Analyse de la rigidité des machines outils 3 axes d'architecture parallèle hyperstatique
Institut de Recherche en Communications et Cybernétique de Nantes（南特通信与控制研究所）
提出了一种新的过约束并联机器人刚度建模方法，并将其应用于3-d.o.f.翻译机制它是基于一个多维集总参数模型，取代本地6-d.o.f.的链接灵活性。虚拟弹簧与其他工作相比，该方法包括一个基于有限元分析的连杆刚度评估，并采用了一种新的解决方案的动力学方程，它允许计算刚度矩阵的过约束架构和奇异的机械手姿态。所开发的技术的优点被证实的应用实例，其中涉及两个平移并联机器人的刚度比较分析。
2008-11-21 cs.RO
A Case Study of Spherical Parallel Manipulators Fabricated via Laminate Processes
Arizona State University（亚利桑那州立大学）；Fulton Schools of Engineering（富尔顿工程学院）；The Polytechnic School（理工学院）
本文评估了如何层压技术可用于复制更传统的制造机器人操作器的性能。在这种情况下，我们介绍了一个层压2自由度球面并联机器人。在机器人的构造中利用层压技术可以大大节省建造成本和时间，但是，必须解决这种技术带来的挑战。通过在刚性连杆中使用更硬的材料，机器人的刚性增加到可接受的水平。我们讨论了一种方法，通过实验识别技术，使用神经网络创建一个正向运动学模型的位置不确定性补偿。最后的结果表明，所提出的机制是能够跟踪期望的旋转与可接受的精度，使用开环模型为基础的控制。这表明使用层压技术制造的并联机械手可以提供与传统方法制造的原型相似的性能。
2018-09-24 cs.RO
Advancement of MSA-technique for stiffness modeling of serial and parallel robotic manipulators
Innopolis University（因诺波利斯大学）；Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)（法国国家科学研究中心）；Le Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N)（南特数字科学实验室）；IMT Atlantique（大西洋国立高等工业技术与矿业学校）
本文介绍了机器人刚度建模的矩阵结构分析技术（MSA）的进展。与经典的MSA相比，它可以应用于由刚性、被动或弹性关节连接的柔性和刚性连杆组成的并联和串联机械手，具有多个外部载荷。机械手刚度模型是作为一组基本方程描述的链接，补充了一组约束描述链接之间的连接的弹性。这些方程直接聚合在一个共同的线性系统中，而无需传统的矩阵行和列的合并，这允许避免以较高维度的稀疏矩阵的数值求逆为代价的传统手动变换。
2018-05-29 cs.RO
THREAD: Trajectory Planning for Hybrid Rigid-Soft Manipulators with Environment-Aware Diffusion
University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）；University of Maryland College Park（马里兰大学帕克分校）
提出首个基于扩散的混合刚柔机械臂轨迹规划器THREAD，通过物理启发损失联合约束刚柔段，实现狭窄环境穿行，任务成功率92.4%，碰撞减少5倍。
2026-06-23 cs.AI cs.RO
Lazy Receding Horizon A* for Efficient Path Planning in Graphs with Expensive-to-Evaluate Edges
University of Washington（华盛顿大学）；Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
运动规划问题，如在混乱的环境中的操作，通常需要一个无碰撞的最短路径被快速计算出的路线图。通常，评估路线图的边缘是否无冲突的计算成本主导搜索算法的运行时间。已经提出了诸如惰性加权A*（LWA*）和LazySP的算法，以通过采用惰性前瞻（分别为一步前瞻和无限步前瞻）来减少边缘评估的数量。然而，这是以额外的图形操作为代价的：前瞻越大，通常需要的图形操作就越多。我们提出了懒惰的后退地平线A*（LRA*），以最大限度地减少总规划时间，通过平衡边缘评估和图形操作。LRA* 具有惰性前瞻性，代表了一系列惰性最短路径图搜索算法，这些算法推广了LWA* 和LazySP。我们分析了LRA* 的理论属性，并实证表明，在许多情况下，为了最大限度地减少总规划时间，该算法需要一个中间的懒惰前瞻。也就是说，使用一个中间的懒惰前瞻，我们的算法优于LWA* 和LazySP。这些实验跨越了$\mathbb{R}^2$和$\mathbb{R}^4$中的模拟随机世界，以及使用7自由度机械手的操纵问题。
2018-03-15 cs.RO
Dynamic Task Space Control Enables Soft Manipulators to Perform Real-World Tasks
ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）
