Robotics Applications
Institute of Robotics（机器人研究所）；Johannes Kepler University（约翰·凯撒大学）
本文针对工业机器人运动规划中的环境感知问题，提出利用多种传感器获取点云，通过区域生长分割和VCCS算法识别碰撞物体并近似处理，旨在比较传感器性能并实现机器人与环境间的碰撞检测。
2025-10-27 cs.RO
Aerial Grasping via Maximizing Delta-Arm Workspace Utilization
School of Intelligent Systems Engineering, Sun Yat-sen University（智能系统工程学院，中山大学）；Shenzhen ePropulsion Technology Limited（深圳ePropulsion科技有限公司）
本研究针对空中抓取任务，提出最大化delta臂工作空间利用率的规划框架，用MLP映射位置可行概率、RevNet近似正运动学以处理非凸约束，经仿真与实实验证了方法有效性。
2025-07-30 cs.RO
Autonomous Underwater Vehicle-Manipulator Systems Path Planning with RRTAUVMS Algorithm
Zhejiang University（浙江大学）；Shenzhen Sensetime Technology CO.,LTD（深圳商汤科技有限公司）；Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院）
自主水下机器人系统（AUVMS）是一种新型的海洋探测工具，本文研究了AUVMS路径规划问题。水下机器人系统是一个惯性分布差异大的高维系统，且工作环境复杂，存在障碍物。通过将快速探索随机树（RRT）算法与AUVMS运动学模型相结合，RRTAUVMS算法可以在配置空间（C-Space）中随机采样，并在任务空间中直接向工作空间目标生长。RRTAUVMS还可以处理工作空间规划目标和配置空间目标的冗余映射。与传统RRT算法相比，该算法可以显著提高AUVMS路径规划的效率。
2021-09-11 cs.RO cs.SY eess.SY
Optimized Scheduling and Positioning of Mobile Manipulators in Collaborative Applications
Politecnico di Milano, Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria（米兰理工大学电子、信息与生物工程学院）
本文提出基于数字模型的优化框架，用于协作环境中移动机械臂的调度与定位，通过PSO平衡KPIs，提升任务执行效率与适应性。
2025-12-19 cs.RO
The Isoconditioning Loci of A Class of Closed-Chain Manipulators
Institut de Recherche en Cybernétique de Nantes（南特控制论研究所）；École Centrale de Nantes（南特中央理工学院）；McGill University（麦吉尔大学）
本文研究的对象是一类特殊的闭链机器人。首先，我们分析一族二自由度五杆平面连杆机构。两个雅可比矩阵出现在关节速率和笛卡尔速度矢量之间的运动学关系中，它们被称为"逆运动学"和"正运动学"矩阵。它表明，在工作空间的点的轨迹，其中的条件数的直接运动学矩阵保持不变，即，等条件轨迹是在锁定连杆机构的中间接头时获得的四杆连杆机构的联接器点。此外，如果两个驱动转动体的中心线作为第三个驱动转动体的轴线，则得到一个三自由度的混合机械手。该机械手的等条件轨迹是由二自由度机械手的等条件曲线生成的回转面，其对称轴是第三驱动回转体的对称轴。
2007-07-13 cs.RO
QuadHand: A Compact Quadrotor Aerial Manipulator with MRC-SDF-Based Whole-Body Motion Planning
Nanyang Technological University（南洋理工大学）；NTU–VinUni Joint Research Laboratory for Embodied AI and Robotics（南洋理工大学-维纳大学具身智能与机器人联合研究实验室）；VinUniversity（维纳大学）
本文提出紧凑型四旋翼空中机械臂QuadHand，结合MRC-SDF多关节机器人中心符号距离场与时空全身轨迹优化，实现复杂环境下安全可执行的空中操作。
2026-09-29 cs.RO
Reactive 3D Motion Planning for a Franka Arm via Star-World Workspace Reshaping
