A Balanced Positional Control Architecture for a 12-DoF Quadruped Robot through Simulation-validation and Hardware Testing
American International University-Bangladesh（孟加拉国美国国际大学）
本文提出一种12自由度四足机器人腿部平衡位置控制算法，通过正逆运动学推导和Python仿真验证，并在原型腿上实现78.9%的仿真一致准确率，证明算法可部署于实体机器人。
2024-07-30 cs.RO cs.SY eess.SY
The Isoconditioning Loci of Planar Three-DOF Parallel Manipulators
Institut de Recherche en Communications et Cybernétique de Nantes（南特通信与控制研究所）；McGill University（麦吉尔大学）
本文的研究对象是一类特殊的并联机器人。首先，我们分析了一个家庭的三个自由度的机械手。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。这些矩阵的奇异配置进行了研究。然后研究了各向同性配置的基础上的特征长度的这个机器人。计算所有雅可比矩阵的等条件轨迹，以定义一个全局性能指标来比较不同的工作模式。
2007-05-09 cs.RO
Exploiting Null Space in Aerial Manipulation through Model-In-The-Loop Motion Planning
Faculty of Electrical and Computer Engineering, University of Zagreb（萨格勒布大学电气与计算机工程学院）
提出了一种在运动规划过程中考虑无人机动力学和机械臂零空间的飞行机械臂末端轨迹跟踪方法。所提出的方法分阶段进行。航迹规划首先不考虑欠驱动无人机系统的滚转角和俯仰角。其次，我们建议模拟这样的轨迹上的动力学，并通过模型获得无人机的姿态。以这种方式获得的完整的空中操纵器状态被进一步用于说明计划的和模拟的末端执行器状态的差异。最后，末端执行器位姿通过零空间的机械手，以匹配所需的末端执行器位姿轨迹规划中获得。此外，我们已经应用TOPP-RA的方法在无人机上调用微分平坦性原则。最后，通过实验测试验证了规划框架的有效性。
2022-04-28 cs.RO
Behavior Cloning of MPC for 3-DOF Robotic Manipulators
University of Waterloo（多伦多大学）；Universite de Technologie de Compiègne（技术与科学大学）；Nanyang Technological University（南洋理工大学）；Polytechnique Montréal（蒙特利尔理工学院）
针对MPC实时计算负担重的问题，采用行为克隆方法近似MPC策略，通过多种神经网络架构实现三自由度机械臂的实时控制，在宽松容差下推理延迟降低3倍，成功率84.98%。
2026-05-29 cs.LG cs.RO cs.SY
A Type II Singularity Avoidance Algorithm for Parallel Manipulators using Output Twist Screws
Universitat Politècnica de València（瓦伦西亚理工大学）
本文提出一种基于输出旋量夹角识别奇异支链并修改其驱动器轨迹的II型奇异避免算法，无需优化即可用于并联机器人的离线和在线轨迹规划。
2024-01-17 cs.RO cs.SY eess.SY
Reproducible Vision-Guided 6-DoF Robotic Manipulator with a Mixed Stepper-Driver Architecture and Browser-Native Control
University of Moratuwa（莫拉图瓦大学）
该研究推出开源低成本6自由度机械臂NeuralNexus Arm，采用混合步进驱动器架构与浏览器原生控制，具备视觉引导自主抓取能力，所有设计开源且可复现。
2026-08-25 cs.CV cs.RO cs.SY
Smooth real-time motion planning based on a cascade dual-quaternion screw-geometry MPC
Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence（慕尼黑机器人与机器智能研究所）；Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）
本文提出一种基于双四元数螺旋几何的级联MPC架构，通过外环实时平滑末端扭转、内环跟踪位姿，在7自由度Panda机械臂上验证了将扭转、加速度和加加速度约束在预定界限内的能力。
2024-02-07 cs.RO cs.SY eess.SY
Optimal Control and Structurally-Informed Gradient Optimization of a Custom 4-DOF Rigid-Body Manipulator