动态运动是机器人手臂的一个关键特征，使它们能够快速有效地执行任务。软连续体机械手目前不考虑动态参数时，在任务空间中操作。这一缺点使得现有的软体机器人变慢，并限制了它们处理外力的能力，特别是在物体操纵期间。我们通过使用动态操作空间控制来解决这个问题。我们的控制方法考虑到了三维连续体臂的动态参数，并引入了新的模型，使多段软操纵器在任务空间中顺利运行。先进的控制方法，以前只提供给刚性机器人，现在适用于软体机器人;例如，势场回避以前只显示为刚性机器人，现在扩展到软体机器人。使用我们的方法，一个软机械手现在可以实现各种任务，以前是不可能的：我们评估机械手的性能在闭环控制实验，如拾取和放置，避障，投掷物体使用一个附加的软抓手，并故意施加力的表面通过用一根粉笔抓画。除了新启用的技能，我们的方法将跟踪精度提高了59%，与任务空间控制的最新技术相比，速度提高了19.3倍。有了这些新发现的能力，软体机器人可以开始在操纵领域挑战刚性机器人。我们固有的安全性和兼容性软体机器人将机器人操作的未来推向人类和机器人并行工作的无笼设置。
2022-10-18 cs.RO
Coupled State-Space Modelling, Control, and Policy Distillation for Hybrid Rigid-Pneumatic Manipulators
Indian Institute of Technology Madras（印度理工学院马德拉斯分校）
本文为混合刚体-气动操纵器建立耦合模型，证明解耦控制的代价，并将MPC蒸馏为小型神经策略，实现零碰撞下93-94%的稳定率且满足实时性要求。
2026-09-25 cs.RO
Invariant Stochastic Filtering on SE(3) for Inertial-Encoder State Estimation of Serial Rigid Manipulators
Department of Automation Technology and Mechanical Engineering, Tampere University（坦佩雷大学自动化技术与机械工程系）
针对任意连杆数的串联刚性机械臂，提出一种基于李群SE(3)的不变扩展卡尔曼滤波（IEKF），利用群仿射特性实现误差协方差精确传播，并设计模块化链式结构使计算复杂度随连杆数线性增长。
2026-10-14 cs.RO
Estimation and Control of Tensegrity Manipulator Kinematics based on Strut Inclination Angles
Kyushu Institute of Technology（九州工业大学）
针对张拉整体连续体机械臂，提出基于支柱倾角和IMU的降阶模型与优化方法，实现实时形状估计与PI姿态控制，首次在足尺机械臂上实验验证。
2026-09-22 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
Soft Synergies: Model Order Reduction of Hybrid Soft-Rigid Robots via Optimal Strain Parameterization
Khalifa University（哈利法大学）；University College London（伦敦大学学院）
本文提出将基于应变的建模与POD结合的模型降阶方法，通过最优耦合应变基函数以少量广义坐标精确描述软体及混合机器人，并在多种机械臂、闭链系统和真实平台上验证其精度、泛化与实时控制潜力。
2025-02-19 cs.RO
Optimal Selection of Measurement Configurations for Stiffness Model Calibration of Anthropomorphic Manipulators
Ecole des Mines de Nantes（南特矿业学院）；Institut de Recherche en Communications et Cybernétique de Nantes（南特通信与控制论研究所）
研究了空间拟人机器人弹性静力学参数的标定问题。它提出了一种新的策略，从根本上提高了机器人标定的效率的测量配置的最佳选择。该策略基于机器人测试姿态的概念，并确保了测试配置的最佳顺应性误差补偿。通过对一个具有刚性连杆和柔性驱动关节的3自由度拟人机械臂的弹性静力学参数标定的数值算例，说明了该方法的优点及其对实际应用的适用性
2012-11-25 cs.RO
Receding-Horizon Next-Best-View Planning for Highly Occluded Target Perception
Radboud University（拉德堡德大学）；School of Artificial Intelligence（人工智能学院）；Donders Centre for Cognition（东德斯认知中心）
该研究针对机器人目标感知的遮挡问题，提出RH-NBV规划器，通过多步视点序列评估提升重度遮挡下的目标信息恢复，在咖啡杯等实验中性能优于单步NBV基线。
2026-10-15 cs.RO
A Task-Space Receding Horizon Controller for Fast Collision Avoidance
Biorobotics Institute and the Department of Excellence in Robotics and AI, Scuola Superiore Sant’Anna（生物机器人研究所和机器人与人工智能卓越系，圣安娜高等学校）
