IEEE T-RO

Necessary and Sufficient Conditions for Passivity of Velocity-Sourced Impedance Control of Series Elastic Actuators

速度源阻抗控制系列弹性驱动器被动性的必要和充分条件

Fatih Emre Tosun, Volkan Patoglu

机构 * Faculty of Engineering and Natural Sciences, Sabancı University（工程与自然科学学院，萨班奇大学） 纠错

AI总结 本文研究了系列弹性驱动器速度源阻抗控制架构的被动性条件，提出了非保守的设计指南以实现null阻抗和纯弹簧的触觉显示，并强调了在积分控制器中包含物理阻尼的重要性。

Comments Submitted to IEEE T-RO, 12 pages, 10 figures, 7 tables

Flow: A Modular Learning Framework for Mixed Autonomy Traffic

Flow: 一种用于混合自主性的模块化学习框架

Cathy Wu, Aboudy Kreidieh, Kanaad Parvate, Eugene Vinitsky, Alexandre M Bayen

机构 * Laboratory for Information and Decision Systems, Massachusetts Institute of Technology（信息与决策实验室，麻省理工学院） ； Institute of Data, Systems, and Society, Massachusetts Institute of Technology（数据、系统与社会研究所，麻省理工学院） ； Department of Mechanical Engineering, University of California, Berkeley（机械工程系，加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 本文提出了一种模块化学习框架，利用深度强化学习解决复杂交通动态问题，通过提高系统层面的速度，使学习到的控制法则在仅有4-7%的自动驾驶汽车参与度下，相比人类驾驶性能提升高达57%。此外，在单车道交通中，一个仅使用局部观测的小型神经网络控制法则能够消除拥堵现象，达到近最优性能。

Comments 17 pages, 8 figures, 5 tables. 2021 IEEE Transactions on Robotics (T-RO)

Optimal Continuous State POMDP Planning with Semantic Observations: A Variational Approach

基于语义观测的最优连续状态POMDP规划：一种变分方法

Luke Burks, Ian Loefgren, Nisar Ahmed

AI总结 本文提出了一种基于变分方法的最优规划策略，针对语义观测下的连续状态部分可观测马尔可夫决策过程（CPOMDP）进行改进，通过变分贝叶斯方法解决混合连续-离散概率模型的表示和推理问题，提升了动态决策任务的效率和鲁棒性。

Comments Final version accepted to IEEE Transactions on Robotics (in press as of August 2019)

Barrier-Certified Adaptive Reinforcement Learning with Applications to Brushbot Navigation

具有应用的障碍证书自适应强化学习：Brushbot导航

Motoya Ohnishi, Li Wang, Gennaro Notomista, Magnus Egerstedt

机构 * School of Electrical Engineering, Royal Institute of Technology（皇家理工学院电气工程学院） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； RIKEN Center for Advanced Intelligence Project（日本理化学研究所高级智能研究中心） ； School of Mechanical Engineering（机械工程学院） 纠错

AI总结 本文提出了一种安全学习框架，结合自适应模型学习算法和障碍证书，用于具有可能非平稳智能体动态的系统。通过稀疏优化技术提取模型的动态结构，并利用学习的模型结合控制障碍证书来约束策略（反馈控制器），以保持安全性，即避免特定的不利状态空间区域。在某些条件下，保证了在安全被非平稳性破坏后，以李雅普诺夫稳定性的方式恢复安全。此外，将动作-价值函数近似重新公式化，使任何基于内核的非线性函数估计方法都能应用于我们的自适应学习框架。最后，保证了障碍证书策略优化的解是全局最优的，确保在温和条件下进行贪心策略改进。所得到的框架通过四旋翼无人机的模拟进行验证，该无人机此前在安全学习文献中被假设为平稳性，然后在动态未知、高度复杂且非平稳的Brushbot机器人上进行测试。

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Journal ref Published in IEEE Transactions on Robotics, 2019

Trajectory Synthesis for Fisher Information Maximization

信息最大化的轨迹合成

Andrew D. Wilson, Jarvis A. Schultz, Todd D. Murphey

AI总结 本文提出一种连续时间优化方法，通过改进Fisher信息矩阵的范数来生成局部最优轨迹，用于动态系统参数估计，实验验证显示轨迹优化显著提升了参数估计精度。

Comments 12 pages

Journal ref IEEE Transactions on Robotics, vol. 30, no. 6, pp. 1358-1370, 2014

Sequential Action Control: Closed-Form Optimal Control for Nonlinear and Nonsmooth Systems

顺序动作控制：非线性与非光滑系统的闭环最优控制

Alex Ansari, Todd Murphey

AI总结 本文提出一种基于模型的算法，用于在线闭环计算非线性系统的预测最优控制。通过高阶模型和轨迹目标控制混合脉冲、欠驱动和约束系统，采用闭式表达式优化短期控制动作，保证全局唯一性和稳定性。

Comments 19 pages

Journal ref IEEE Transactions on Robotics, vol. 32, no. 5, pp. 1196-1214, 2016

Controlling rigid formations of mobile agents under inconsistent measurements

在不一致测量下控制移动代理的刚体编队

Hector Garcia de Marina, Ming Cao, Bayu Jayawardhana

AI总结 本文提出基于局部估计器的梯度控制器，以增强对不一致测量的鲁棒性，通过机器人实验和仿真验证了其在消除集体运动不一致轨道方面的有效性。

Comments 10 pages

Journal ref IEEE Transactions on Robotics, Volume 31, Issue 1, Feb. 2015

Spline Path Following for Redundant Mechanical Systems

样条路径跟随用于冗余机械系统

Rajan Gill, Dana Kulić, Christopher Nielsen

AI总结 本文提出了一种适用于由样条生成的框架曲线的路径跟随控制方法，通过求解约束二次优化问题解决冗余性，并通过实验验证了其在具有显著模型不确定性的4自由度机械臂上的有效性。

Comments Submitted to IEEE TRO (under review)

Journal ref Robotics, IEEE Transactions on (Volume:31 , Issue: 6 ) 02 December 2015

A Reactive Robotized Interface for Lower Limb Rehabilitation: Clinical Results

一种用于下肢康复的反应式机器人接口：临床结果

Ludovic Saint-Bauzel, Viviane Pasqui, Isabelle Monteil

AI总结 本文展示了MONIMAD在治疗小脑疾病患者下肢康复中的临床效果，通过分析坐姿到站立的姿势，利用模糊控制调整机器人接口运动以提高稳定性。

Journal ref IEEE Transactions on Robotics, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2009, pp.583 - 592

Nonmyopic View Planning for Active Object Detection

非我的视图规划用于主动物体检测

Nikolay Atanasov, Bharath Sankaran, Jerome Le Ny, George J. Pappas, Kostas Daniilidis

AI总结 本文提出通过控制移动深度相机视角进行主动物体检测，通过规划视图序列平衡移动能耗与识别正确假设的概率，实验表明优于贪心方法。

Comments 12 pages (two-column); 7 figures; 2 tables; Manuscript submitted to the IEEE Transactions on Robotics (TRO)