This paper presents a safety-critical locomotion control framework for quadrupedal robots. Our goal is to enable quadrupedal robots to safely navigate in cluttered environments. To tackle this, we introduce exponential Discrete Control Barrier Functions (exponential DCBFs) with duality-based obstacle avoidance constraints into a Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) with Whole-Body Control (WBC) framework for quadrupedal locomotion control. This enables us to use polytopes to describe the shapes of the robot and obstacles for collision avoidance while doing locomotion control of quadrupedal robots. Compared to most prior work, especially using CBFs, that utilize spherical and conservative approximation for obstacle avoidance, this work demonstrates a quadrupedal robot autonomously and safely navigating through very tight spaces in the real world. (Our open-source code is available at github.com/HybridRobotics/quadruped_nmpc_dcbf_duality, and the video is available at youtu.be/p1gSQjwXm1Q.)
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近年来，商业上可用和负担得起的四足动物机器人激增，其中许多平台在研究和行业中都被积极使用。随着腿部机器人的可用性的增长，对这些机器人能够执行有用技能的控制器的需求也是如此。但是，大多数用于控制器开发的基于学习的框架都集中在培训机器人特定的控制器上，该过程需要为每个新机器人重复。在这项工作中，我们引入了一个用于训练四足机器人的广义运动（Genloco）控制器的框架。我们的框架合成了可以部署在具有相似形态的各种四足动物的机器人上的通用运动控制器。我们提出了一种简单但有效的形态随机化方法，该方法在程序上生成了一组训练的模拟机器人。我们表明，通过对这套模拟机器人进行训练，我们的模型获得了更多的通用控制策略，这些策略可以直接转移到具有多种形态的新型模拟和真实世界机器人中，在训练过程中未观察到。
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基于学习的控制方案最近表现出了出色的效力执行复杂的任务。但是，为了将它们部署在实际系统中，保证该系统在在线培训和执行过程中将保持安全至关重要。因此，我们需要安全的在线学习框架，能够自主地理论当前的信息是否足以确保安全或需要新的测量。在本文中，我们提出了一个由两个部分组成的框架：首先，在需要时积极收集测量的隔离外检测机制，以确保至少一个安全备份方向始终可供使用；其次，基于高斯的基于过程的概率安全 - 关键控制器可确保系统始终保持安全的可能性。我们的方法通过使用控制屏障功能来利用模型知识，并以事件触发的方式从在线数据流中收集测量，以确保学习的安全至关重要控制器的递归可行性。反过来，这又使我们能够提供具有很高概率的安全集的正式结果，即使在先验未开发的区域中也是如此。最后，我们在自适应巡航控制系统的数值模拟中验证了所提出的框架。
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强化学习（RL）文献的最新进展使机器人主义者能够在模拟环境中自动训练复杂的政策。但是，由于这些方法的样本复杂性差，使用现实世界数据解决强化学习问题仍然是一个具有挑战性的问题。本文介绍了一种新颖的成本整形方法，旨在减少学习稳定控制器所需的样品数量。该方法添加了一个涉及控制Lyapunov功能（CLF）的术语 - 基于模型的控制文献的“能量样”功能 - 到典型的成本配方。理论结果表明，新的成本会导致使用较小的折现因子时稳定控制器，这是众所周知的，以降低样品复杂性。此外，通过确保即使是高度亚最佳的策略也可以稳定系统，添加CLF术语“鲁棒化”搜索稳定控制器。我们通过两个硬件示例演示了我们的方法，在其中我们学习了一个cartpole的稳定控制器和仅使用几秒钟和几分钟的微调数据的A1稳定控制器。