Department of Mechanical and Aerospace Engineering, Old Dominion University（机械与航空航天工程系，旧 Dominion 大学）
本文提出了一种结合降阶PMP控制器与物理引导梯度下降的控制框架，用于定制四自由度刚体机械臂的最优控制与结构引导优化。
2025-12-12 cs.RO
Forbal: Force Balanced 2-5 Degree of Freedom Robot Manipulator Built from a Five Bar Linkage
Department of Industrial Engineering, University of Padua（工业工程系，帕多瓦大学）
本文提出基于五杆连杆的力平衡操作臂Forbal-2和Forbal-5，通过几何与动力学设计实现力平衡，实验证明可显著降低关节扭矩和反作用力矩，提升精度。
2025-09-07 cs.RO cs.SY eess.SY
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
An Effective Trajectory Planning and an Optimized Path Planning for a 6-Degree-of-Freedom Robot Manipulator
University of Tsukuba, Tsukuba, Japan（茨川大学）
本文提出一种基于计算机代数的六自由度机械臂路径规划优化方法，通过三步流程（计算可行区域、确定轨迹与关节序列、利用Dijkstra算法求解最优逆运动学组合）实现高效规划，并经实验验证其有效性。
2025-09-06 cs.RO cs.SC math.AC
Simple inverse kinematics computation considering joint motion efficiency
Hokkaido University（北海道大学）
本文针对工业串联机械臂逆运动学问题，提出一种基于NLSPSA的简单优化计算方案，通过同时评价末端执行器位姿精度和关节运动效率，实现兼顾精度与运动效率的实用逆运动学求解。
2024-03-29 cs.RO cs.SY eess.SY
Redundancy parameterization and inverse kinematics of 7-DOF revolute manipulators
Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院）
针对7自由度旋转副机械臂的冗余参数化问题，提出了广义肩-肘-腕（SEW）角概念及球极平面投影SEW角以减少算法奇异性，并基于子问题分解法提供了高效且对奇异性鲁棒的逆运动学解。
2024-03-21 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
Robust Artificial Delay based Impedance Control of Robotic Manipulators with Uncertain Dynamics
Indian Institute of Technology Delhi（印度理工学院德里分校）
针对动力学不确定性机器人，提出了一种基于人工延迟的阻抗控制器。该控制律通过一种新的广义滤波跟踪误差（GFTE）将时延估计（TDE）框架与超扭曲算法（STA）类型的二阶切换控制器相结合。虽然时间延迟估计框架消除了机器人动力学的准确建模的需要，通过估计不确定的机器人动力学和相互作用的力量，从最近的过去数据的状态和控制努力，在外环中的二阶开关控制律提供了鲁棒性对时间延迟估计（TDE）的错误，由于近似的机械手动态。因此，所提出的控制律试图建立一个理想的阻抗模型之间的机器人末端执行器变量，即力和运动存在的不确定性，无论是当它遇到平滑的接触力和自由运动。两连杆机械手使用所提出的控制器的仿真结果与收敛性分析，以验证命题。
2022-08-20 cs.RO cs.SY eess.SY
Model Predictive Control For Mobile Manipulators Based On Neural Dynamics(Extended version)
针对移动机械臂轨迹跟踪问题，提出位姿模型预测跟踪控制方案，结合有限时间收敛神经动力学求解与考虑基座扰动的非奇异快速终端滑模控制，实现有限时间高精度抗扰跟踪。
2024-07-11 cs.RO cs.SY eess.SY
Trajectory Planning and Certification for 3-DOF Robot Manipulators Using Real Quantifier Elimination Based on Comprehensive Gröbner Systems
University of Tsukuba, Tsukuba, Japan（茨口大学）
该研究针对3自由度机器人操作器，提出基于综合格罗贝格系统的实量词消去法（CGS-QE），用于轨迹规划与验证。通过计算参数系统的CGS避免逐点重算格罗贝格基，提高效率，还能验证多种轨迹的逆运动学解，算法在Risa/Asir中实现。
2026-07-14 cs.RO cs.SC math.AC