研究机器人操纵器实时避碰问题，提出任务空间滚动时域控制器，通过短接触一致展开生成终端参考并计算首个输入，经迭代动力学求解器塑造参考，仿真与实验验证该方法在动态杂波中平衡多方面性能且提升成功率。
2026-07-20 cs.RO
MSA - Technique for Stiffness Modeling of Manipulators with Complex and Hybrid Structures
Innopolis University（因诺波利斯大学）；IMT Atlantique（IMT大西洋高等电信学校）；CNRS（法国国家科学研究中心）
针对复杂混合结构机械臂的刚度建模需求，提出基于矩阵结构分析的半解析系统化建模方法，可适配含多种构件与载荷的混合架构，简化刚度矩阵聚合流程，并通过NaVaRo机械臂验证了方法优势。
2025-11-19 cs.RO
Nonlinear Effects in Stiffness Modeling of Robotic Manipulators
Ecole des Mines de Nantes（南特矿业学院）
本文重点研究了考虑外力/力矩作用于端点影响的机械手刚度增强建模。它实现了虚拟关节技术，描述了一组本地化的六维弹簧分离的刚性链接和完美的关节的机械手元件的遵守。在传统的配方，这是有效的卸载模式和小位移，所提出的方法隐含地假设，负载导致不可忽略的变化的机械手姿态和相应的修正雅可比矩阵。所开发的数值技术允许计算静态平衡和相关的力/扭矩反应的机械手为任何给定的位移的末端执行器。这使得设计人员能够检测机械手弹性行为中的基本非线性效应，类似于梁元件的屈曲。提出了一种基于虚拟弹簧刚度参数和主被动关节雅可比/海森矩阵求逆的线性化方法。所开发的技术说明了一个应用程序的例子，处理与刚度分析的并联机器人的callide家庭。
2009-12-08 cs.RO
HyReach: Vision-Guided Hybrid Manipulator Reaching in Unseen Cluttered Environments
University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）；Skild AI
本文提出一种实时混合刚柔连续机械臂系统，通过视觉感知与3D场景重建结合形状感知运动规划，实现鲁棒的开放世界物体抓取，实验表明在杂乱环境中误差低于2厘米。
2026-03-22 cs.AI cs.RO
Receding-Horizon Pushing with Composable Object-Centric Policies
National University of Singapore（新加坡国立大学）；Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院）
提出一种分层对象中心推挤策略，结合学习型接触预测、稳定性评分与BIT*路径规划，通过反馈重规划实现长时域推挤，仿真与真实实验均优于基线。
2026-09-30 cs.RO
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
Mechanic Modeling and Nonlinear Optimal Control of Actively Articulated Suspension of Mobile Heavy-Duty Manipulators
Tampere University（坦佩雷大学）
针对移动式重型机械臂的静动态稳定性问题，本文基于旋量理论和铰接体惯性法建立主动铰接悬架的力学模型，通过非线性规划优化稳定性指标并结合状态反馈控制，经7自由度机械臂仿真验证了方法的计算速度、精度及性能提升。
2025-02-09 cs.RO
Receding-Horizon Next-Best-View Planner for Autonomous Leaf Surface Reconstruction
University of Nevada, Reno（内华达大学雷诺分校）；Missouri University of Science and Technology（密苏里科技大学）
本研究针对自主叶片表面重建的规划预算与计算资源限制，提出滚动时域次最佳视点规划器，通过基于质心的信息增益函数优化视点效用，在草莓数据集上使重建精度较基线最高提升10%。
2026-08-03 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
A Support-Enhanced Granular-Jamming Gripper for RL-based Grasping with Continuum Manipulators
针对连续体机械臂刚性抓取精度不足的问题，提出支持增强型颗粒阻塞夹爪，结合强化学习控制器，实现模块化抓取任务，融合物理与具身智能。
2026-09-28 cs.RO
Inverse Dynamics with Rigid Contact and Friction
George Washington University（乔治华盛顿大学）
