Motion Planning of Cooperative Nonholonomic Mobile Manipulators
Department of Mechanical Engineering, Indian Institute of Technology Bombay（印度理工学院班加罗尔机械工程系）；Center for Systems and Control, Indian Institute of Technology Bombay（印度理工学院班加罗尔系统控制中心）
本文提出了一种实时可实现的运动规划框架，用于非holonomic移动机械臂机器人在动态环境中协作运输物体。该框架通过静态无障碍区域找到从起点到目标的路径，并利用一种新颖、快速且计算轻量的椭圆技术生成路径周围的凸、静态、无障碍区域。引入了基于非线性模型预测控制（NMPC）的实时可实现规划技术，联合规划移动基底和机械臂的可行运动，并生成可行的、无碰撞的轨迹以实现协作物体运输。仿真和硬件实验验证了所提规划框架的有效性。
2026-05-17 cs.MA cs.RO cs.SY
Planning and Control of Uncertain Cooperative Mobile Manipulator-Endowed Systems under Temporal-Logic Tasks
KTH Royal Institute of Technology（KTH皇家理工学院）；School of Electrical Engineering and Computer Science（电气工程与计算机科学学院）
多智能体系统的控制和规划是一个活跃的和越来越多的研究课题，有许多实际应用，如救援任务，安全，监视和运输。本论文主要研究多智能体系统在时序逻辑任务下的规划与控制。所考虑的系统涉及复杂的，机器人，机械手赋予系统，可以协调，以执行复杂的任务，包括对象操作/运输。出于现实生活中的场景，我们考虑到高阶动态模型的不确定性和未知的干扰。我们的方法是基于多代理系统，智能控制理论，合作对象操作，多代理对象系统的离散抽象设计，和正式验证等领域的工具的集成。论文的第一部分致力于设计连续控制协议的合作对象的操作/运输由多个机器人代理，刚性合作操作方案的关系，多智能体形成。在论文的第二部分中，我们开发了控制方案的多智能体复杂系统的不确定动态的连续协调，专注于多智能体导航与碰撞规范在障碍物杂乱的环境。论文的第三部分主要研究了多智能体和多智能体对象系统的规划和控制问题，这些系统的复杂任务用时序逻辑公式表示。论文的第四部分也是最后一部分重点讨论了单智能体设置的几个扩展方案，例如定时时间任务下的运动规划和未知系统的渐近参考跟踪，同时尊重漏斗约束。
2023-03-02 cs.RO cs.SY eess.SY
Enhanced stiffness modeling of manipulators with passive joints
Ecole des Mines de Nantes（南特矿业学院）；Institut de Recherches en Communications et en Cybernetique de Nantes（南特通信与控制研究所）
本文提出了一种增强具有被动关节的串并联机器人刚度分析的方法。它直接考虑到负载对机械手配置的影响，因此，对它的雅可比矩阵和海森矩阵。本文的主要贡献是引入了一个非线性刚度模型的被动关节的机械手，一个相关的数值技术，其线性化和计算的笛卡尔刚度矩阵，允许秩亏。在所开发的技术中，机械手元素被呈现为由多维虚拟弹簧和完美的被动关节分离的伪刚体。模拟的例子，处理并联机器人的Orthodox家庭和展示的能力，所开发的方法来描述非线性行为的机械手结构，如弹性不稳定性的突然变化（屈曲）。
2011-04-05 cs.RO
Viability-Preserving Passive Torque Control
University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）；UIUC（伊利诺伊大学香槟分校）
本文利用可行性理论预计算关节位置和速度的状态空间安全集，通过数据驱动和分析方法避免自碰撞和外部物体碰撞，约束关节加速度从而限制扭矩，通过二次规划框架确保机器人状态在无限时间范围内保持安全。
2026-03-02 cs.LG cs.RO cs.SY
Design Iterations for Passive Aerial Manipulator
Indian Institute of Science（印度科学学院）；Robert Bosch Center for Cyber Physical Systems（罗伯特·博世信息物理系统研究中心）
使用无人机抓取机动目标是一个具有挑战性的问题。本文介绍了一种新型的目标拦截空中机械手的设计，开发和原型。它是一个单自由度（DoF）机械手与被动篮式末端执行器。所提出的设计是节能的，重量轻，适用于空中抓取应用。详细设计了操纵机构和一种新型的螺旋桨保护装置。
2021-02-16 cs.RO
From Transportation to Manipulation: Enabling Grasping in Magnetic Robotics
Bielefeld University（比勒费尔德大学）；Fraunhofer IOSB-INA（弗劳恩霍夫IOSB-INA研究所）
本文提出Gripper MagBot，一种低成本并联6自由度磁悬浮机械臂，集成1自由度夹爪，实现磁悬浮系统上的直接抓取与操控，支持两种配置，并通过仿真和实物验证了拾取放置能力。