研究通过星型世界工作空间重塑实现 Franka 手臂的反应式 3D 运动规划，核心方法是聚类并替换相交膨胀障碍物、用零空间人工势场项避障，对比重塑与未重塑表示，结果显示有前景但也有局限。
2026-07-29 cs.RO math.OC
Dynamical Systems based Obstacle Avoidance with Workspace Constraint for Manipulators
UBTECH Robotics, Inc.（优必选机器人有限公司）
基于动力系统理论，提出了一种考虑工作空间约束的串联机器人避障方法。分别在障碍物不与工作空间边界相交和障碍物与工作空间边界相交时，确定了考虑障碍物影响和机械手工作空间影响的两个调制矩阵。使用调制矩阵，原始DS变形。该方法可以保证根据变形DS计算的机械手轨迹既不穿透障碍物也不脱离工作空间。通过对UBTECH人形机器人左臂的仿真和实验，验证了该方法的有效性。
2020-12-29 cs.RO
Multi-layered Safety of Redundant Robot Manipulators via Task-oriented Planning and Control
National University of Singapore（新加坡国立大学）；Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室）；Nanyang Technological University（南洋理工大学）
针对冗余机械臂在不确定环境中的安全问题，提出任务导向规划与控制框架，结合MPC轨迹规划与本体感觉力矩控制，实现多层安全与高效任务执行。
2025-03-30 cs.RO
A Workspace based Classification of 3R Orthogonal Manipulators
Institut de Recherche en Communications et Cybernétique de Nantes（南特通信与控制研究所）
建立了一类3-转动（3R）定位机器人的分类。这种分类基于其工作空间的拓扑结构。工作空间的特点是在一个半横截面的奇异曲线的机械手。工作空间拓扑由出现在这些奇异曲线上的尖点和节点的数量定义。设计参数空间被划分为九个不同的工作空间拓扑结构的子空间。每个分离面都以DH参数的显式形式给出。
2007-05-10 cs.RO
A Task-Driven, Planner-in-the-Loop Computational Design Framework for Modular Manipulators
Humanoids and Human Centered Mechatronics Research Line, Italian Institute of Technology (IIT) Genoa, Italy（意大利理工学院（IIT）热那亚人类与以人为中心的机电研究组）；Department of Industrial Engineering, University of Trento, Trento, Italy（特伦托大学工业工程系）
本文提出了一种面向任务的模块化机械臂计算设计框架，通过整合轨迹规划与形态优化，实现高效灵活的机械臂设计。
2025-12-18 cs.RO
A Classification of 3R Orthogonal Manipulators by the Topology of their Workspace
Institut de Recherche en Communications et Cybernétique de Nantes（南特通信与网络研究所）
本文对一类3-转动（3R）定位机器人进行了分类。这种分类基于其工作空间的拓扑结构。工作空间的特点是在一个半横截面的奇异曲线。工作空间拓扑由出现在这些奇异曲线上的尖点和节点的数量定义。设计参数空间被划分为9个不同的工作空间拓扑结构域，其中所有的机械手具有相似的全局运动学特性。每个分离面都以DH参数的显式形式给出。
2007-07-19 cs.RO
Predictive Barrier Lyapunov Function Based Control for Safe Trajectory Tracking of an Aerial Manipulator
IIIT-Hyderabad（海得拉巴国际信息技术学院）；TCS Research（塔塔咨询服务研究院）；University of Michigan（密歇根大学）