Trajectory Planning of Robotic Manipulator in Dynamic Environment Exploiting DRL
Lahore University of Management and Sciences（拉合尔管理科学大学）；Speridian Technologies（斯佩里迪安技术公司）
本研究针对未知动态环境下机械臂的轨迹规划问题，应用DDPG算法控制7自由度机械臂避开随机移动障碍物完成拾放任务，并对比了密集与稀疏奖励下的模型效率。
2024-03-25 cs.RO cs.SY eess.SY
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
Whole-body MPC for highly redundant legged manipulators: experimental evaluation with a 37 DoF dual-arm quadruped
Italian Institute of Technology（意大利理工学院）；University of Genoa（热那亚大学）
本文提出一种全身MPC框架，在37自由度双臂四足机器人上实现实时控制，无需底层全身控制器，并通过拾取重物和动态小跑实验验证了其有效性与重规划潜力。
2023-10-25 cs.RO
Self-Adaptive Robust Motion Planning for High DoF Robot Manipulator using Deep MPC
University of Pittsburgh（匹兹堡大学）；University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）；San Jose State University（圣何塞州立大学）；Snap Inc.（Snap公司）；George Washington University（乔治华盛顿大学）
本文提出一种基于深度MPC的自适应鲁棒控制方案，通过仅用梯度符号的权重更新律解决训练中的梯度消失/爆炸问题，并在高自由度机械臂运动规划仿真中验证了其快速学习非线性动力学和良好性能。
2024-07-17 cs.RO
Contact-Aware Incremental Model Predictive Control for an Underactuated Aerial Manipulator
Delft University of Technology（代尔夫特理工大学）
提出结合NMPC与INDI的接触感知控制框架，在欠驱动四旋翼单连杆机械臂上实现空中书写，仿真与实验验证了五自由度位姿和接触力鲁棒同步跟踪。
2026-09-11 cs.RO
Flying Vines: Design, Modeling, and Control of a Soft Aerial Robotic Arm
Stanford University（斯坦福大学）
本文提出一种轻量、紧凑的软体空中机械臂“飞藤”，通过数据驱动建模与轨迹优化控制四旋翼-藤蔓耦合动力学，实现高速末端执行器跟踪。
2025-03-26 cs.RO
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
Moving-Horizon Estimation and Nonlinear Model Predictive Control of Cable-Driven Soft Manipulators
针对电缆驱动软机械手精确控制难的问题，提出基于简化柯塞尔动力学的MHE和NMPC框架，开发电缆长度驱动建模公式，引入MHE方法和NMPC控制器，经模拟和实验验证，可实时实现并精确跟踪末端执行器位置。
2026-07-28 cs.RO
Distributed end-effector formation control for mixed fully- and under-actuated manipulators with flexible joints
Southeast University, Nanjing（东南大学）；University of Groningen, Groningen（格罗宁根大学）
本文针对具有柔性关节的混合全驱动与欠驱动机械臂，提出基于虚拟弹簧的分布式控制律实现末端执行器编队保持，并刻画了可达编队形状集合，通过数值仿真验证了方法的有效性。
2024-02-16 cs.RO cs.SY eess.SY
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
Distributed formation control for manipulator end-effectors
University of Groningen（格罗宁根大学）；Universidad Complutense de Madrid（马德里康普顿斯大学）；Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学）
为了满足不同建模参数可用性的需要，提出了三种分布式编队控制器，用于实现和保持机械手末端执行器的二维/三维编队形状。首先提出了一种系统参数完全已知的机械手分布式编队控制器。通过在末端执行器之间分配虚拟弹簧并在接头处添加阻尼项来实现编队控制目标，这为所提出的解决方案提供了清晰的物理解释。随后，我们将其扩展到机械手运动学和系统参数不完全已知的情况。引入了一个额外的积分器和自适应估计器，分别用于重力补偿和稳定。仿真结果与平面机械手和七自由度仿人机械臂，以说明所提出的方法的有效性。