2026-09-14 cs.RO
Design and Integration of a Drone based Passive Manipulator for Capturing Flying Targets
Indian Institute of Science（印度科学学院）；Robert Bosch Center for Cyber Physical Systems（罗伯特·博世网络物理系统中心）
在本文中，我们提出了一种新的被动单自由度（DoF）机械手的设计和集成的自主无人机捕捉移动目标。末端执行器被设计成被动的，以使移动目标与飞行的UAV脱离，并在存在干扰的情况下有效地捕获它，以最小的能量消耗。它也被设计来处理目标摇摆和下洗的影响。被动机械手集成与无人机通过一个单一的自由度（DoF）的手臂，并在室外环境中进行实验。该机械手采用齿条齿轮机构，通过将机械手伸出无人机机身以捕获目标来确保安全性。自主捕获实验使用悬挂在静止无人机上的红色球进行，随后从移动无人机上进行。实验表明，即使在环境/测量不确定性和误差的情况下，机械手也能以70%的成功率捕获目标。
2021-02-23 cs.RO
Human-Robot Co-Transportation using Disturbance-Aware MPC with Pose Optimization
George Mason University（乔治·玛森大学）；University of Tennessee, Knoxville（田纳西大学，诺克斯维尔）
本文提出一种融合扰动感知DARE与位姿优化的MPC算法，用于人机协同搬运，通过两步迭代选择最优机械臂位姿并计算全身控制输入，在仿真和Fetch机器人实验中优于基线方法。
2025-06-18 cs.RO
Cartesian stiffness matrix of manipulators with passive joints: analytical approach
Ecole des Mines de Nantes（南特矿业学院）；Institut de Recherches en Communications et en Cybernetique de Nantes（南特通信与控制研究所）
研究了具有被动关节的机械臂刚度矩阵的计算问题。它提出了显式的解析表达式和一个有效的递归程序，适用于一般情况下，并允许获得所需的矩阵，无论是在分析或数值形式。所开发的技术和它的能力，以产生奇异和非奇异的刚度矩阵的优势，处理两个Stewart-Gough平台的刚度建模的应用实例说明。
2011-07-22 cs.RO
Stiffness matrix of manipulators with passive joints: computational aspects
Ecole des Mines de Nantes（南特高等矿业学院）；Institut de Recherches en Communications et en Cybernetique de Nantes (IRCCyN)（南特通信与控制研究所）
研究了具有被动关节、柔性作动器和柔性连杆的机械臂刚度矩阵计算问题。它提出了明确的解析表达式和一个有效的递归程序，适用于一般情况下，并允许获得所需的矩阵无论是在分析或数值形式。所开发的技术和它的能力，以产生奇异和非奇异的刚度矩阵的优势，处理两个Stewart-Gough平台的刚度建模的应用实例说明。
2012-02-15 cs.RO
Robust Nonprehensile Object Transportation with Uncertain Inertial Parameters
Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）；University of Toronto（多伦多大学）；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（向量人工智能研究所）
研究具有不确定惯性参数的非抓持式物体运输（服务员问题），提出基于矩松弛的鲁棒约束并整合到优化运动规划框架中，在移动机械臂实验中成功运输56厘米高物体，优于基线方法。
2025-03-31 cs.RO
Towards the Automation in the Space Station: Feasibility Study and Ground Tests of a Multi-Limbed Intra-Vehicular Robot
Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA)（日本宇宙航空研究开发机构）；Space Robotics Lab (SRL)（空间机器人实验室）；Department of Aerospace Engineering, Graduate School of Engineering, Tohoku University（工学研究生院航空工程系）；Hamano Products Co., Ltd（Hamano公司）
本文提出了一种多臂舱内机器人，通过仿真和地面测试验证其在国际空间站上自主执行物流任务的可行性，旨在提高操作效率。
2025-12-29 cs.RO
Collaborative Object Transportation in Space via Impact Interactions
School of Electrical Engineering and Computer Science（电气工程与计算机科学学院）；KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院）
