Safety-Critical Control for Robotic Manipulators using Collision Cone Control Barrier Functions
University of São Paulo (USP)（圣保罗大学（USP））
本文提出碰撞锥控制障碍函数（C3BFs），将碰撞锥几何安全约束与笛卡尔阻抗控制结合，并开发基于QP的控制器最小修改输入，确保机械臂在动态环境中的安全。
2025-03-01 cs.RO cs.SY eess.SY
Informed Circular Fields for Global Reactive Obstacle Avoidance of Robotic Manipulators
Leibniz University Hannover（汉诺威莱布尼茨大学）；Technical University Munich（慕尼黑工业大学）
本文扩展了圆场预测（CFP）规划器，提出一种利用全局避障方向信息的机器人机械臂全局反应式运动规划框架，在降低计算量的同时实现整体结构避障与轨迹优化。
2023-08-04 cs.RO cs.SY eess.SY
Optimised Design and Performance Comparison of Soft Robotic Manipulators
Imperial College London（帝国理工学院）；Institut Teknologi Bandung（万隆理工学院）
软机器人操作器对于一系列应用是有吸引力的，例如在受限环境中的医疗干预或工业检查。在文献中已经提出了无数的软机器人操纵器，但它们的设计往往相对相似，并且通常提供相对低的力。这限制了它们可以携带的有效载荷，因此限制了它们的可用性。在通用框架下无法比较不同设计的力，并且设计具有不同的直径和特征，因此难以进行比较。在本文中，我们提出了一个软机器人机械手的设计，优化，以最大限度地提高其力量，同时尊重典型的应用限制，如尺寸，工作空间，有效载荷能力，和最大压力。这里提出的设计的优点是，它变形为最佳设计，因为它被加压以在不同的方向上移动，这导致更高的横向力。该机器人是使用一套原则设计的，因此可以适应其他应用。我们还提出了一个软机器人机械手的无量纲分析，我们应用它来比较这里提出的设计与文献中的其他设计的性能。我们表明，我们的设计有一个更高的力比其他设计在同一类别。实验结果证实了我们提出的设计更高的力。
2022-09-08 cs.RO cs.SY eess.SY
Set based velocity shaping for robotic manipulators
Queen’s University Belfast（贝尔法斯特女王大学）
我们开发了一个新的框架，轨迹规划的预定义路径，一般N连杆机械手。不同于以往的方法生成开环最小时间控制器或预先调整的运动轮廓的时间缩放，我们建立的分析算法，恢复所有的初始条件，可以驱动到理想的目标集，同时坚持环境约束。更多的技术相关的，我们将相应的安全的状态反馈控制器与几个理想的属性。在我们的框架中的一个关键使能因素是引入了状态反馈模板，该模板诱导了所得到的闭环系统的轨迹之间的排序特性。所提出的结构允许工作的非线性系统直接在分析和综合问题。离线计算和在线实现都是可扩展的，相对于机械手的链接的数量。结果可以潜在地用于一系列具有挑战性的问题：商业机器人机械手的数值实验表明，有效的在线实施是可能的。
2022-11-10 cs.RO cs.SY eess.SY
Stepwise Model Reconstruction of Robotic Manipulator Based on Data-Driven Method
School of Aerospace Engineering and Applied Mechanics, Tongji University（同济大学航空航天与力学学院）
本文提出一种结合 K-means 数据聚类与 SINDy 的分步动力学模型重构方法，降低基函数库复杂度和噪声影响，并通过仿真与机械臂实验验证其有效性。
2023-09-13 cs.RO cs.SY eess.SY
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
Adaptive Modular Geometric Control of Robotic Manipulators
Department of Engineering and Natural Sciences, Tampere University（坦佩雷大学工程与自然科学学院）
针对惯性参数不确定的机器人操作臂，提出一种自适应模块化几何控制框架，通过SE(3)上的对数映射定义构型误差，结合李代数对偶配对实现模块间功率共轭连接，并引入正定对称矩阵流形上的几何自适应律，证明闭环跟踪误差半全局一致最终有界。
2026-06-17 cs.SY eess.SY
Geometric Impedance Control on SE(3) for Robotic Manipulators
University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）；Colorado State University（科罗拉多州立大学）
针对机器人操作器SE(3)几何结构在阻抗控制中未充分解决的问题，本文提出一种基于左不变误差度量和势函数的微分几何阻抗控制方法，并经Lyapunov分析验证其稳定性，在轨迹跟踪上优于传统方法。
2025-03-05 cs.RO cs.SY eess.SY
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
Active Defense Against False Data Injection Attacks in Robotic Manipulators
M \"a lardalen University, V \"a ster s, Sweden (e-mail: ).