2021-07-08 cs.RO cs.SY eess.SY
S-RRT*-based Obstacle Avoidance Autonomous Motion Planner for Continuum-rigid Manipulator
The University of Tokyo（东京大学）
本文提出基于S-RRT*的连续体-刚体混合机械臂运动规划方法，结合逆瞬时运动学与零空间技术实现路径跟踪和避障，并在复杂环境中验证了路径质量与计算时间优势。
2024-09-27 cs.RO
Inverse Kinematics for a 6-Degree-of-Freedom Robot Manipulator Using Comprehensive Gröbner Systems
University of Tsukuba, Tsukuba, Japan（茨口大学）
提出用综合Gröbner系统求解六自由度机械臂逆运动学，推广至相邻关节轴相交情形，实验验证有效性。
2025-09-06 cs.RO cs.SC math.AC
Distributed formation control of manipulators' end-effector with internal model-based disturbance rejection
Universidad Complutense de Madrid（马德里康普顿斯大学）；School of Automation, Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学自动化学院）
研究了机械手末端执行器在外部干扰下的编队控制问题：输入干扰力矩和各末端执行器的干扰力。扰动被假定为非零的，并且是有限个正弦信号和阶跃信号的叠加。编队控制的目标是通过分配虚拟弹簧之间的末端执行器，通过在关节处添加阻尼项，并通过将内部基于模型的动态补偿器，以抵消干扰的影响，所有这些都提出了一个明确的物理解释所提出的方法。仿真结果表明了该方法的有效性。
2021-03-26 cs.RO cs.SY eess.SY
Distributed formation control of end-effector of mixed planar fully- and under-actuated manipulators
Southeast University（东南大学）；University of Groningen（格罗宁根大学）；Okayama Prefectural University（冈山县立大学）
本文研究了由全驱动和欠驱动机械臂组成的混合系统的末端执行器编队控制问题，通过利用可积性将分布式编队控制器扩展至欠驱动PA机械臂，证明了闭环系统在必要条件下的收敛性，并通过仿真验证了方法的有效性。
2023-09-14 cs.RO cs.SY eess.SY
Continuous Trajectory Planning Based on Learning Optimization in High Dimensional Input Space for Serial Manipulators
为了在动态环境中连续生成高维自由度串联机械臂的轨迹，提出了一种基于机器学习的高维输入最优轨迹实时生成方法。首先，学习优化（LO）框架的建立，并与不同的子方法的实现进行了讨论。此外，定义了多个标准来评估LO模型的性能。针对高维输入，提出了一种基于输入空间降维映射的数据库生成方法。最后，将该方法应用于虚拟现实系统中触觉反馈机械手（HFM）的运动规划中进行了验证。结果表明，输入空间降维方法可以显著提高数据库生成的效率和质量，从而改善LO的性能。此外，使用该LO方法，可以实现实时的轨迹生成与高维输入，这奠定了基础，在复杂环境中的高自由度机器人的连续轨迹规划。
2018-12-18 cs.LG cs.RO
Quantum Machine Learning and Grover's Algorithm for Quantum Optimization of Robotic Manipulators
Robotics Research Center of Yuyao（余姚机器人研究中心）；Robotics Institute of Zhejiang University（浙江大学机器人研究所）；State Key Laboratory of Fluid Power and Mechatronic Systems（流体动力与机械电子系统国家重点实验室）；Institute of Design Engineering（设计工程院）；University of New Brunswick（新不伦瑞克大学）
针对高自由度机械臂优化的经典计算难题，提出融合量子机器学习与Grover算法的量子原生框架，通过参数化量子电路构建预言机实现搜索复杂度二次降低，在多类仿真任务中最高实现93倍加速，搭建了量子计算与机器人学的桥梁。
2025-10-28 cs.RO
Full-Dynamics Real-Time Nonlinear Model Predictive Control of Heavy-Duty Hydraulic Manipulator for Trajectory Tracking Tasks