提出一种基于碰撞交互的空间机器人协作运输规划与控制方法，利用STL规范和模型预测控制实现微重力环境下的物体运输，并通过仿真和实验验证其有效性。
2025-04-25 cs.RO
Stiffness Analysis of Parallel Manipulators with Preloaded Passive Joints
Institut de Recherche en Communications et en Cybernétique de Nantes（南特通信与控制研究院）；École des Mines de Nantes（南特矿业学院）
提出了一种被动关节内预紧并联机器人刚度增强分析方法。它还考虑了外部载荷的影响，并允许计算非线性的“载荷-挠度”关系和刚度矩阵的任何给定位置的端平台或驱动器。使用这种方法，它提出的动静力控制算法，允许提高经典的运动控制的精度，并补偿由于外部/内部负载的链接/关节的弹性变形所造成的位置误差。结果示出的一个例子，处理与并联机械手的内预加载允许消除不希望的屈曲现象，并提高其运动学奇异性附近的刚度。
2010-12-09 cs.RO
Physics Residual Dynamics and Reduced Order Whole-Body Planning for Obstacle Aware Human Robot Cloth CoTransportation
Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI)（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学）；Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑工业大学）；Tampere University（坦佩雷大学）；Aalto University（阿尔托大学）
提出分层规划框架，结合物理残差条件循环变分自编码器与降阶全身模型，实现人机布料协同运输中的障碍物规避，显著减少计算时间并降低布料变形。
2026-10-06 cs.RO
Socially-aware Object Transportation by a Mobile Manipulator in Static Planar Environments with Obstacles
Computer Vision and Robotics Laboratory (VeRLab), Department of Computer Science, Universidade Federal de Minas Gerais（计算机视觉与机器人实验室（VeRLab）、计算机科学系、巴西矿务大学）
针对现有社会感知导航多针对移动机器人、缺乏移动操作臂专用方案的问题，提出基于Risk-RRT*框架的协同驱动方法，可在静态有人环境中实现带载移动操作臂的社会感知无碰撞物体运输，性能优于仅移动类方法。
2025-06-16 cs.RO
Safe and Compliant Control of Redundant Robots Using Superimposition of Passive Task-Space Controllers
University of Edinburgh（爱丁堡大学）；University of Oxford（牛津大学）
提出一种基于多个被动任务空间控制器叠加的冗余机械臂柔顺控制框架，无需矩阵求逆和优化即可实现本质稳定、数值条件良好且计算成本低廉的控制，在快速变化参考的高要求动态任务中实现亚厘米级跟踪性能，同时保持交互安全和对奇异的稳健性。
2020-09-21 cs.RO
Constrained Passive Interaction Control: Leveraging Passivity and Safety for Robot Manipulators
School of Engineering and Applied Science, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学工程与应用科学学院）
本文提出一种约束被动交互控制架构，通过松弛分层控制屏障函数二次规划约束阻抗控制，确保机器人在可行时被动并满足安全约束，经7自由度Franka Research 3仿真与实验验证。
2024-03-14 cs.RO
SAQIEL: Ultra-Light and Safe Manipulator with Passive 3D Wire Alignment Mechanism
The University of Tokyo（东京大学）
本文提出被动式3D线材对齐器与电机直接绕线驱动，将执行器集中于根部，研制出运动部件仅1.5 kg的7自由度超轻量机械臂SAQIEL，并验证其兼顾负载、速度、精度与适应性。
2024-03-04 cs.RO
ZiMPedance: Impedance-Aware ZMP Modeling and Control for Payload Carrying with Quadruped Robots
Dynamic Legged Systems Lab, Istituto Italiano di Tecnologia (IIT)（动态腿部系统实验室，意大利技术研究院（IIT））
提出扩展零力矩点（ZMP）公式以包含被动负载接口动力学，结合模型预测控制减少稳定性违规达10倍，并提高运动效率。
2026-10-27 cs.RO
