Recent advances in safety-critical risk-aware control are predicated on apriori knowledge of the disturbances a system might face. This paper proposes a method to efficiently learn these disturbances online, in a risk-aware context. First, we introduce the concept of a Surface-at-Risk, a risk measure for stochastic processes that extends Value-at-Risk -- a commonly utilized risk measure in the risk-aware controls community. Second, we model the norm of the state discrepancy between the model and the true system evolution as a scalar-valued stochastic process and determine an upper bound to its Surface-at-Risk via Gaussian Process Regression. Third, we provide theoretical results on the accuracy of our fitted surface subject to mild assumptions that are verifiable with respect to the data sets collected during system operation. Finally, we experimentally verify our procedure by augmenting a drone's controller and highlight performance increases achieved via our risk-aware approach after collecting less than a minute of operating data.

脚踝推断在很大程度上有助于人类步行的肢体能量产生，从而使运动更加顺畅，更有效。向截肢者提供这项净积极工作需要积极的假体，但有可能实现更自然的辅助运动。为此，本文将运动的多连接模型与基于力的非线性优化控制器一起使用，以实现2个受试者的动力转换假体，以实现类似人类的运动学行为，包括脚踝推断。特别是，我们利用基于模型的控制方法进行动态的双足机器人步行，以开发一种系统的方法，以实现不需要特定于主体的调整的动力假体上的人类行走。我们首先综合一个优化问题，该问题产生类似于人类联合轨迹的步态，并通过基于控制Lyapunov函数的基于lyapunov函数的非线性控制器实现这些步态，从。所提出的控制器是针对两个受试者的假体实施的，而无需在受试者之间进行调整，从而模拟了假体关节的特定主体人类运动学趋势。这些实验结果表明，与传统方法相比，我们基于力的非线性控制方法可以更好地跟踪人类运动轨迹。

在充满活力的腿部运动领域，实现稳定的跳跃一直是一个标志性的挑战。由于长期不足，因此，受控跳跃非常困难，加上非常短的地面阶段，必须调节地面相互作用以调节全球状态。在这项工作中，我们探讨了混合非线性模型预测控制的使用，并与多速率层次结构中的低级反馈控制器配对，以在新颖的3D跳架机器人上实现动态稳定的运动。为了在旋转的多种状态上展示更丰富的行为，规划和反馈层都必须以几何一致的方式完成。因此，我们开发了采用谎言组集成商和适当的反馈控制器的必要工具。我们在实验上证明了在新型机器人上稳定的3D跳，以及模拟中的轨迹跟踪和翻转。

在双皮德机器人上生成健壮步态的能力是他们在硬件上成功实现的关键。为此，这项工作扩展了混合零动力学（HZD）的方法 - 传统上，该方法仅在完美影响事件下通过周期性限制来说明机车稳定性 - 通过包含盐矩阵，以构成合成强大的步行步态的观点。通过共同将扩展盐矩阵的规范和步态生成过程中的机器人的扭矩最小化，我们表明合成的步态比单独使用任何一个术语产生的步态更强大。这些结果在模拟和硬件中显示了琥珀色3M平面和阿塔兰特较低体外外骨骼（无论有没有人类）。最终结果是实验验证，即将盐矩阵与HZD方法相结合，在实践中会产生更健壮的两足步行。

本文介绍了一个框架，用于合成双皮亚机器人步行，该框架通过数据驱动的台阶（S2S）动力学模型适应未知环境和动态误差。我们首先合成一个S2S控制器，该S2S控制器使用脚部的S2S动力学从混合线性倒置摆（H-LIP）模型中稳定步行。接下来，通过经典的自适应控制方法在线学习了机器人S2S动力学的数据驱动表示。因此，通过适当的连续输出合成捕获数据驱动的S2S控制器和低级跟踪控制器，可以通过适当的连续输出合成来实现所需的离散脚放置。所提出的方法是在仿真的3D两足机器人，Cassie和改进的参考速度跟踪的模拟中实现的。所提出的方法还能够实现步行行为，以适应未知载荷，不准确的机器人模型，外部干扰力，偏置速度估计和未知斜率。