Faculty of Engineering and Natural Sciences, Tampere University（工程与自然科学学院，塔尔基大学）
针对重型液压机械臂在安全约束下的轨迹跟踪问题，提出一种1kHz实时非线性模型预测控制框架，结合多重打靶与虚拟分解控制，实验验证其高精度与约束满足能力。
2025-10-27 cs.RO
Choosing the Correct Generalized Inverse for the Numerical Solution of the Inverse Kinematics of Incommensurate Robotic Manipulators
University of Missouri-Columbia（密苏里大学哥伦比亚分校）
本文针对不公度机器人逆运动学问题，提出基于混合广义逆的系统数值解法，并通过六种操作臂实验证明正确选择广义逆对保持单位一致性等系统性质至关重要。
2023-08-05 cs.RO
Learning Constrained Distributions of Robot Configurations with Generative Adversarial Network
Idiap Research Institute（伊迪亚普研究所）；EPFL（洛桑联邦理工学院）
在高维机器人系统中，有效位形空间的流形往往具有复杂的形状，特别是在末端执行器方向或静态稳定性等约束条件下。我们提出了一个生成对抗网络的方法来学习有效的机器人配置的分布在这样的约束。它可以生成接近约束流形的配置。我们提出了这种方法的两个应用。首先，通过学习相对于期望的末端执行器位置的条件分布，即使对于非常高的自由度（DoF）系统，我们也可以进行快速逆运动学。然后，我们使用它来生成样本的采样为基础的约束运动规划算法，以减少必要的投影步骤，加快计算。我们使用7自由度的熊猫机械手和28自由度的人形机器人Talos的仿真验证的方法。
2021-02-27 cs.LG cs.RO
Keep it Upright: Model Predictive Control for Nonprehensile Object Transportation with Obstacle Avoidance on a Mobile Manipulator
Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）；University of Toronto Institute for Aerospace Studies（多伦多大学航空航天研究所）；University of Toronto Robotics Institute（多伦多大学机器人研究所）；Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence（慕尼黑机器人与机器智能研究所）；Vector Institute for Artificial Intelligence（矢量人工智能研究所）
本研究提出一种全身约束的模型预测控制方法，用于移动机械臂在非抓取平衡物体时快速避障，并通过最小静态可行摩擦系数增强鲁棒性，实验验证了高达2.0米/秒速度和7.9米/秒²加速度的性能。
2023-10-16 cs.RO
Redundancy Resolution in Kinematic Control of Serial Manipulators in Multi-Obstacle Environment
IMT Atlantique Bretagne Pays de la Loire（大西洋布列塔尼卢瓦尔河国家高等矿业电信学校）；Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)（法国国家科学研究中心）
研究了一种由多个张拉整体组成的串联机械臂在多障碍物环境中运动时的冗余度分解问题。将一般问题分解为两个子问题，分别处理机器人末端执行器的无碰撞路径规划和机器人本体的无碰撞运动规划。第一个问题用离散动态规划求解，第二个问题用混合线性等式/非等式约束的二次规划求解。所提出的技术的效率是通过模拟确认。
2021-08-02 cs.RO
Towards reliable subsea object recovery: a simulation study of an auv with a suction-actuated end effector
Heriot-Watt University（赫瑞-瓦特大学）；Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology (JAMSTEC)（日本海洋研究开发机构（JAMSTEC））
本文提出了一种基于仿真的深海物体回收研究，利用配备吸盘驱动末端执行器的HSV，通过高保真度仿真评估自主深海干预行为。
2026-01-03 cs.RO
Optimal Control Approach for Non-prehensile Ball Juggling Using a 7-DoF Manipulator
Technical University of Munich（慕尼黑技术大学）；Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学）；German Aerospace Center (DLR), Institute of Robotics and Mechatronics（德国航空航天中心（DLR）机器人与机电机构研究所）