本文提出了一种新的控制器框架，提供轨迹跟踪的空中机械手（AM），同时确保系统在未知的有界干扰下的安全运行。这里考虑的AM是一个2自由度（度的自由度）机械手刚性连接到无人机。我们提出的控制器结构如下传统的内环PID控制的姿态动力学和外环控制器跟踪参考轨迹。外环控制是基于模型预测控制（MPC）的限制，使用障碍李雅普诺夫函数（BLF）的AM的安全操作。基于BLF的约束提出了两个目标，即1）避免AM碰撞静态障碍物，如矩形墙，2）保持末端执行器的机械手在所需的工作空间。建议的BLF确保上述目标得到满足，即使在存在未知的有界干扰。所提出的控制器的能力，证明通过高保真非线性模拟与来自一个真正的实验室规模AM的参数。我们比较我们的控制器与其他国家的最先进的MPC控制器的AM的性能。
2022-12-09 cs.RO
Cellular Decomposition for Non-repetitive Coverage Task with Minimum Discontinuities
Zhejiang University（浙江大学）；University of Technology Sydney (UTS)（悉尼科技大学）
在这项工作中，提出了一种机制，以获得非重复性的覆盖路径的解决方案，证明了最小数量的不连续性，其目的是避免不必要的，昂贵的末端执行器抬离机械手。这个问题是由物体的自动抛光引起的。由于工作空间和关节空间之间的非双射映射，工作空间中的连续覆盖路径可能容易在关节空间中被截断，从而导致不期望的末端执行器抬离。因此，通过逆运动学的解，可以有多个配置选择来覆盖覆盖路径的相同点。该解决方案从传统的局部优化任务空间中的覆盖路径形状，或选择适当的，但可能断开的配置，而不是明确地探索最少数量的不连续运动，通过分析的有效配置的结构在联合空间。本文的两个新的贡献包括证明，最少数量的路径不连续性是预测周围的环境，独立于实际覆盖路径的选择，因此具有最小值。以及一种高效的有限单元分解方法，将工作空间最佳地划分为最少数量的单元，每个单元都可以被内部的任何任意覆盖路径不间断地穿过。广泛的仿真例子和现实世界的结果5自由度机械手证明所提出的策略在现实环境中的有效性。
2020-01-27 cs.RO
Search-based Path Planning for a High Dimensional Manipulator in Cluttered Environments Using Optimization-based Primitives
Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）；Mitsubishi Heavy Industries（三菱重工）
在这项工作中，我们解决了路径规划问题的21维蛇机器人一样的机械手，导航杂乱的燃气轮机检查的目的。基于启发式搜索的方法是常见操作域的有效规划策略。然而，它们在高维系统上的性能在很大程度上依赖于动作空间的有效性和所选择的算法。我们的系统的复杂性，可达性的限制，和高度混乱的涡轮机环境，使天真的行动空间和战术选择无效。在这个程度上，我们已经开发了i）一种基于在线优化动态生成动作的方法，该方法帮助机器人在狭窄的空间中导航，ii）一种用于惰性地生成这些计算上昂贵的优化动作以有效地利用资源的技术，以及iii）推理机器人工作空间中的涡轮机的叶片引起的同伦类的算法，以及多-启发式框架，引导沿着相关类进行搜索。我们的贡献的影响是通过模拟实验研究，其中21自由度机械手导航到检查区域内的涡轮机。
2021-07-06 cs.RO
An Ergonomic Interaction Workspace Analysis Method for the Optimal Design of a Surgical Master Manipulator
Imperial College London（帝国理工学院）
主控制台是机器人与人类在共享环境中协作的场所。为此，人体工程学是一个需要考虑的重要方面。通过人机工程学设计，外科医生可以更舒适地进行手术任务，更高的效率，并可以提高遥控机器人手术的质量。本文提出了一种人机交互工作空间分析方法，以优化主操作手，并满足人机工程学的考虑，设计一个主操作手的遥控手术。
2021-05-15 cs.RO
Development of Direct Kinematics and Workspace Representation for Smokie Robot Manipulator & the Barret WAM
The University of Tennessee（田纳西大学）
本文讨论了两个6自由度手臂机器人的建模。机器人建模的第一步是建立其Denavit-Hartenberg参数。它需要为每个链接分配适当的坐标并找到它们的确切尺寸。在这个项目中，我们将开发两个机械手的正运动学和工作空间表示：烟雾机器人和巴雷特WAM。在求出D-H参数并建立变换矩阵后，利用MATLAB编程实现了它们的变换。
2017-07-18 cs.RO
Safe Interval Randomized Path Planning For Manipulators
FRC CSC RAS（俄罗斯科学院控制科学研究所）；MIPT（莫斯科物理技术学院）；AIRI（人工智能研究所）