逆动力学在机器人学和生物力学中有着广泛的应用。在机械手和足式机器人中，它可以形成一个有效的非线性控制策略的基础，通过提供一个机器人精确的位置跟踪和主动顺应。在生物力学应用中，逆动力学控制可以近似地确定与观察到的运动相对应的施加在解剖关节处的净扭矩。在机器人控制的背景下，使用逆动力学需要知道所有作用在机器人上的接触力;准确感知施加到机器人上的外力需要滤波，因此需要显著的时间延迟。在最近的文献中提出了一种替代方法：在刚体动力学、刚性接触和摩擦的假设下同时预测接触力和致动器力。现有的这种逆动力学方法已经使用了接触模型的近似，这允许使用快速数值线性代数算法。相比之下，我们描述的逆动力学算法，只来自第一原理，并使用既定的现象学模型，如库仑摩擦。我们评估这些逆动力学算法在控制上下文中使用两个虚拟机器人：一个四足机器人和一个固定的机械手抓住一个盒子，同时使用完全准确的传感器数据从模拟。从这些实验中收集的数据给出了这样的控制器在原位的性能上的上限。对于比较点，我们评估的性能相同的任务，错误反馈控制和逆动力学控制与虚拟接触力传感。
2016-08-04 cs.RO
Takagi-Sugeno Fuzzy Modeling and Control for Effective Robotic Manipulator Motion
University of Baghdad（巴格达大学）；University of Kirkuk（基尔库克大学）；Al-kitab University（阿尔基塔布大学）；University of Swat（斯瓦特大学）；Manipal University Jaipur（马尼帕尔大学斋浦尔分校）；University of Engineering & Technology Peshawar（白沙瓦工程技术大学）
机器人操作器广泛用于需要快速和精确运动的应用中。然而，由于关节的柔性和电机在其刚性部分的动力学内的摩擦，这种设备会导致非线性控制问题。为了解决这些问题，线性矩阵不等式（LMI）和并行分布式补偿（PDC）的方法中实现的Takagy-Sugeno模糊模型（T-SFM）。我们提出以下方法：首先，非线性机械手模型的状态空间方程推导。其次，一个Takagy-Sugeno模糊模型（T-SFM）技术用于线性化的非线性机械手的状态空间方程。T-SFM控制器采用并行分布补偿（PDC）方法。所设计的控制器的主要概念是补偿所有的模糊规则。此外，线性矩阵不等式（LMI）的应用，以产生足够的情况下，以确保稳定性和控制。凸规划的方法来解决开发的LMI问题。仿真结果表明，所设计的控制器能在1.5s内使系统达到零跟踪。
2021-11-19 cs.RO
Model-Based Disturbance Estimation for a Fiber-Reinforced Soft Manipulator using Orientation Sensing
TU Berlin（柏林工业大学）；ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）；INRIA（法国国家信息与自动化研究所）
针对软体机器人在人机交互中难以准确估计外部扰动的问题，本文基于SOFA框架构建了多段软体连续体机械臂的FEM模型，结合位姿传感与二次规划逆动力学求解，实现了约1.2%平均误差的外力估计。
2022-06-23 cs.RO
Control of a Lightweight Flexible Robotic Arm Using Sliding Modes
本文提出了一种鲁棒控制方案的柔性连杆机器人，这是基于考虑的柔性机械结构作为一个系统的慢（刚性）和快（柔性）模式，可以分开控制。刚性动力学控制的鲁棒滑模方法与wellestablished稳定性能，而LQR优化设计是通过柔性动力学。实验结果表明，这种复合方法实现了良好的闭环跟踪性能的刚性和柔性动力学。
2006-01-14 cs.RO
A Nonlinear MPC Framework for Loco-Manipulation of Quadrupedal Robots with Non-Negligible Manipulator Dynamics
Department of Mechanical Engineering, Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学机械工程系）；California Institute of Technology（加州理工学院）；School of Neuroscience, Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学神经科学学院）
针对四足机器人运动操作中机械臂动力学不可忽略的高自由度控制难题，提出耦合运动模板与机械臂全阶模型的分层NMPC框架，实现60Hz实时求解，经实验验证在多种场景下具备鲁棒稳定性。
2025-07-29 cs.RO math.OC
Can't Touch This: Real-Time, Safe Motion Planning and Control for Manipulators Under Uncertainty
Robotics Institute, University of Michigan（密歇根大学机器人研究所）；Agility Robotics；Mechanical Engineering, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院机械工程系）
提出ARMOUR框架，通过有界误差鲁棒控制、递归Newton-Euler输入计算和扫掠体积过近似，实现不确定性下机械臂可证明安全的实时运动规划与控制。
2023-11-01 cs.RO cs.SY eess.SY
Malleable Agents for Re-Configurable Robotic Manipulators
Princeton University（普林斯顿大学）；Nokia Bell Labs（诺基亚贝尔实验室）