SiMPLeR: A Series-Elastic Manipulator with Passive Variable Stiffness for Legged Robots
Saratoga High School（萨拉托加高中）；University of Michigan（密歇根大学）
我们提出了一种机械简单，成本低廉的设计，一系列的弹性致动器与可控刚度。这些特性对于动物的奔跑、跳跃、投掷和操纵是必要的，然而在机器人中，变刚度致动器要么很复杂，要么通过反馈控制器在低带宽下模仿。需要一个强大而简单的设计来建造可靠而廉价的具有动物能力的机器人。我们设计的关键是将扭转弹簧连接到正时皮带上，以创建可变刚度线性弹簧。在对抗对中，改变电机和关节之间的距离则改变致动器刚度。我们建立了一个原型，我们提出的致动器，显示的理论行为相匹配的实验表征，并展示了应用机器人单腿跳跃。
2021-06-20 cs.RO
Separable Tendon-Driven Robotic Manipulator with a Long, Flexible, Passive Proximal Section
Texas A&M University（德州农工大学）；Siemens Healthineers（西门子医疗）；Brigham and Women’s Hospital（布莱根妇女医院）；Harvard Medical School（哈佛医学院）
本文针对医疗场景中长柔性被动近端段腱驱动机器人操作器的驱动与灭菌难题，提出可分离结构设计，并开发冗余控制器及迟滞与张紧补偿方法，实验表明可有效降低远端末端误差。
2023-04-18 cs.RO
Near Time-Optimal Hybrid Motion Planning for Timber Cranes
Automation & Control Institute (ACIN), TU Wien（自动化与控制研究所（ACIN），维也纳技术大学）；Center for Vision, Automation & Control, AIT Austrian Institute of Technology GmbH（视觉、自动化与控制中心，奥地利技术研究所）
本文提出了一种针对液压驱动木工起重机的混合运动规划方法，通过改进的 VP-STO 算法和碰撞成本公式，实现了时间最优且无碰撞的运动规划。
2025-06-25 cs.RO
Passive Compliance Control of Aerial Manipulators
German Aerospace Center (DLR)（德国航空航天中心）
本文提出了一种空载合规控制方法，通过合理选择末端执行器坐标和时间域被动技术，确保空中机械臂在无动力驱动情况下实现稳定环境交互。
2018-08-09 cs.RO cs.SY eess.SY
Passivity-based Decentralized Control for Collaborative Grasping of Under-Actuated Aerial Manipulators
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国高等科学技术研究院）
本文提出一种基于无源性的分散阻抗控制方法，通过坐标变换实现欠驱动空中机械臂的惯性解耦，使任意数量AM可模块化协同抓取并自动收敛到目标构型，仿真验证了10个AM的协同抓取。
2023-03-19 cs.RO
Effect of Active and Passive Protective Soft Skins on Collision Forces in Human-robot Collaboration
Czech Technical University in Prague（布拉格捷克理工大学）；Blue Danube Robotics GmbH（蓝多瑙河机器人有限公司）
软电子皮肤是将工业机械手转变为协作机器人的手段之一。对于已经适合物理人机协作的操纵器，软皮肤可以使它们更安全。在这项工作中，我们研究了两个协作机械手（UR 10 e和KUKA LBR iiwa）和一个经典的工业机械手（KUKA Cybertech），在存在或不存在的工业防护皮肤（AIRSKIN）的影响后的行为。此外，我们隔离的被动填充和主动贡献的传感器对机器人的反应的影响。我们提出了总共2250碰撞测量和研究的冲击力，接触时间，夹紧力，和脉冲。数据集是公开的。我们总结我们的结果如下。对于瞬态碰撞，被动蒙皮特性使碰撞力降低了约40%。在准静态接触期间，皮肤覆盖物的效果-主动或被动-不能与协作机器人的碰撞检测和反应隔离。我们系统地比较了不同的设置和经验确定的安全速度与ISO/TS 15066的处方。在某些情况下，高达ISO/TS 15066规定速度的四倍可以符合冲击力限制，因此被认为是安全的。我们提出了一个扩展的公式有关的冲击力和允许的速度，考虑到刚度和可压缩厚度的保护罩，导致更好的预测碰撞力。同时，这项工作强调了现场测量的必要性，因为我们研究的所有因素-主动/被动皮肤的存在，安全停止设置，机器人碰撞反应，冲击方向，当然还有速度-都会影响冲击后的力演变。
2022-05-19 cs.RO
Uncovering the Secrets of Human-Like Movement: A Fresh Perspective on Motion Planning
Tencent Robotics X（腾讯Robotics X实验室）；University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）；University of South Australia（南澳大学）