针对高自由度机械臂在动态障碍环境下的三维路径规划难题，提出结合安全区间路径规划与RRT-Connect的SI-RRT规划器，在运行时间和解代价上均优于现有最优方法，且代码已开源。
2025-01-17 cs.RO
Stop-N-Go: Search-based Conflict Resolution for Motion Planning of Multiple Robotic Manipulators
Sogang University（西江大学）
针对拥挤环境中多机械臂因共享空间导致目标位置被阻挡的运动规划问题，提出基于 A* 搜索的 Stop-N-Go 冲突解决方法，通过向轨迹插入暂停以最小化总完成时间，成功解决基线方法无法求解的挑战性实例。
2024-10-10 cs.RO
Whole-Body Control of a Mobile Manipulator using End-to-End Reinforcement Learning
ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院）
移动操作通常是通过顺序执行基地和机械手的运动。然而，这种简化导致效率的损失，并且在某些情况下导致工作空间大小的减小。尽管已经提出了不同的方法来解决全身控制（WBC）在线，他们要么是有限的运动学模型或不允许反应，在线避障。为了克服这些缺点，在这项工作中，我们提出了一个端到端的强化学习（RL）的WBC方法。我们在仿真中将我们学习的控制器与最先进的基于采样的方法进行了比较，并实现了更快的总体任务时间。此外，我们验证了我们的移动机械手RoyalPanda在具有挑战性的狭窄走廊环境中学习的政策。
2020-02-25 cs.LG cs.RO
Learning Dynamic Pick-and-Place for a Legged Manipulator
Robotics and Artificial Intelligence Lab, KAIST（机器人与人工智能实验室，韩国科学技术院）
本文提出一种分层强化学习框架，用于四足机械臂的动态抓取与放置任务，通过模拟和现实实验验证了其在不同负载和工作空间下的高成功率。
2026-05-15 cs.AI cs.RO
Séparation des Solutions aux Modèles Géométriques Direct et Inverse pour les Manipulateurs Pleinement Parallèles
Institut de Recherche en Communications et Cybernétique de Nantes（南特通信与控制研究所）
本文提供了一种形式主义，使之有可能管理的解决方案的正逆运动学模型的完全并联机械手。我们引入了工作模式的概念，以分离的解决方案，从相反的几何模型。然后，我们定义，为每种工作模式，这些机械手的方面。为了将解从正解运动学模型中分离出来，我们引入了特征曲面的概念。然后，我们定义的唯一性域，作为最大的域的工作空间，其中有唯一性的解决方案。这项工作的主要应用是设计，轨迹规划。
2007-05-08 cs.RO
Reachable Sets for Safe, Real-Time Manipulator Trajectory Design
Mechanical Engineering, University of Michigan（密歇根大学机械工程学院）；Robotics Institute, University of Michigan（密歇根大学机器人研究所）；Mechanical and Industrial Engineering, Louisiana State University（路易斯安那州立大学机械与工业工程学院）；Naval Architecture and Marine Engineering, University of Michigan（密歇根大学船舶与海洋工程学院）；Ford Motor Company（福特汽车公司）；Office of Naval Research（美国海军研究办公室）
对于在任意环境中操作的机器人手臂，特别是在人附近，关键是要证明其运动规划算法的安全性。然而，在安全性和实时的【形】性能之间经常存在权衡;可以仔细设计安全计划，也可以快速生成潜在不安全的计划。本文提出了一种具有安全保证的滚动时域实时的【形】轨迹规划器ARMTD（Autonomous Reachability-based Manipulator Trajectory Design）。该方法首先计算（离线）一组可达的参数化轨迹为每个关节的手臂。每个轨迹包括一个故障安全机动（制动停止）。在运行时，在每个滚动时域规划迭代，ARMTD构造一个参数化的可达集的工作空间中的整个手臂，并将其与障碍物相交，以生成次可微的，可证明保守的碰撞避免的轨迹参数的约束。然后，ARMTD根据这些约束条件对参数进行轨迹优化。在6自由度手臂上，ARMTD在仿真方面优于CHOMP，从不崩溃，并在硬件上完成各种实时的【形】规划任务。