可重新配置的机器人对于许多现实世界的任务具有更大的实用性和灵活性。设计一个学习代理来操作这样的机器人需要适应不同的配置。在这里，我们专注于机器人手臂与多个刚性连杆连接关节。我们提出了一种深度强化学习代理，其中嵌入了序列神经网络，以适应具有不同数量链接的机器人手臂。此外，通过域随机化的附加工具，该代理可以适应不同的配置。我们在一个2D N-连杆臂上进行模拟，以显示我们的网络有效传输和推广的能力。
2022-07-26 cs.AI cs.RO
On the optimal design of parallel robots taking into account their deformations and natural frequencies
Institut de Recherches en Communications et Cybernétique de Nantes (IRCCyN)（南特通信与控制研究所）；Ecole des Mines de Nantes（南特矿业学院）
本文讨论了使用简单的刚度和振动模型的实用性，基于机械手的雅可比矩阵和致动器的刚度，每当其几何形状被优化。在许多工作中，这些简化模型被用来提出机器人的优化设计。然而，与元件的弹性相比，驱动系统的弹性通常是可忽略的，特别是在需要高动态性能的应用中。因此，使用这样的简化模型可能导致创建具有长腿的机器人，其将经受大的弯曲和扭曲变形。本文提出了一个例子的机械手，它是最好使用一个完整的刚度或振动模型，以获得最合适的设计，并表明，使用简化模型可能会导致机构的刚度较差。
2009-09-01 cs.RO
Time-Optimal Path Tracking for Cooperative Manipulators: A Convex Optimization Approach
Linköping University（林雪平大学）；ABB Robotics Division（ABB机器人事业部）
研究了多机器人协同搬运物体的时间最优路径跟踪问题。考虑到刚性抓物体的问题，我们表明，它可以作为一个凸优化问题，并有效地解决了最优性的保证。当公式化问题时，我们避免使用特定的扳手分布，并利用系统可用的全部驱动。然后，我们考虑的问题，掌握使用摩擦力，并表明，这个问题也，在一个力封闭掌握假设，可以制定为一个凸优化问题，并有效地解决和最优。为了确保牢牢把握，在这一方法中考虑了内力。
2023-03-13 cs.RO cs.SY eess.SY
Provably Safe Trajectory Generation for Manipulators Under Motion and Environmental Uncertainties
Hong Kong Center for Construction Robotics, The Hong Kong University of Science and Technology（香港建设机器人中心，香港理工大学）；Department of Mechanical and Automation Engineering, The Chinese University of Hong Kong（机械与自动化工程系，中国香港大学）；Department of Electronic Engineering, The Chinese University of Hong Kong（电子工程系，中国香港大学）；Shenzhen Key Laboratory of Robotics Perception and Intelligence and the Department of Electronic and Electrical Engineering at Southern University of Science and Technology（深圳机器人感知与智能重点实验室和南方科技大学电子与电气工程系）；Department of Electronic Engineering at The Chinese University of Hong Kong（电子工程系，中国香港大学）
本文提出了一种可证明安全的轨迹生成框架，通过整合深度随机Koopman操作符模型和分层验证方法，有效应对运动和环境不确定性下的碰撞风险问题。
2026-03-10 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
Trajectory Optimization for Thermally-Actuated Soft Planar Robot Limbs
Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）；Boston University（波士顿大学）
由软材料制成的机器人操纵器的实际使用需要产生和执行复杂的运动。我们提出了第一种方法产生的热驱动软机器人机械手的轨迹。基于简化近似的软臂和它的拮抗形状记忆合金致动器线圈，我们证明了一个离散化的刚性机械手的动力学模型，关节力矩与导线温度成正比。然后，我们提出了一种方法来校准这个模型的实验数据，并证明模拟与硬件测试。最后，我们使用一个直接配置优化与机器人的非线性动力学产生可行的状态输入轨迹从所需的参考。三个实验验证了我们的方法为单段机器人的硬件：首先使用手派生的参考轨迹，然后与两个示教和重复测试。结果表明，开环运动生成以及未来的应用反馈的承诺。
2022-04-21 cs.RO
Dynamic Task Control Method of a Flexible Manipulator Using a Deep Recurrent Neural Network