本文从生物力学视角提出融合柔顺控制动力学与响应时间矩阵的最优控制框架，将机械臂运动转化为时间参数化最优控制问题，以平衡精度与柔顺性，并在机械臂和人形机器人上验证了其有效性。
2024-10-21 cs.RO
From Passive Monitoring to Active Defence: Resilient Control of Manipulators Under Cyberattacks
Department of Computer Science and Engineering, Mälardalen University（计算机科学与工程系，马尔默大学）
针对虚假数据注入攻击（FDIA）下冗余机械臂的弹性控制问题，提出一种基于异常分数的主动控制级防御方法，通过单调函数衰减控制输入，显著降低攻击引起的末端执行器偏差，同时保证无攻击时的标称性能。
2026-05-26 cs.RO cs.SY eess.SY
3-Survivor: A Rough Terrain Negotiable Teleoperated Mobile Rescue Robot with Passive Control Mechanism
North South University（北南大学）；TF-ROS Lab, North South University（北南大学TF-ROS实验室）
本文介绍了3幸存者的设计和集成，一个粗糙的地形可协商的远程移动救援和服务机器人。3 Survivor是两个先前研究的监视机器人Sigma 3和Alpha N的改进版本。在3幸存者，修改后的双履带与履带机构被纳入机构设计。在车身平衡中建立的被动调节使前后车身能够以出色的同步操作。该动力学方法不使用驱动器，而是以6自由度机械臂为例，通过平面机构、空间机构、旋转矩阵、逆运动学旋转运动控制和角动量控制机械臂的功耗来实现。该机器人使用手持射频RF发射器进行远程控制。3 Survivor配备了Raspberry Pi 12 MP摄像头，用于直播机器人操作。对实况视频流运行目标检测算法。目标检测方法使用具有CNN的VGGNet 16架构的Faster RCNN构建。机器人的整个操作通过Web控制窗口进行监控。因此，控制门户提供了运行、控制和操纵机器人的环境的简要场景，以实现更精确的操作。在一次救援行动中，该模块获得了令人印象深刻的88.25%的准确率。与ODM一起，机器人的传感器系统提供有关危险地形的信息。3幸存者的可行性进行了测试，并提出了不同的实验在整个文件。
2020-03-11 cs.RO cs.SY eess.SY
Kinetostatics and Particle-Swarm Optimization of Vehicle-Mounted Underactuated Metamorphic Loading Manipulators
Institute for Robotics Research（机器人研究所）；Centre for Robotics Research（机器人研究中心）；Singapore Institute of Manufacturing Technology, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（新加坡制造技术研究所，科技研究局（A*STAR））
针对固定自由度装载机构执行器多、控制复杂、适应性差的问题，提出集成变构臂与被动自适应夹爪的 UMLM，并通过运动静力学分析和 PSO 参数优化验证其高效灵活抓取能力。
2025-10-18 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
Mobile Manipulator for Autonomous Localization, Grasping and Precise Placement of Construction Material in a Semi-structured Environment
Czech Technical University in Prague（布拉格捷克理工大学）；New York University（纽约大学）；University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）
移动机械手有可能彻底改变现代农业，物流和制造业。在这项工作中，我们提出了一个基于地面的移动机械手的自动化结构装配的设计。该系统能够在半结构化环境中自主定位、抓取、运输和部署建筑材料。特别努力使系统对照明变化保持不变，并且不依赖于外部定位系统。因此，所提出的系统是独立的，并且能够在室外和室内条件下操作。最后，我们提出的方法来扩大感知半径的车辆使用它与一个自主的无人机，提供空中侦察合作。所提出的系统的性能进行了评估，在现实世界的条件下进行了一系列的实验。
2020-11-16 cs.RO
Autonomous Hook-Based Grasping and Transportation with Quadcopters
HUN-REN Institute for Computer Science and Control（HUN-REN计算机科学与控制研究所）；Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学）
本文提出一种基于1自由度旋转关节钩子的四旋翼轻量化被动负载抓取与运输运动控制及规划方法，通过时间最优轨迹设计与两阶段控制策略实现快速可靠任务执行，并经仿真与实际飞行实验验证。