提出一种基于模型的两阶段最优控制框架，用于7自由度机械臂使用工具进行非抓取式抛球，生成周期性抛球轨迹并通过离线计算实现实时误差校正。
2026-06-04 cs.RO
Analytical Inverse Kinematics for a 5-DoF Robotic Arm with a Prismatic Joint
Cornell University（康奈尔大学）
提出了一种具有一个移动关节和四个转动关节的机器人手臂的逆运动学的解析解。这种5自由度设计是在可穿戴使用环境中最小化重量同时保留设备功能的结果。通常，由于系统受到过度约束，5自由度机器人的IK问题不能保证解决方案。我们通过应用几何投影和限制每个自由度的运动范围来获得解析解。我们通过重建随机采样的末端执行器姿势来验证这种解决方案，并发现位置误差低于2厘米，方向误差低于4度。
2020-11-14 cs.RO
Proprioceptive Origami Manipulator
University of Southern Denmark（南丹麦大学）
针对管状折纸连续体机械手依赖视觉控制的局限，提出一种基于导电线程肌腱的本体感受折纸机械手，通过肌腱电阻变化传感长度并结合前向运动学模型重建构型，实现不损失灵活性的闭环控制基础。
2025-02-10 cs.RO
Hierarchically Accelerated Coverage Path Planning for Redundant Manipulators
University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）
针对冗余机械臂表面覆盖任务，提出基于广义旅行商问题与分层精简图规模的加速路径规划方法，通过引导路径分解求解，仿真与实体实验验证有效性。
2025-02-26 cs.RO
Actuator Trajectory Planning for UAVs with Overhead Manipulator using Reinforcement Learning
Clemson University（克莱姆森大学）；Jiangxi University of Sci. & Tech.（江西理工大学）
本研究针对带两自由度顶部机械臂的无人机飞行操作任务，结合基于碰撞时间的运动规划模型与基于模型的Q-learning方法，实现鲁棒的末端执行器轨迹控制，在15000回合训练下达到92%的平均位移误差准确率，可适配多种高空危险环境作业任务。
2023-08-25 cs.LG cs.RO
Trajectory Control for Differential Drive Mobile Manipulators
WPI（伍斯特理工学院）
针对室内仓库中的移动机械臂，提出一种计算执行器指令的轨迹控制方法，使系统在不违反非完整约束的前提下跟踪期望轨迹，并在 Fetch 机器人上验证了动力学建模、轨迹规划、状态机和逆运动学等核心贡献。
2023-03-31 cs.RO
Constrained Motion Planning of A Cable-Driven Soft Robot With Compressible Curvature Modeling
The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）；Soochow University（苏州大学）
具有冗余度的柔体索驱动机器人在完成轨迹跟踪任务的同时，还能满足一些额外的约束条件，如通过末端执行器沿指定方向跟踪，或避免机械手与障碍物的碰撞等。这些约束要求合理规划机器人运动。在这项工作中，我们推导出的可压缩曲率运动学的电缆驱动的软体机器人，考虑到可压缩的软段。研究了软体机器人在约束条件下的轨迹跟踪任务的运动规划问题，包括末端执行器固定姿态和机械手-障碍物碰撞避免。索力的逆解被表示为阻尼最小二乘优化问题，离线迭代计算。通过开源的仿真和原型实验，对轨迹跟踪性能和对约束的服从性进行了评估。该方法可以推广到类似的多段索驱动柔性机器人系统，通过定制的机器人参数的前运动规划的机械手。
2022-01-20 cs.RO
Finding and Optimizing Certified, Collision-Free Regions in Configuration Space for Robot Manipulators
MIT（麻省理工学院）；Toyota Research Institute（丰田研究院）
位形空间（C空间）在无碰撞运动规划中起着核心作用，特别是对于机器人操作器。虽然可以使用标准算法检查点处的碰撞，但由于通过运动学映射任务空间障碍物的复杂性，迄今为止还不存在用于计算具有严格证书的无碰撞C空间区域的实用方法。在这项工作中，我们提出了第一个我们的知识方法，通过凸优化生成这样的区域和证书。我们的方法，被称为C-虹膜（C-空间迭代区域膨胀半定规划），生成大，凸多面体的合理参数化的配置空间，保证是无碰撞的。这样的区域已经被证明对于基于优化的和随机的运动规划都是有用的。我们的区域是通过两个凸优化问题之间的交替产生的：（1）同时搜索一个最大体积的椭圆内接在一个给定的多面体和证书的多面体是无碰撞和（2）的多面体远离椭圆不违反证书的最大扩展。椭圆的体积和多面体的大小允许在几次迭代中增长，同时通过构造而无碰撞。我们的方法适用于任意维度，只对任务空间中障碍物的凸性做出假设，并可扩展到操作中的现实问题。我们证明了我们的算法的能力，以填补一个非平凡的量的无碰撞的C-空间在3自由度的例子中，C-空间可以可视化，以及我们的算法的可扩展性上的7自由度KUKA iiwa和12自由度双手机械手。