2020-09-29 cs.RO
Necessary and sufficient condition for a generic 3R serial manipulator to be cuspidal
Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes（南特数字科学实验室）；University of Innsbruck（因斯布鲁克大学）
尖点机器人可以从一个逆运动学解运动到另一个逆运动学解，而不会遇到奇点。尖点的名称是根据3R串联机器人工作空间中存在的尖点而创造的。尖点的存在被证明是正交机器人是尖点的充分必要条件，但不可能将该条件推广到非正交机器人。本文的目的是证明，这个条件代表任何一般的3R机器人。这将给设计师带来更大的灵活性。在所提出的工作中，3R机器人的逆运动学的几何解释是重新审视和重要的意见的非奇异变化的姿态。本文提出了一个定理，在任何一般的3R串联机器人减少方面的存在。基于这些观察和这个定理，我们证明了一个尖点的存在是一个必要和充分条件的任何3R通用机器人是尖点。
2022-02-17 cs.RO
Safety-related Tasks within the Set-Based Task-Priority Inverse Kinematics Framework
University of Cassino and Southern Lazio（卡西诺和南拉齐奥大学）
在本文中，我们提出了一个框架，允许自动处理不同类型的安全相关的任务的机器人手臂的运动控制。所开发的控制器是基于任务优先级逆运动学算法，该算法允许机械手的运动，同时尊重定义在关节或在操作空间中的平等为基础的或基于集合的任务的形式的约束。这使得有可能将任务定义为关节限制、避障或限制操作空间中的工作空间。此外，已经实现了一种使用深度测量实时计算机械手与环境中其他物体之间的最小距离的算法，有效地实现了避障任务。Jaco $^2$机械手的实验，在RGB-D传感器用于障碍物检测的环境中操作，显示所开发的系统的有效性。
2019-05-29 cs.RO
Kinematics and Workspace Analysis of a Three-Axis Parallel Manipulator: the Orthoglide
Belarusian State University of Informatics and Radioelectronics（白俄罗斯信息与无线电电子大学）；Institut de Recherche en Communications et Cybernétique de Nantes（南特通信与控制研究所）
本文讨论了三自由度并联机构的运动学和几何学方面的问题。该机器由三个固定的线性关节，这是正交安装，三个相同的腿和一个移动平台，它在笛卡尔x-y-z空间移动与固定的方向。提出了解决逆/正运动学的新解决方案，并进行了详细的工作空间和奇异性分析，同时考虑到特定的关节极限约束。
2007-08-27 cs.RO
Machine Learning-based Framework for Optimally Solving the Analytical Inverse Kinematics for Redundant Manipulators
TU Wien（维也纳工业大学）；University of Liverpool（利物浦大学）；Austrian Institute of Technology GmbH (AIT)（奥地利技术研究院有限公司）
实时的求解冗余度机器人的解析逆运动学（IK）是机器人学中的一个难题，因为其解对于给定的目标位姿是不唯一的。此外，相对于应用特定的需求选择最佳IK解决方案有助于提高鲁棒性，并增加成功率时，驱动机械手从其当前配置朝向所需的姿势。这是必要的，特别是在高动态任务中，如在飞行中捕捉物体。为了在轨迹规划上下文中针对给定的目标姿态在关节空间中计算合适的目标配置，必须考虑各种因素，例如行进时间或可操纵性。然而，这些因素增加了整体问题的复杂性，从而阻碍了实时实现。本文提出了一种冗余度机器人运动学逆解的实时计算框架。为此，冗余操纵器的分析IK通过所谓的冗余参数来参数化，所述冗余参数与目标姿势组合以产生唯一的IK解决方案。现有的文献中的大多数作品要么试图近似的直接映射从所需的姿势的机械手的解决方案的IK或集群的整个工作空间，以找到IK解决方案。相比之下，建议的框架直接学习这些冗余参数，通过使用神经网络（NN），提供最佳的IK解决方案相对于可操作性和接近当前的机器人配置。蒙特卡洛模拟表明，所提出的方法是准确和实时的能力（$\approx$ \SI{32}{\micro\second}）的库卡LBR iiwa 14 R820的有效性。