The University of Tokyo（东京大学）；Preferred Networks, Inc.（Preferred Networks公司）
针对柔性机械臂动态任务中建模难与中间姿态推导难的问题，提出基于深度递归神经网络DTXNET的实时控制方法，只需目标事件与时间即可执行任务，并在和太鼓击鼓任务中验证了有效性。
2024-07-16 cs.RO
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
Modular Lie Algebraic PDE Control of Multibody Flexible Manipulators
Department of Automation Technology and Mechanical Engineering, Tampere University（自动化技术与机械工程系，塔尔库大学）
本文提出一种子系统自适应控制框架，用于具有任意数量连杆的串联柔性机械臂，通过整个控制设计传递每个连杆的弹性变形PDE，不进行空间离散化或模态截断。
2026-05-12 cs.RO
FBG-Based Variable-Length Estimation for Shape Sensing of Extensible Soft Robotic Manipulators
The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）；Hong Kong Center for Logistics Robotics（香港物流机器人中心）
在本文中，我们提出了一种新的可变长度的估计方法，可扩展的软体机器人利用光纤布拉格光栅（FBG）的形状传感。利用光纤光栅传感器重构物体形状的方法在软体机器人中得到了越来越广泛的应用，但由于光纤光栅的伸缩范围窄，使得在可伸缩机器人中难以获得精确的传感结果。针对这一限制，我们新引入了一种基于FBG的长度传感器，通过利用刚性弯曲通道，允许FBG在机器人身体伸展/压缩后在机器人内滑动，因此我们可以搜索和匹配光纤中具有特定恒定曲率的FBG以确定有效长度。从与上述测量的融合中，相应地提出了一种无模型滤波技术，用于同时校准机器人的可变长度模型和时间连续的长度估计，从而使其能够仅使用FBG进行精确的形状感测。所提出的方法的性能进行了实验评估的可扩展的软体机器人配备了光纤光栅光纤在自由和非结构化的环境。长度估计和形状感知的动态精度和鲁棒性的结果证明了我们的方法的有效性。
2022-12-03 cs.RO
Flexible Active Safety Motion Control for Robotic Obstacle Avoidance: A CBF-Guided MPC Approach
Southeast University（东南大学）；Loughborough University（拉夫堡大学）；Shanghai University of Electric Power（上海电力大学）
针对机械臂动态避障与轨迹跟踪需求，提出融合动态衰减率柔性CBF引导安全准则的MPC控制方法，通过将衰减率作为优化变量、设计带惩罚项的代价函数动态调整安全裕度，经UR5机械臂多场景实验验证有效。
2024-05-20 cs.RO cs.SY eess.SY
Efficient Geometric Linearization of Moving-Base Rigid Robot Dynamics
Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学）
机器人系统关于给定状态输入轨迹（包括受控平衡状态）的运动方程的线性化对于基于模型的规划、闭环控制、增益调整和状态估计是有价值的工具。与具有棱柱或旋转关节的固定基座机械手的情况相反，移动基座机器人系统（诸如类人机器人、四足机器人或空中机械手）的状态空间不能由有限数量的独立坐标全局参数化。这种不可能性是这样一个事实的直接结果，即这些系统的状态包括系统的全局定向，形式上描述为特殊正交群SO（3）的一个元素。因此，从实际的角度来看，获得这些系统的运动方程的线性化通常是通过借助于例如，欧拉角或卡丹角。然而，这有引入人工参数化奇点和额外的导数计算的缺点。在这方面的贡献，我们表明，它实际上是可以定义一个概念的线性化，不需要使用的局部参数化系统的方向，获得一个数学上优雅的，递归的，和无奇异线性化移动为基础的机器人系统。递归，特别是，通过提出一个非平凡的修改现有的递归算法，以允许计算的几何导数的逆动力学和逆的机器人系统的质量矩阵。通过与几何有限差分结果的数值比较，验证了算法的正确性。
2022-04-11 cs.RO
Robust H-infinity kinematic control of manipulator robots using dual quaternion algebra
Munich School of Robotics and Machine Intelligence, Technische Universität München（慕尼黑工业大学慕尼黑机器人与机器智能学院）；The University of Manchester（曼彻斯特大学）；University of Brasília（巴西利亚大学）
提出了一种基于双四元数的机器人H ∞任务空间运动学鲁棒控制器。为了解决机械手的建模误差，不确定性，外源干扰，以及它们对末端执行器姿态的运动学的影响的倾向，我们适应H-无穷大技术\textemdash只适合于加性噪声\textemdash单位对偶四元数。在H ∞框架内的噪声误差衰减具有抛开噪声分布的要求的额外优点，这在刚体变换组内是非常难以表征的。使用双四元数代数，我们提供了一个连接的末端执行器轨迹和不同来源的不确定性和干扰的性能影响，同时满足衰减要求，最小的瞬时控制工作。其结果是一个易于实现的封闭形式的H ∞控制设计准则。所提出的策略的性能进行评估，在不同的现实模拟场景，并通过实际实验进行验证。