本文提出两种防御方法，即异常感知虚拟阻尼和操作性降低，以提高机器人机械臂在有限时间范围内抵御虚假数据注入攻击的能力，并通过仿真验证其有效性。
2026-05-21 cs.RO cs.SY eess.SY
Adaptive Task Space Non-Singular Terminal Super-Twisting Sliding Mode Control of a 7-DOF Robotic Manipulator
Department of Mechanical Engineering, Dalhousie University（达勒豪西大学机械工程系）；GIPSA-lab, CNRS, University of Grenoble Alpes（格勒诺布尔阿尔卑斯大学GIPSA-lab）
本文提出一种带自适应增益的任务空间非奇异终端超螺旋滑模控制器，用于7自由度操作臂轨迹跟踪，通过仿真与硬件实验验证其在未知扰动下能抑制抖振、提高跟踪精度并减少控制量。
2025-08-22 cs.RO cs.SY eess.SY
Dynamic collision avoidance for multiple robotic manipulators based on a non-cooperative multi-agent game
Technische Universität Kaiserslautern（凯泽斯劳滕工业大学）；German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI)（德国人工智能研究中心）
提出基于非线性MPC的非合作博弈算法，解决多机械臂在共享工作空间的动静态避碰与死锁问题，实现实时控制并支持任意规模扩展。
2022-02-13 cs.RO cs.SY eess.SY
Model-Based Sensor Diagnostics for Robotic Manipulators
本文提出一种基于模型的传感器诊断方法，通过在串联弹性执行器上施加扭转弹簧、关节动力学和电机电气三类约束，实现对机器人关节扭矩传感器故障的检测与隔离。
2023-12-02 cs.RO cs.SY eess.SY
Influence of Radial Basis Activation Functions on Intelligent Controller for Robotic Manipulators
Smart Systems Lab, Department of Mechanical Engineering, University of Turku（智能系统实验室，机械工程系，图尔库大学）
本文提出一种基于径向基函数神经网络的智能控制框架，用于机器人机械臂轨迹跟踪，重点研究激活函数选择对瞬态行为、稳态精度和控制平滑度的影响。
2026-07-03 cs.RO cs.SY eess.SY
Mass-Adaptive Admittance Control for Robotic Manipulators
Unmanned Systems \& Autonomy R\&D, Sandia National Laboratories footnoteinfo , Albuquerque, NM 87123, USA (e-mail: ).
本文提出一种集成质量估计器的导纳控制方法，使六自由度机械臂在拾取未知重量物体时自动补偿载荷，减轻末端下垂并保持稳定，实验表明在货架拾放任务中提高了路点跟踪精度和柔顺性。
2025-06-17 cs.RO cs.SY eess.SY
Safety-Critical Optimal Control for Robotic Manipulators in A Cluttered Environment
Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）；University of Oxford（牛津大学）；Tencent Robotics X Lab（腾讯机器人X实验室）
设计机器人操作器的安全关键控制是具有挑战性的，特别是在混乱的环境中。首先，由于复杂的碰撞环境和非平凡动力学，机械手的实际轨迹可能偏离规划轨迹，导致碰撞;其次，由于碰撞网格之间的显式距离函数未知，机械手的可行空间难以获得。通过分析安全集与受控不变集之间的关系，提出了一种数据驱动的控制障碍函数（CBF）构造方法，该方法从距离样本中提取CBF。具体地说，CBF保证了考虑系统动态特性的受控不变性质。数据驱动方法对距离函数进行采样并确定安全集。然后，CBF合成的安全集的基础上，由一个基于神经网络的平方和（SOS）程序。与大多数现有的基于线性化的方法不同，我们的方法保留了可行空间的体积，用于规划而无需近似，这有助于在混乱的环境中找到解决方案。控制律通过实时的求解基于CBF的二次规划来获得，该二次规划作为期望的基于规划的控制器的安全过滤器。此外，我们的方法保证了安全性与证明的概率结果。我们的方法在真实和虚拟的杂乱环境中的7自由度机械手进行了验证。实验表明，机械手是能够执行的任务，障碍物之间的间隙是毫米。
2022-11-11 cs.RO cs.SY eess.SY
Adaptive Robust Controller for handling Unknown Uncertainty of Robotic Manipulators
Università di Padova（帕多瓦大学）
针对机械臂轨迹跟踪需精确动力学模型及不确定性先验边界的问题，提出无先验知识的自适应鲁棒反馈线性化方案，经仿真验证性能与现有方法相当且所需先验知识更少。
2024-06-20 cs.RO cs.SY eess.SY