2023-03-26 cs.RO
Image-Based Roadmaps for Vision-Only Planning and Control of Robotic Manipulators
Robotics Engineering Department of Worcester Polytechnic Institute（沃斯特理工学院机器人工程系）
本文提出一种纯图像空间的机器人机械臂运动规划框架，通过视觉特征构建路线图并生成无碰撞路径，实验证明学习距离路线图可实现100%的控制收敛成功率。
2025-07-02 cs.RO
Paramater Optimization for Manipulator Motion Planning using a Novel Benchmark Set
Chemnitz University of Technology（开姆尼茨工业大学）
本文基于新型机械臂运动规划基准，分析多样化场景下规划器参数的优化设置，揭示问题特征与最优参数的关系，并给出多场景推荐参数。
2023-02-28 cs.RO
CSSDF-Net: Safe Motion Planning Based on Neural Implicit Representations of Configuration Space Distance Field
IRMV Lab, Department of Automation, Shanghai Jiao Tong University（IRMV实验室，自动化系，上海交通大学）
本文提出CSSDF-Net，通过学习配置空间中的连续签名距离场，实现统一的安全性几何概念，结合安全约束轨迹优化和递推预测控制，支持零样本泛化和高效避障。
2026-03-19 cs.RO
A study on a Real-Time VR-Based Teleoperation Framework for Manipulator in Dynamic Environment
Department of Robotics, Hanyang University（韩世大学机器人系）；Department of Smart Construction Engineering, Hanyang University（韩世大学智能建造工程系）；Department of Interdisciplinary Robot Engineering Systems, Hanyang University（韩世大学跨学科机器人工程系统系）；School of Smart Convergence Engineering, Hanyang University, Ansan（韩世大学智能融合工程学院，安山）
提出一种集成GPU加速逆运动学和轨迹优化的VR遥操作框架，在静态和动态障碍物环境中实现低延迟、碰撞感知的实时机械臂控制。
2026-05-29 cs.RO
Multi 3D Camera Mapping for Predictive and Reflexive Robot Manipulator Trajectory Estimation
University of Oslo（奥斯陆大学）；Oslo University Hospital（奥斯陆大学医院）
随着技术的进步，机器人操纵器和视觉环境传感器变得越来越便宜和广泛。然而，机器人控制仍然是更好地适应这些技术的一个限制因素。机器人操作器在结构化的机器人中表现得很好，但不能很好地适应意外的变化，比如人们进入工作空间。我们提出了一种方法，结合3D摄像机的工作空间映射，和一个预测和自反的机器人操作器的轨迹估计，以允许更有效和更安全的操作在动态仿真。在一个真正的UR5机器人的实验中，我们的方法已被证明可以提供更短，更平滑的轨迹相比，反应轨迹规划器在相同的条件下。此外，机器人通过初始化自反运动成功地避免了任何接触，即使当障碍物意外接近机器人时也是如此。我们工作的主要目标是使操作在非结构化动态调度中更加灵活，不仅要避开障碍物，还要在不久的将来与人类执行协作任务时进行适应。
2016-10-12 cs.RO
Multi-query Robotic Manipulator Task Sequencing with Gromov-Hausdorff Approximations
University of Technology Sydney（悉尼科技大学）；Australian Cobotics Centre（澳大利亚协作机器人中心）；Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
本文针对机器人任务排序问题，提出一种基于ε-Gromov-Hausdorff近似的多查询方法，通过子空间分解实现路径平滑拼接，在复杂仿真中实现规划速度提升3倍、轨迹加加速度降低5倍。
2025-02-10 cs.RO