2022-05-07 cs.RO
Whole-Body Control on Non-holonomic Mobile Manipulation for Grapevine Winter Pruning Automation
Istituto Italiano di Tecnologia（意大利技术研究院）；Università Cattolica del Sacro Cuore（圣心天主教大学）
结合了移动性和可操作性的移动机械手越来越多地用于现场的各种非结构化应用场景，例如葡萄园。因此，移动基座与机械手的协调运动是其整体性能的一个重要特征。在本文中，我们探讨了一个全身运动控制器的机器人，这是由一个2自由度的非完整轮式移动基地与7自由度的机械手（非完整轮式移动机械手，NWMM）这个机器人平台的设计，以有效地承担复杂的葡萄修剪任务。在控制框架中，任务优先级的NWMM协调运动是保证。低优先级任务被投影到最高优先级任务的零空间中，使得高优先级任务在不被低优先级任务中断的情况下完成。所提出的控制器进行了评估，在葡萄枝修剪实验方案。
2021-05-22 cs.AI cs.RO
RGB-Only Reconstruction of Tabletop Scenes for Collision-Free Manipulator Control
NVIDIA（英伟达）；University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
我们提出了一个系统的无碰撞控制的机器人操纵器，只使用RGB的世界观。桌面场景的感知输入由手持或安装在机器人末端执行器上的RGB相机（无深度）的多个图像提供。一个类似NeRF的过程被用来重建场景的3D几何形状，从中计算出欧几里德全符号距离函数（ESDF）。然后，使用模型预测控制算法来控制机械手以达到期望的姿态，同时避开ESDF中的障碍物。我们展示了在我们实验室收集和注释的真实数据集上的结果。
2023-03-10 cs.CV cs.RO
Generating and Optimizing Topologically Distinct Guesses for Mobile Manipulator Path Planning with Path Constraints
Division of Decision and Control Systems, School of EECS, Royal Institute of Technology (KTH)（决策与控制系统系，电子工程与科学学院，皇家理工学院（KTH））
针对移动机械臂在路径约束下易陷入局部最优的问题，提出先发现多条同伦不同路径再分别优化的流程，以接近全局最优解。
2025-10-08 cs.RO
Adaptive Control of 4-DoF Robot manipulator
University Of Washington（华盛顿大学）
本文提出了一种针对四自由度机器人操作臂动态参数不确定性的自适应控制策略，通过实验验证其在机器人仿真器中的有效性。
2015-01-02 cs.RO cs.SY eess.SY
Efficient Kinematic Planning for Mobile Manipulators with Non-holonomic Constraints Using Optimal Control
ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院）
研究了具有非完整约束和完整操作空间跟踪约束的移动机械臂运动学轨迹规划问题。通过求解约束序列线性二次型最优控制问题，得到了系统的整体轨迹和时变运动反馈控制器。所采用的算法具有高效率，通过一个连续的时间制定，受益于自适应步长积分器和通过线性复杂度的积分步骤的数量。在第一个应用程序的例子中，我们解决了26自由度轮式机器人的运动轨迹规划问题。在第二个例子中，我们将约束SLQ应用到现实世界中的移动机械手在滚动时域最优控制的方式，在那里我们获得最优的控制器和计划的速率高达100 Hz。
2018-01-16 cs.RO
Kinova Gen3-Lite manipulator inverse kinematics: optimal polynomial solution
École de technologie supérieure（高等技术学院）
本文提出了Kinova Gen 3 Lite机器人运动学逆问题的多项式解法。该串联机器人基于6 R运动链，并且没有腕部分区。我们首先从正运动学方程提供的位置和方向的末端执行器，最后，一元多项式方程作为第一关节变量$θ_{1}$的函数。剩余的关节变量通过回代计算。因此，对于单变量方程的每个根，获得关节位置的唯一集合。数值例子，在ROS（机器人操作系统）模拟，给出验证结果，这是比较与MoveIt！and with the actual实际robot机器人.还提出了一个程序来选择一个最佳的姿态的机器人。
2021-02-01 cs.RO