Review on Fault Diagnosis and Fault-Tolerant Control Scheme for Robotic Manipulators: Recent Advances in AI, Machine Learning, and Digital Twin
King Fahd University of Petroleum and Minerals（法赫德石油和矿产大学）；Interdisciplinary Research Center for Intelligent Manufacturing and Robotics（智能制造与机器人跨学科研究中心）
本文综述了机器人操作臂的容错控制方案，梳理其历史演进，并重点分析AI、机器学习与数字孪生技术带来的最新突破及其对故障诊断与容错能力的变革性影响。
2024-02-05 cs.LG cs.RO cs.SY
Nussbaum Function Based Approach for Tracking Control of Robot Manipulators
University of Luxembourg（卢森堡大学）；Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust (SnT)（安全、可靠性与跨学科中心（SnT））；Faculty of Science, Technology and Medicine (FSTM)（科学、技术与医学学院（FSTM））
针对机器人机械臂未知控制方向问题，提出基于 Nussbaum 函数的 PID 控制，结合神经网络估计与 Lyapunov 分析实现自动增益调节并保证信号有界。
2024-03-01 cs.RO cs.SY eess.SY
Off-Policy Deep Reinforcement Learning Algorithms for Handling Various Robotic Manipulator Tasks
Ozyegin University（厄兹耶金大学）；Istinye University（伊斯坦布尔阿依登大学）
为了避免传统的控制方法由于系统的复杂性和对数据密度的强烈要求而造成的障碍，需要开发现代和更有效的控制方法。通过这种方式，强化学习脱离策略和无模型算法有助于避免使用复杂的模型。在速度和准确性方面，它们成为突出的方法，因为算法使用它们过去的经验来学习最优策略。在这项研究中，三个强化学习算法; DDPG，TD 3和SAC已被用于训练取机器人机械手在MuJoCo仿真环境中的四个不同的任务。所有这些算法都是非策略的，能够通过优化策略函数和价值函数来达到预期的目标。在当前的研究中，这三种算法的效率和速度进行了分析，在受控环境。
2022-12-11 cs.AI cs.LG cs.RO
Trajectory Tracking for Multi-Manipulator Systems in Constrained Environments
Division of Decision and Control, Department of Electrical Engineering, KTH Royal Institute of Technology（决策与控制系，电气工程系，皇家理工学院）
本文提出了一种多速率规划与控制框架，用于在受限环境中实现多机械臂系统的协同轨迹跟踪。
2025-12-16 cs.RO cs.SY eess.SY
Compliant Explicit Reference Governor for Contact Friendly Robotic Manipulators
College of Engineering（工程学院）；Applied Sciences, University of Colorado Boulder（应用科学学院，科罗拉多大学博尔德分校）；Boulder, CO 80301 USA（博尔德，科罗拉多州80301 USA）
本文提出了一种顺应性显式参考 governor (CERG)，一种模块化的参考管理系统，使机器人能够在有保证的条件下与环境物理交互。CERG 作为高层规划器和低层控制器之间的中间层，强制操作约束并使自由运动和接触操作之间平滑过渡。CERG 通过限制接触时机械臂可用的总能量来确保安全。在没有接触的情况下，CERG 不会惩罚系统性能。
2026-05-19 cs.RO cs.SY eess.SY
Fast Finite-Time Sliding Mode Control for Chattering-Free Trajectory Tracking of Robotic Manipulators
Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系）；Tarbiat Modares University（塔里亚特莫达雷斯大学）
针对传统滑模控制存在抖振、机械臂轨迹跟踪精度不足的问题，本文提出无抖振快速终端滑模控制策略，经仿真验证其跟踪性能、收敛速度与稳定性均优于现有方法。
2025-11-14 cs.RO cs.SY eess.SY
Robustness-Guaranteed Observer-Based Control Strategy with Modularity for Cleantech EMLA-Driven Heavy-Duty Robotic Manipulator
本文针对清洁技术EMLA驱动的重型机器人机械臂，提出一种基于自适应状态观测器的鲁棒子系统自适应模块化控制策略，以统一方程格式处理建模误差、非三角不确定性及转矩和电压扰动，并通过Lyapunov理论证明一致指数稳定性，最终经仿真与实验验证其控制性能。