机器人系统的参数调整是一项耗时且具有挑战性的任务，通常依赖于人类操作员的领域专业知识。此外，由于许多原因，现有的学习方法不适合参数调整，包括：缺乏“良好机器人行为”的明确数值指标；由于依赖现实世界实验数据而导致的数据有限；以及参数组合的较大搜索空间。在这项工作中，我们提出了一种开源MATLAB偏好优化和用于系统探索高维参数空间的机器人工具箱（Polar）的学习算法，该算法使用基于人类的基于人类偏好的学习。该工具箱的这个目的是系统，有效地实现两个目标之一：1）优化人类操作员偏好的机器人行为； 2）学习操作员的基本偏好格局，以更好地了解可调参数和操作员偏好之间的关系。极性工具箱仅使用主观反馈机制（成对的偏好，共同反馈和序数标签）来实现这些目标，以推断出贝叶斯后验，而不是基本的奖励功能决定用户的偏好。我们证明了工具箱在模拟中的性能，并介绍了基于人类偏好的学习的各种应用。

小型航空车的重量，空间和功率限制通常会阻止现代控制技术的应用，而无需简化大量模型。此外，高速敏捷行为（例如在无人机赛车中表现出来的行为）使这些简化的模型过于不可靠，无法安全至关重要。在这项工作中，我们介绍了时变备份控制器（TBC）的概念：用户指定的操作与备份控制器相结合，该备份控制器生成了参考轨迹，从而确保了非线性系统的安全性。与传统的备份控制器相比，TBC减少了保守主义，可以直接应用于多机构协调以确保安全性。从理论上讲，我们提供了严格减少保守主义的条件，描述了如何在多个TBC之间切换并显示如何将TBC嵌入多代理设置。在实验上，我们验证TBC在过滤飞行员的动作时会安全地增加操作自由，并在将两个四肢的分散安全过滤应用于分散的安全过滤时，证明了稳健性和计算效率。

这项工作为时间延迟系统的安全关键控制提供了一个理论框架。控制屏障功能的理论可为无延迟系统提供正式安全保证，扩展到具有状态延迟的系统。引入了控制屏障功能的概念，以实现正式的安全保证，该概念通过在无限尺寸状态空间中定义的安全集的向前不变性。所提出的框架能够在动态和安全状态下处理多个延迟和分布式延迟，并对可证明安全性的控制输入提供了仿射约束。该约束可以纳入优化问题，以合成最佳和可证明的安全控制器。该方法的适用性通过数值仿真示例证明。

平衡安全性和性能是现代控制系统设计中的主要挑战之一。此外，至关重要的是，在不诱导不必要的保守性降低绩效的情况下，确保安全至关重要。在这项工作中，我们提出了一种通过控制屏障功能（CBF）来进行安全关键控制合成的建设性方法。通过通过CBF过滤手工设计的控制器，我们能够达到性能行为，同时提供严格的安全保证。面对干扰，通过投入到国家安全的概念（ISSF）同时实现了稳健的安全性和性能。我们通过与倒置的示例同时开发CBF设计方法来采用教程方法，从而使设计过程混凝土中的挑战和敏感性。为了确定拟议方法的能力，我们考虑通过CBFS以无需拖车的8级卡车的形式来考虑通过CBF的CBF进行安全至关重要的设计。通过实验，我们看到了卡车驱动系统中未建模的干扰对CBF提供的安全保证的影响。我们表征了这些干扰并使用ISSF，生产出可靠的控制器，该控制器可以在不承认性能的情况下实现安全性。我们在模拟中评估了我们的设计，并且是在实验中首次在汽车系统上评估我们的设计。

控制屏障功能（CBF）已被证明是非线性系统安全至关重要控制器设计的强大工具。现有的设计范式不能解决理论（具有连续时间模型的控制器设计）和实践（所得控制器的离散时间采样实现）之间的差距；这可能导致性能不佳，并且违反了硬件实例化的安全性。我们提出了一种方法，通过将采样DATA对应物合成与这些基于CBF的控制器的方法，使用近似离散的时间模型和采样DATA控制屏障函数（SD-CBFS）。使用系统连续时间模型的属性，我们建立了SD-CBF与采样数据系统的实际安全概念之间的关系。此外，我们构建了基于凸优化的控制器，该控制器正式将非线性系统赋予实践中的安全保证。我们证明了这些控制器在模拟中的功效。