2024-03-26 cs.RO cs.SY eess.SY
Particle Traces for Detecting Divergent Robot Behavior
George Washington University（乔治华盛顿大学）
在我们的世界中，机器人和物体的运动往往高度依赖于接触。当接触是预期的，但没有发生，或当接触是不预期的，但确实发生，机器人的行为偏离计划，往往是灾难性的。本文介绍了一种方法，使用模拟来检测可能的这种行为分歧的真实机器人。这种方法，以及其他类似的方法，可以应用于机器人行为的验证，机制设计，甚至在线规划。粒子跟踪方法对机器人建模参数、传感器读数和状态估计进行采样，以在一系列条件下统计地评估机器人的行为。我们证明，即使是粗略的估计状态和建模参数与快速多体仿真相结合，可以足以检测不同的机器人行为和表征机器人在现实世界中的性能。相应地，这种方法可以用于评估风险，发现和分析可能的故障，因为这种模拟可以产生大量的数据。我们评估这种方法的驱动，高自由度的机器人运动的例子，采摘任务与固定基地的机械手，和无动力的被动动态步行机。这项研究旨在了解多刚体模拟如何更好地表征没有明显顺应性元素的机器人的行为。
2016-08-04 cs.RO
Kinematic Modeling and Compliance Modulation of Redundant Manipulators Under Bracing Constraints
Vanderbilt University（范德堡大学）
出于被动安全的原因，协作机器人应该理想地使用低扭矩执行器。然而，一些应用需要这些协作机器人深入到有限的空间，同时协助人类操作员完成体力要求高的任务。在本文中，我们考虑使用现场协作机器人（ISCR），平衡的被动安全指示低扭矩驱动和需要达到深密闭空间的相互冲突的需求。我们认为明智地使用支撑作为一个可能的解决方案，这些相互冲突的需求，并提出了一个建模框架，考虑到约束的运动学和支撑的末端执行器的顺应性的影响。然后，我们定义了一个冗余分辨率框架，最大限度地减少了末端执行器的方向性，同时最大限度地提高末端执行器的灵活性。运动学仿真结果表明，冗余解决策略成功地降低了顺应性，提高了运动条件，同时满足了支撑任务所施加的约束。该建模框架的应用程序可以支持未来的研究支撑位置的选择，并支持形成一个导纳控制框架的协同控制下支撑约束的ISCR。这种机器人可以通过减少导致肌肉骨骼损伤的生理负担而使未来的工人受益。
2020-08-11 cs.RO
An Incremental Inverse Reinforcement Learning Approach for Motion Planning with Separated Path and Velocity Preferences
Delft University of Technology（代尔夫特理工大学）；Honda Research Institute Europe（欧洲本田研究院）
本文提出增量式逆强化学习方法，从动觉示教中分离学习路径与速度奖励，并分两步规划轨迹，使 Franka 机械臂可经少量用户反馈适配个人运动偏好。
2023-04-25 cs.RO
Collaborative Object Transportation Using MAVs via Passive Force Control
ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）
本文提出一种基于被动力控的MAVs协同运输策略，通过双六旋翼运输大型物体，无需通信链路、负载形状或抓取点位置信息。
2016-12-15 cs.RO cs.SY eess.SY
Mathematical modelling and virtual decomposition control of heavy-duty parallel$-$serial hydraulic manipulators
Tampere University（坦佩雷大学）
提出了一种新的并联$-$串联结构重型机械手建模方法。每个考虑的并行$-$串行结构包含一个旋转段与刚性链接连接的被动旋转关节和驱动的线性液压致动器，从而形成一个封闭的运动回路。此外，还考虑了由液压线性致动器驱动的棱柱关节组成的棱柱段。使用牛顿$-$欧拉（N $-$ E）动力学公式推导出致动器力的表达式。推导过程不假设无质量致动器解耦的机械手连杆，这是常见的拉格朗日动力学公式。执行机构压力动态包括在分析中，导致总的三阶系统的常微分方程（ODE）。该模型在N $-$ E框架中，具有比其前任更少的参数，启发了虚拟分解控制（VDC）系统过程的修改，以制定基于新模型的控制律。每个通用的机械手的旋转和棱柱段的虚拟稳定性，导致整个机器人的李雅普诺夫稳定性。
2022-01-10 cs.RO
Vision-driven Compliant Manipulation for Reliable, High-Precision Assembly Tasks
Yale University（耶鲁大学）；Rutgers University（罗格斯大学）
高度受限的操作任务对自主机器人来说仍然是一个挑战，因为它们需要高精度，通常小于1 mm，这通常与传统感知系统所能实现的不兼容。本文表明，最先进的对象跟踪与被动自适应机械硬件的结合可以用来完成精确的操作任务与严格的，工业相关的公差（0.25毫米）。所提出的控制方法通过跟踪相关工作空间中物体的相对6D姿态来闭合视觉回路。它通过调整柔顺机械手和手的控制基准来完成手内操作的物体插入任务。与以前的插入努力相反，我们的方法不需要昂贵的力传感器，精密的操纵器，或耗时的，在线学习，这是数据饥饿。相反，这项工作利用了机械合规性，并利用了离线学习的手的对象不可知操作模型、现成的运动规划以及仅使用合成数据训练的基于RGBD的对象跟踪器。这些功能使所提出的系统可以很容易地推广和转移到新的任务和环境。本文详细介绍了系统的组成部分，并展示了其功效与广泛的实验，涉及紧公差钉孔插入各种几何形状的任务，以及开放世界的约束放置任务。