2024-09-18 cs.SY eess.SY
Collision-Free Trajectory Planning and control of Robotic Manipulator using Energy-Based Artificial Potential Field (E-APF)
Department of Aerospace Engineering（航空航天工程系）；Indian Institute of Technology（印度理工学院）
本文提出一种基于能量的人工势场（E-APF）框架，结合混合轨迹优化器，在速度和加速度约束下联合最小化加加速度和执行时间，解决了传统APF的局部极小值和振荡问题，并在7自由度Kinova Gen3机械臂上实现了无碰撞、平滑且时间高效的轨迹规划。
2025-08-10 cs.RO cs.SY eess.SY
End-Effector Stabilization of a 10-DOF Mobile Manipulator using Nonlinear Model Predictive Control
University of Waterloo（滑铁卢大学）
移动机械手（安装在移动基座上的机械臂）的运动控制对于复杂的任务（如材料和包装处理）可能具有挑战性。针对由7自由度机械臂和3自由度移动基座组成的10自由度移动机械臂，设计了一种基于非线性模型预测控制（NMPC）的任务空间镇定控制器。该系统模型是基于运动学模型的末端执行器的方向直接由旋转矩阵参数化。状态和控制约束以及奇异性约束显式地包括在NMPC制定。该控制器进行了测试，使用实时仿真，表现出高的定位精度与易处理的计算成本。
2021-03-24 cs.RO cs.SY eess.SY
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 Minimum-Energy Control Approach for Redundant Mobile Manipulators in Physical Human-Robot Interaction Applications
本文提出一种最小化整体动能的控制方法，用于冗余移动机械臂在物理人机交互任务中提升系统性能。
2026-09-10 cs.RO cs.SY eess.SY
A Robust Controller based on Gaussian Processes for Robotic Manipulators with Unknown Uncertainty
Department of Information Engineering, Università di Padova（信息工程系，帕多瓦大学）
提出基于高斯过程回归的鲁棒反馈线性化策略，通过估计模型失配并补偿残余不确定性，实现拉格朗日系统的精确轨迹跟踪。
2025-07-15 cs.RO cs.SY eess.SY
All-Electric Heavy-Duty Robotic Manipulator: Actuator Configuration Optimization and Sensorless Control
Faculty of Engineering and Natural Sciences, Tampere University（工程与自然科学学院，塔尔皮莱大学）
本文提出统一框架，集成EMLA驱动的全电动重型机械臂建模、基于NSGA-II与深度神经网络的执行器配置优化，以及基于物理信息Kriging代理模型的无传感器控制，并通过实验验证其轨迹跟踪与控制效果。
2025-09-19 cs.RO cs.SY eess.SY
Model Predictive Wave Disturbance Rejection for Underwater Soft Robotic Manipulators
Institute for Integrated Micro and Nano Systems, University of Edinburgh（爱丁堡大学集成微纳系统研究所）；TU Delft（代尔夫特理工大学）
针对浅水波浪扰动下水下软体机械臂的精确控制问题，提出基于非线性模型预测控制并显式考虑波浪扰动的策略，在多种任务中使位置误差较基线降低达84%，为危险水域软体机械臂应用奠定基础。
2024-01-24 cs.RO cs.SY eess.SY
Prognostic Framework for Robotic Manipulators Operating Under Dynamic Task Severities
School of Industrial and Systems Engineering, Georgia Institute of Technology（工业与系统工程系，佐治亚理工学院）；Department of Mechanical and Aerospace Engineering, University of California Davis（机械与航空航天工程系，加州大学戴维斯分校）
本文提出一种预后框架，通过布朗运动与连续时间马尔可夫链建模任务严重度对机器人操作手位置精度的影响，预测剩余使用寿命，并验证高严重度任务会缩短RUL。
2025-10-25 cs.LG cs.RO cs.SY
Reinforcement Learning-Enhanced Control Barrier Functions for Robot Manipulators
Queen’s University Belfast（贝尔法斯特女王大学）