2021-06-21 cs.RO math.OC
Integration of a Variable Stiffness Link for Long-Reach Aerial Manipulation
Department of Electrical and Photonics Engineering Control, Robotics and Embodied AI, Technical University of Denmark（技术大学丹麦分校电气与光子工程系）；GRVC Robotics Laboratory, Universidad de Sevilla（塞维利亚大学GRVC机器人实验室）
本文提出集成可变刚度连杆（VSL）于长距离空中操作，通过调节刚度实现柔性或刚性连接，兼顾抗扰与精度，实验验证其提升安全性和适应性。
2025-10-17 cs.RO
Pose consensus based on dual quaternion algebra with application to decentralized formation control of mobile manipulators
Federal University of Alagoas（阿拉戈斯联邦大学）；Federal University of Minas Gerais（米纳斯吉拉斯联邦大学）；Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
本文提出了一种基于对偶四元数代数的解决一般姿态问题的方法（即，位置和方向）的一致性。对偶四元数代数被用来模拟智能体的姿态和分布式控制律，使所提出的技术很容易适用于一般机器人系统的时变编队控制。建议的姿势共识协议有保证的收敛时，代理之间的相互作用是由有向图与有向生成树，这是一个更普遍的结果相比，文献的形成控制。为了说明所提出的姿势一致性协议及其扩展到编队控制问题，我们提出了一个数值模拟与大量的自由飞行代理，也是一个应用程序的合作操作，通过使用真正的移动机械手。
2019-06-15 cs.RO math.OC
HEDRA: A Bio-Inspired Modular Tensegrity Soft Robot With Polyhedral Parallel Modules
University of Genoa（热那亚大学）
在张拉整体机器人领域有一股研究兴趣。在这种模式下开发的机器人提供了许多优点，并在结构顺应性，灵活性，安全性和减轻重量方面具有显着的特点。本文提出了一种新的机器人机构的基础上张拉整体（“张力完整性”）机器人和可重构模块化机器人。给出了该多自由度张拉整体机器人的具体驱动方案。本文描述了一个易于组装的350毫米张拉整体机器人原型，通过堆叠一系列刚性支柱连接张拉整体关节，没有直接的刚性接触彼此。实验结果验证了所提出的机器人的功能，通过集成的多面体并联结构作为其骨架和一系列的张拉整体关节。建议的机械手是能够达到弯曲角度高达76度。设计了一种自适应索驱动欠驱动机器人手爪，用于张拉整体机械手抓取不同形状、重量和尺寸的物体。
2020-11-29 cs.RO
Towards Safe Control of Continuum Manipulator Using Shielded Multiagent Reinforcement Learning
The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）
Continuum机器人操作器越来越多地用于微创手术。然而，它们的非线性行为是具有挑战性的准确建模，特别是当受到外部相互作用，可能导致控制性能差。在这封信中，我们调查的可行性，采用无模型的多智能体强化学习（RL），即多智能体深度Q网络（MADQN），控制2自由度（DoF）电缆驱动的连续手术机械手。在MADQN框架中，机器人的控制被公式化为一个自由度，一个代理问题，以提高学习效率。结合屏蔽方案，使动态变化的动作集边界，MADQN导致有效的和重要的是更安全的控制机器人。屏蔽MADQN使机器人能够在外部负载，软障碍物和刚性碰撞下执行具有亚毫米均方根误差的点和轨迹跟踪，这些都是手术机械手遇到的常见交互场景。该控制器在具有高结构非线性的小型连续体机器人中得到了有效的应用，在外部载荷作用下实现了亚毫米级精度的轨迹跟踪。
2021-06-15 cs.AI cs.MA cs.RO
Six-DOF Spacecraft Dynamics Simulator For Testing Translation and Attitude Control
本文提出了一种方法来控制机械手系统抓住一个刚体有效载荷，使运动的组合系统的结果，外部施加的力量是相同的另一个自由浮动的刚体（具有不同的惯性特性）。这允许在1-g实验室环境中测试下的缩放航天器原型的零g仿真。由运动反馈和力/力矩反馈组成的控制器调整测试航天器的运动，以便与飞行航天器的运动相匹配，即使后者具有柔性附件（如太阳能电池板）而前者是刚性的。整个系统的稳定性进行了分析研究，结果表明，该系统保持稳定，提供两个航天器的惯性特性是不同的，并尊重有效载荷的惯性比的范数上界的机械手。重要的实际问题，如校准和灵敏度分析传感器噪声和量化。
2022-09-17 cs.RO cs.SY eess.SY
Design and Nonlinear Modeling of a Modular Cable Driven Soft Robotic Arm