Workspace optimization of 1T2R parallel manipulators with a dimensionally homogeneous constraint-embedded Jacobian
Korea Institute of Science and Technology (KIST)（韩国科学技术研究院（KIST））
针对1T2R并联机械手混合自由度导致雅可比量纲不一致、参数优化困难的问题，提出基于点并嵌入约束的齐次逆雅可比简化方法，并在3-PRS和非对称2-RRS/RRRU机构上验证其有效性与高效性。
2023-11-02 cs.RO
One-Step Model Predictive Path Integral for Manipulator Motion Planning Using Configuration Space Distance Fields
Department of Information Physics and Computing, The University of Tokyo（东京大学信息物理与计算系）
提出将构型空间距离场与模型预测路径积分结合，利用CDF梯度统一代价函数并缩短规划时域至一步，实现高效避障，在2D环境和7自由度机械臂仿真中成功率近100%，控制频率超750Hz。
2026-06-16 cs.RO
Incrementally Stochastic and Accelerated Gradient Information mixed Optimization for Manipulator Motion Planning
Zhejiang University（浙江大学）
本文介绍了一种新的运动规划器，增量随机和加速梯度信息混合优化（iSAGO），机器人在狭窄的工作空间。首先，我们提出了一个有效的约束优化的基础上的惩罚方法的混合动量通知iSAGO的整体方案。在随机部分，我们通过基于自适应动量（Adam）方法的子泛函的随机选择来产生自适应随机动量，以解决身体-障碍物卡住的情况。针对随机部分收敛速度慢的问题，结合加速梯度下降（AGD）算法提高规划效率。采用贝叶斯树推理（BTI）将全局轨迹优化（SAGO）转化为增量式子轨迹优化（iSAGO），进一步提高了计算效率和成功率。最后，我们调整关键参数，并将iSAGO与书架上的LBR-iiwa和存储架上的AUBO-i5上的其他5个规划器进行基准测试。结果表明，iSAGO的成功率最高，求解效率适中。
2022-07-19 cs.RO math.OC
MVB-Grasp: Minimum-Volume-Box Filtering of Diffusion-based Grasps for Frontal Manipulation
Unitree（单位树）；Intel（英特尔）
本文提出MVB-Grasp方法，通过引入最小体积包围盒几何先验，提升低成本机械臂在受限工作空间中的正前方抓取成功率，结合几何过滤与重评分函数，验证了其在Z1机械臂上的有效性。
2026-05-10 cs.RO
Joint space and workspace analysis of a two-DOF closed-chain manipulator
Institut de Recherche en Communications et Cybernétique de Nantes（南特通信与控制论研究所）
利用四叉树模型和基于区间分析的方法计算平面并联机构的广义方面，即关节空间和工作空间的笛卡尔积中的最大无奇异区域。并联机构的逆运动学模型和正运动学模型可以有多种解。这些奇异位形将关节空间和工作空间划分为若干个互不连通的区域。为了计算这个域，可以通过使用空间的离散化来制作四叉树模型。不幸的是，使用这种方法，一些奇异配置不能被检测为关节空间中的单个点。基于区间分析的方法，使我们能够确保没有奇异点没有被发现，并减少计算时间。在一个简单的两自由度平面并联机构上进行了实验。
2010-12-13 cs.RO
Definition sets for the Direct Kinematics of Parallel Manipulators
Institut de Recherche en Cybernétique de Nantes（南特控制论研究所）；École Centrale de Nantes（南特中央理工学院）；Université de Nantes（南特大学）
本文的目的是描述的唯一域的工作空间的并联机器人，以及他们的形象在关节空间。在[Borrel 86]中为串联机械手引入的方面的概念被重新定义为这样的并联机械手。然后，它示出，它是可能的链接到直接运动学问题的几个解决方案，而不满足一个奇点，从而意味着方面是不唯一的域。额外的表面的特点，在工作空间中产生新的唯一域。空间的八叉树模型用于计算关节空间、工作空间和所有其他新定义的集合。本文以3-RPR平面并联机器人为例进行了研究。
2007-05-07 cs.RO