在本文中，我们提出了一个控制障碍函数（CBF）的实现，使用二次规划（QP）制定，提供避障的机器人机械臂系统。CBF是在过去十年中出现和发展的一种控制技术，并且在文献中对其数学基础、集合不变性的证明以及各种安全关键控制系统的潜在应用进行了广泛的探讨。在这项工作中，我们将着眼于CBF的机器人机械手避障的设计，讨论的CBF参数的选择，并提出了一个强化学习（RL）计划，以协助寻找参数值，提供最有效的轨迹，成功地避免不同大小的障碍物。然后，我们创建一个数据集，用于训练的神经网络（NN）模型，可以使用的控制方案，使系统能够有效地适应不同的障碍物的情况下，在一系列的方案。基于Matlab/Simulink的计算机模拟验证了该算法的有效性。
2022-11-21 cs.RO cs.SY eess.SY
Optimize the parameters of the PID Controller using Genetic Algorithm for Robot Manipulators
Hanoi university of Industry（河内工业大学）
针对两自由度机械臂的非线性 PID 参数整定难题，提出用遗传算法优化 PID 参数，仿真表明其提升了精度、稳定性并缩短轨迹跟踪响应时间。
2025-01-08 cs.RO cs.SY eess.SY
On robotic manipulators with time-dependent inertial parameters: From physical consistency to boundedness of the mass matrix
Technische Universität Ilmenau（埃尔朗根-纽伦堡工业大学）
本文研究了具有时间依赖惯性参数的机械臂动力学，提出了一种通用的机器人方程，考虑了惯性参数随时间变化以及由于质量分布重新调整引起的影响，并探讨了惯性参数的物理一致性和有界性对质量矩阵的影响，为自适应控制提供了更现实的鲁棒性测试方法。
2026-05-19 cs.SY eess.SY math.OC
Deep Reinforcement Learning-Based Motion Planning and PDE Control for Flexible Manipulators
Department of Engineering and Natural Sciences, Tampere University（工程与自然科学系，塔尔皮耶大学）
针对柔性机械臂末端振动问题，提出用SAC训练的DRL规划器生成减振轨迹，并结合保证Lyapunov稳定性的非线性PDE控制器，仿真与实验均证明其跟踪和抑振性能优于传统方法。
2025-06-10 cs.RO cs.SY eess.SY
Modeling and Control of an Omnidirectional Micro Aerial Vehicle Equipped with a Soft Robotic Arm
Swiss Federal Institute of Technology in Zürich (ETH Zürich)（苏黎世联邦理工学院）
飞行机械手是一种带有刚性机械臂的无人机，属于机器人技术中最新和最活跃的研究领域。这些臂的刚性性质通常在运动中缺乏顺应性、柔性和平滑性。这项工作提出使用一个软体机器人手臂连接到全向微型飞行器（OMAV），以利用手臂的顺应性和灵活性，同时保持可折叠和动态感谢全向无人机作为浮动基地。手臂与无人机的统一对这种组合平台的建模和控制提出了挑战;这些挑战通过这项工作得到了解决。我们提出了一个统一的模型，飞行机械手的基础上三个建模原则：分段常曲率（PCC）和增广刚体模型（ARBM）的假设建模软连续体机器人和浮动基地的方法借用传统的刚体机器人文学。为了证明这种参数化的有效性和实用性，实现了基于模型的分层反馈控制器。控制器进行了验证和评估，在模拟各种动态任务，零空间运动，干扰恢复和轨迹跟踪能力的平台进行检查和验证。柔性飞行机械手平台可以在空中施工、货物运输、人工辅助、维护和仓库自动化等方面开辟新的应用领域。
2021-11-04 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
Integrating DeepRL with Robust Low-Level Control in Robotic Manipulators for Non-Repetitive Reaching Tasks
Faculty of Engineering and Natural Sciences（工程与自然科学学院）；Tampere University（坦佩雷大学）
本文提出将基于深度强化学习的无碰撞轨迹规划器与自适应低级控制策略相集成，通过布谷鸟搜索优化算法增强控制增益，有效解决了机械臂在障碍物环境下的非重复性到达任务，确保了系统的鲁棒性和一致指数收敛。
2024-05-15 cs.LG cs.RO cs.SY
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
A Low-Cost Teleoperable Surgical Robot with a Macro-Micro Structure and a Continuum Tip for Open-Source Research
School of Mechanical and Manufacturing Engineering, University of New South Wales（新南威尔士大学机械与制造工程学院）