Michigan State University（密歇根州立大学）
受章鱼触手启发，本文提出一种模块化多段绳索驱动软体机械臂及对应非线性建模方法，解决了无中间导向件时绳索压入软体的非线性问题，提升了运动跟踪精度，该方法可推广至多种绳索驱动软体器件。
2024-05-15 cs.RO
DeltaZ: An Accessible Compliant Delta Robot Manipulator for Research and Education
Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）；Rose-Hulman Institute of Technology（罗斯-霍曼理工学院）
本文提出厘米级、低成本且可 3D 打印的 DeltaZ 机器人，利用三平动自由度和闭式运动学降低研究与教育使用门槛，并将其作为开源强化学习基准。
2022-07-02 cs.RO cs.SY eess.SY
Seamless Capture and Stabilization of Spinning Satellites By Space Robots with Spinning Base
本文提出一种利用旋转基座服务卫星的机械臂、关节锁和反作用轮，通过旋转匹配和协调控制实现快速旋转目标卫星的无缝捕获与稳定，并采用最优控制抑制翻滚的方法。
2024-02-02 cs.RO cs.SY eess.SY
Receding-Constraint Model Predictive Control using a Learned Approximate Control-Invariant Set
University of Trento（特伦托大学）
针对非线性系统精确控制不变集难以计算的问题，提出一种新颖的模型预测控制方案，通过向后移动安全集约束保证递归可行性，并在检测到风险时触发任务中止策略保证安全性，有效减少了约束违反。
2024-08-28 cs.RO cs.SY eess.SY
A Unified and Modular Model Predictive Control Framework for Soft Continuum Manipulators under Internal and External Constraints
ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）
流体驱动的软体机器人具有良好的性能，如固有的顺应性和用户安全性。软体机器人的控制需要正确处理非线性驱动动力学、运动约束、工作空间限制和可变形状刚度，因此针对所有这些问题具有独特的算法将是非常有益的。在这项工作中，我们适应模型预测控制（MPC），流行的刚性机器人，软机械臂称为SoPrA。我们解决目前的控制方法所面临的挑战，提出了一个框架，处理这些模块化的方式。虽然以前的工作集中在关节空间配方，我们通过仿真和实验结果表明，任务空间MPC可以成功地实现动态软机器人控制。我们提供了一种将分段常曲率和增广刚体模型假设与内部和外部约束以及驱动动力学耦合的方法，提供了一种将这些方面结合起来并对其进行优化的算法。我们相信，基于我们的方法的MPC实现可以在统一的模块化框架内解决大多数基于模型的软机器人控制问题，同时允许包括通常属于其他控制领域的改进，如机器学习技术。
2022-08-23 cs.RO cs.SY eess.SY
FoReCo: a forecast-based recovery mechanism for real-time remote control of robotic manipulators
Universidad Carlos III de Madrid（马德里卡洛斯三世大学）；ZettaScale Technology SARL（ZettaScale科技有限责任公司）
无线通信代表了未来制造工厂的游戏规则改变者，使机器和其他组件不受工厂地板上刚性有线连接的限制，从而实现灵活的生产链。然而，无线频谱中电磁干扰的存在可能导致数据包丢失和延迟，使其成为一个具有挑战性的环境，以满足工业应用的极端可靠性要求。在这种情况下，从边缘或云实现实时的【形】远程控制变得非常复杂。在本文中，我们研究了一种基于预测的机器人操作器（FoReCo）的实时的【形】远程控制的恢复机制，该机制使用机器学习（ML）来推断无线信道中的干扰引起的丢失命令。FoReCo是通过模拟和实验在易受干扰的IEEE 802.11无线链路，并使用商业研究机器人，执行拾取和放置任务进行评估。结果表明，在干扰的情况下，在仿真和实验中，FoReCo的轨迹误差减少了x18和x2倍，并且FoReCo足够轻，可以部署在现有解决方案中已经使用的硬件中。
2022-05-09 cs.NI cs.RO
A Review of Soft Robots
传统的机器人具有刚性的链接和结构，限制了它们与周围环境动态交互的能力。例如，具有刚性连杆的传统机器人操纵器只能使用特定的末端执行器来操纵物体。这些机器人经常在非结构化和高度拥挤的环境中遇到困难。各种生物有机体表现出复杂的运动，具有缺乏刚性组件的软结构。受生物学的启发，研究人员已经能够设计和制造软体机器人。这些机器人具有柔软的结构和冗余的自由度，可用于非结构化环境中的精细任务。本文综述了软体机器人的研究动机、设计过程、应用及局限性。软体机器人具有在非结构化环境中操作的能力，这是因为它们具有利用形态计算来以刚性系统难以实现的方式适应世界并与世界交互的内在潜力。软体机器人可用于从自然灾害救援工作中的搜索和救援行动的操作，并且新兴的兴趣是在个人机器人中看到的医疗护理领域。
2019-10-08 cs.RO