2021-06-26 cs.AI cs.CV cs.RO
Decentralized Impedance Control for Cooperative Manipulation of Multiple Underwater Vehicle Manipulator Systems under Lean Communication
National Technical University of Athens（雅典国立技术大学）
研究了多个水下机器人机械手系统（UVMSs）在具有静态障碍物的受限工作空间中的协作物体运输问题，其中协调仅依赖于机器人与共同抓取物体的物理交互所产生的隐式通信。我们提出了一种新的分布式领导者-追随者架构，其中领先的UVMS，它有知识的对象的期望的轨迹，试图通过一个阻抗控制法实现所需的跟踪行为，以这种方式导航，整体形成的目标配置，同时避免与障碍物的碰撞。另一方面，以下UVMS通过新的规定性能估计法估计对象的期望轨迹，并实现类似的阻抗控制法。反馈依赖于每个UVMS的力/扭矩测量，并且机器人之间没有在线交换显式数据。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。最后，各种仿真研究阐明了所提出的方法，并验证了其效率。
2019-05-11 cs.RO
Task Capability Improvement Algorithm for Collaborative Manipulators
Department of Mechanical Engineering, Indian Institute of Technology Bombay（印度理工学院班加罗尔机械工程系）；Center for Systems and Control, Indian Institute of Technology Bombay（印度理工学院班加罗尔系统与控制中心）
本文提出利用附加力矩提高协作机械臂的任务能力，通过在非质心位置施加力产生额外力矩，从而增强单个机械臂及整个协作组的能力，实验结果显示任务能力提升了5.86%。
2026-05-17 cs.MA cs.RO
FAM-DQ: A Dual-Quadrotor-Based Fully Actuated Aerial Manipulator for High-Torque Interaction
针对空中物理交互的高力矩需求，本文提出基于双四旋翼的全驱动空中操纵器FAM-DQ，通过特定结构设计实现解耦6自由度控制，实验验证其具备高力矩输出能力。
2026-08-14 cs.RO
Design and Control of an Ultra-Slender Push-Pull Multisection Continuum Manipulator for In-Situ Inspection of Aeroengine
School of Mechatronical Engineering, Beijing Institute of Technology（北京理工大学机电工程学院）
针对航空发动机原位检测中工业内窥镜可达性差、难以穿越多级叶片的问题，提出一种超细长推拉式多节腱驱连续体机械臂，并设计运动学解耦实时控制方法，实验验证了其检测优势。
2024-12-04 cs.RO
TacMMs: Tactile Mobile Manipulators for Warehouse Automation
University of Bristol（布里斯托大学）
本文提出用于仓库自动化的触觉移动机械臂TacMMs，通过集成软性光学触觉传感器辅助调整机器人与物体的相对位姿，实验证明其举载任务成功率显著优于纯视觉方法。
2023-06-29 cs.RO
Motion Planning for Minimally Actuated Serial Robots
Ben-Gurion University of the Negev（内盖夫本-古里安大学）；Tel-Aviv University（特拉维夫大学）
针对最小驱动串联机器人（MASR）缺乏逆运动学求解与通用运动规划算法的问题，提出基于数据驱动IK模型的MASR-RRT*算法，可最小化动作时间，性能优于标准RRT*，并经真实机器人实验验证。
2024-08-12 cs.RO
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
An Object Deformation-Agnostic Framework for Human-Robot Collaborative Transportation
Istituto Italiano di Tecnologia（意大利技术研究院）
在这项研究中，自适应对象变形不可知的人-机器人协同运输框架。所提出的框架能够结合触觉信息传输通过对象与人体运动学信息从运动捕捉系统中获得的移动协作机器人上产生反应的全身运动。此外，它允许在基于使用躯干和手部运动检测人类旋转意图的算法的共同运输期间以直观和准确的方式旋转对象。首先，我们验证的框架与两个极端的对象变形范围（即，纯刚性铝杆和高度可变形的绳索），通过利用移动机械手，其中包括一个全方位的移动基地和协作的机器人手臂。接下来，它的性能进行了比较，导纳控制器在12个科目的用户研究的部分可变形的对象的共同携带任务。定量和定性的实验结果表明，所提出的框架可以有效地处理对象的运输，而不管它们的变形能力，并提供直观的帮助人类的合作伙伴。最后，我们已经证明了我们的框架在不同的场景中的潜力，其中人类和机器人共同运输使用可变形片材的人体模型。