本文提出一种低成本、可修改的腱驱动连续体操纵器，与宏尺度机械臂集成，通过触觉笔远程操作，经模拟肿瘤活检验证其在微创手术中的潜力，并开源全部代码与设计文件。
2024-05-25 cs.HC cs.RO cs.SY
Geometric Formulation of Unified Force-Impedance Control on SE(3) for Robotic Manipulators
University of California, Berkeley, USA（加州大学伯克利分校）
提出一种在SE(3)流形上的阻抗控制框架，通过能量罐增强实现力跟踪与无源性，并解决非因果实现问题，继承SE(3)不变性以提高学习效率。
2026-06-09 cs.RO cs.SY eess.SY
Robotics Meets Cosmetic Dermatology: Development of a Novel Vision-Guided System for Skin Photo-Rejuvenation
The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）
在本文中，我们提出了一种新的机器人系统的皮肤光子嫩肤程序，它可以均匀地提供激光的能量超过皮肤的脸。机器人程序由机械手执行，其末端执行器装有深度传感器、热成像相机和美容激光发生器。为了规划激光的热刺激轨迹，系统计算面部的表面模型，并将其分割成七个区域，这些区域将自动填充激光照射。我们报告与人类受试者的实验结果，以验证系统的性能。据作者所知，这是第一次，面部皮肤嫩肤已自动化的机器人操纵器。
2020-11-05 cs.RO cs.SY eess.SY
The Port-Hamiltonian Structure of Vehicle Manipulator Systems
Control and Instrumentation Engineering department and Interdisciplinary Research Center for Smart Mobility and Logistics, King Fahd University of Petroleum and Minerals（控制与仪器工程系和智能交通与物流跨学科研究中心，国王法赫德石油与矿物大学）；Instrumentation Engineering department（仪器工程系）；Interdisciplinary Research Center for Smart Mobility（智能交通跨学科研究中心）；Logistics, King Fahd University of Petroleum（物流，国王法赫德石油大学）
本文提出车辆机械臂系统的端哈密顿描述，揭示了复杂机械系统的能量流动与守恒特性，通过哈密顿约简理论推导了端哈密顿动力学，并给出了标准形式和惯性解耦形式，适用于控制设计和数值模拟。
2026-02-25 cs.RO cs.SY eess.SY
Wave-Based Bilateral Teleoperation between Nonlinear Manipulators with Direct Contact Force Feedback
HCMC University of Technology (HCMUT)（胡志明市理工大学）
针对存在恒定通信延迟的非线性多自由度机械臂双边遥操作，采用LMI方法表征无源性短缺，通过严格无源通信律补偿以保证稳定性与同步性，经非线性2自由度机械臂仿真验证方法有效。
2026-08-21 cs.RO cs.SY eess.SY
Safe and Fast Tracking on a Robot Manipulator: Robust MPC and Neural Network Control
Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所）；ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院）；University of Stuttgart（斯图加特大学）
快速反馈控制和安全保证在现代机器人中是必不可少的。我们提出了一种方法，通过结合新的鲁棒模型预测控制（MPC）与函数逼近通过（深）神经网络（NN），实现两者。其结果是一种新的方法，复杂的任务，非线性，不确定性和约束动力学是常见的机器人。具体来说，我们利用最近的MPC研究结果，提出了一种新的鲁棒的设定点跟踪MPC算法，实现了可靠和安全的动态设定点跟踪，同时保证稳定性和约束满足。所提出的鲁棒MPC方案构成了一个单层的方法，该方法通过基于参考和可能的障碍物位置直接计算控制命令来统一经常分离的规划和控制层。作为一个单独的贡献，我们展示了如何的MPC的计算时间可以大大减少近似的MPC法与神经网络控制器。NN是根据MPC的离线样本进行训练和验证的，产生统计保证，并在运行时间代替其使用。我们的国家的最先进的机器人机械手的实验是第一次表明，无论是建议的鲁棒性和近似MPC计划的规模，以现实世界的机器人系统。
2020-03-03 cs.LG cs.RO cs.SY
Movement Optimization of Robotic Arms for Energy and Time Reduction using Evolutionary Algorithms
University of Windsor（温莎大学）
针对机械臂轨迹优化需求，本文采用粒子群优化算法求解含运动类型、速度、加速度的最优运动参数以降低能耗、延长机械臂寿命，经UR5机械臂多轨迹实验验证，可实现49%的效率提升。
2023-06-08 cs.NA cs.RO cs.SY