2022-07-27 cs.RO
AeRSoM: An Aerial Rigid-Soft Integrated Manipulator for Contact-Rich Manipulation
Hunan University（湖南大学）；National Engineering Research Center for Robot Visual Perception and Control Technology（国家机器人视觉感知与控制技术工程研究中心）；Beihang University（北京航空航天大学）
本文提出空中刚柔集成机械臂AeRSoM，通过分布式具身柔顺与变刚度调节实现稳定飞行、柔顺交互和精确操作，经真实实验验证显著提升交互鲁棒性与任务适应性。
2026-09-24 cs.RO
Geometric Slosh-Free Tracking for Robotic Manipulators
Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）；School of Engineering and Design（工程与设计学院）；Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI)（慕尼黑机器人与机器智能研究所）
提出一种基于虚拟四旋翼和级联PD控制器的实时无晃荡液体运输方法，仅需参考轨迹和运动学约束，通过QP求解生成可行关节指令，并在7自由度Franka Emika Panda机器人上验证。
2024-02-07 cs.RO
Long Horizon Planning through Contact using Discrete Search and Continuous Optimization
Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）；Vanderbilt University（范德堡大学）
本文提出 Lazy INSAT 算法，通过图搜索与增量轨迹优化交错，并推迟优化调用、重用可行解，以高效规划接触支撑下的长时程机器人运动，从而扩展工作空间并降低执行力矩。
2024-01-17 cs.RO
A passive admittance controller to enforce Remote Center of Motion and Tool Spatial constraints with application in hands-on surgical procedures
Aristotle University of Thessaloniki（塞萨洛尼基亚里士多德大学）
在微创外科手术过程中，限制被约束为移动通过入口端口的操纵器连杆的可行运动是一个常见的问题。需要有更多的空间限制，以确保敏感区域的安全，使其不受意外损害。在这项工作中，我们设计了一个目标导纳模型，该模型被证明可以通过远程运动中心来执行机器人工具操作，并保证工具永远不会进入或接触禁区。该控制方案被证明是被动的施加人力下，确保操纵稳定性，并在动手外科手术过程中的平滑自然运动，增强用户的感觉控制的任务。通过模拟由KUKA LWR 4+和虚拟术中环境组成的动手外科手术的设置进行实验，证明了其性能。
2022-03-03 cs.RO
ACLM: ADMM-Based Distributed Model Predictive Control for Collaborative Loco-Manipulation
The Institute for Robotics and Intelligent Machines, Georgia Institute of Technology（机器人与智能机器研究所，佐治亚理工学院）
本文提出基于ADMM的分布式模型预测控制框架，用于四足机器人协作移动Manipulation，通过分解控制问题并结合力感知控制器，实现高效、实时的协作运输重物。
2026-03-07 cs.RO cs.SY eess.SY
Task-Adaptive Admittance Control for Human-Quadrotor Cooperative Load Transportation with Dynamic Cable-Length Regulation
Dept. of Mechanical Engineering, Stevens Institute of Technology（机械工程系，史蒂文斯理工学院）
本文提出一种任务自适应阻抗控制器，用于安全高效的四旋翼协作负载运输，通过主动控制的绞盘实现动态缆长调节，提升系统响应性和运动平滑度。
2026-04-20 cs.RO
Leveraging Passive Compliance of Soft Robotics for Physical Human-Robot Collaborative Manipulation
Brigham Young University（杨百翰大学）
本文通过气动连续体软体机械臂与全向移动基座组成的系统，基准测试了大型软体机器人与人协作操控长形物体的能力，结果表明其表现可媲美人类非视觉跟随者，并挑战了软体机器人力量受限的传统认知。
2025-04-11 cs.RO