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我们解决了使四足机器人能够使用强化学习在现实世界中执行精确的射击技巧的问题。开发算法使腿部机器人能够向给定的目标射击足球，这是一个具有挑战性的问题，它将机器人运动控制和计划结合到一项任务中。为了解决这个问题，我们需要考虑控制动态腿部机器人期间的动态限制和运动稳定性。此外，我们需要考虑运动计划，以在地面上射击难以模拟的可变形球，并不确定摩擦到所需的位置。在本文中，我们提出了一个层次结构框架，该框架利用深厚的强化学习来训练（a）强大的运动控制政策，可以跟踪任意动议，以及（b）一项计划政策，以决定所需的踢球运动将足球射击到目标。我们将提议的框架部署在A1四足动物机器人上，使其能够将球准确地射击到现实世界中的随机目标。
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本文解决了机器人的问题，可以协作将电缆带到指定的目标位置，同时避免实时碰撞。引入电缆（与刚性链接相反）使机器人团队能够通过电缆的松弛/拉特开关更改其内在尺寸，从而使机器人团队能够穿越狭窄的空间。但是，这是一个具有挑战性的问题，因为混合模式开关以及多个机器人和负载之间的动态耦合。以前解决此类问题的尝试是离线执行的，并且不考虑避免在线障碍。在本文中，我们介绍了一个级联的计划方案，并采用平行的集中式轨迹优化，涉及混合模式开关。我们还每个机器人开发了一组分散的计划者，这使我们可以解决在线协作负载操作问题的方法。我们开发并演示了第一个能够移动有线电视载荷的首个协作自治框架之一，该框架太重了，无法通过一个机器人移动，通过狭窄空间，具有实时反馈和实验中的反应性计划。
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腿部运动的最新进展使四足动物在具有挑战性的地形上行走。但是，两足机器人本质上更加不稳定，因此很难为其设计步行控制器。在这项工作中，我们利用了对机车控制的快速适应的最新进展，并将其扩展到双皮亚机器人。与现有作品类似，我们从基本策略开始，该策略在将适应模块的输入中作为输入作为输入。该外部媒介包含有关环境的信息，并使步行控制器能够快速在线适应。但是，外部估计器可能是不完善的，这可能导致基本政策的性能不佳，这预计是一个完美的估计器。在本文中，我们提出了A-RMA（Adapting RMA），该A-RMA（适应RMA）还通过使用无模型RL对其进行了鉴定，从而适应了不完美的外部外部估计器的基本策略。我们证明，A-RMA在仿真中胜过许多基于RL的基线控制器和基于模型的控制器，并显示了单个A-RMA策略的零拍摄部署，以使双皮德机器人Cassie能够在各种各样的现实世界中的不同场景超出了培训期间所见。 https://ashish-kmr.github.io/a-rma/的视频和结果
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视觉惯性进程（VIO）被广泛用于多次计算机的状态估计，但在很少的视觉特征或过度攻击性飞行中的环境中起作用可能很差。在这项工作中，我们建议使用任何基于功能的VIO算法使用的多杆避免感知碰撞轨迹轨迹计划器。我们的方法能够以快速的速度飞行车辆到达目标位置，从而避免在未知的固定环境中遇到障碍，同时达到良好的VIO状态估计精度。拟议的规划师样本了一组最小的混蛋轨迹，并发现其中无冲突的轨迹，然后根据其目标和感知质量对其进行评估。特征及其位置的运动模糊都是为了感知质量。我们对功能运动模糊的新颖考虑使轨迹在具有不同光级别的环境下的侵略性自动适应。评估中的最佳轨迹是由车辆跟踪的，当从相机中收到新图像时，将以退缩的方式更新。仅对VIO做出了通用假设，因此计划器可以与各种现有系统一起使用。提出的方法可以在船上的小型嵌入式计算机上实时运行。我们通过在室内和室外环境中进行实验验证了我们提出的方法的有效性。与感知不可或缺的策划者相比，提议的计划者在摄像机的视野中保留了更多功能，并使飞行变得不那么侵略性，从而使VIO更加准确。它还减少了VIO失败，这是对感知态度计划者的发生，但并非针对拟议的计划者。还验证了拟议的规划师飞越密集障碍的能力。可以在https://youtu.be/qo3lzirpwtq上找到实验视频。
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束缚的四型旋转器用于扩展飞行操作，其中通过连接到外部电源的系绳提供了系统的电源。在这项工作中，我们考虑了由单个系绳动力的多个四轮驱动器组成的系统。我们研究影响功率需求的设计因素，例如系绳的电阻，输入电压和四轮驱动器的位置。我们提出了一项分析，以预测为每个Quadcopter的推力提供的一系列n系二极管的所需功率，以确保电气安全性并有助于设计优化。我们发现，由于基本电气限制，推力的临界边界无法超过。我们比较了一个束缚的四轮驱动器和两个束缚四轮驱动器的功耗，并表明，对于距锚点足够远的大型四轮驱动器，一个二极管系统会消耗较小的功率。我们表明，对于一种代表性的消防用例，一个具有两个四轮驱动器的束缚系统比带有一个四轮驱动器的相应系统少消耗26％的功率。最后，我们提出了实验，证明了在混乱的环境中与一四分之一的束缚系统相比，使用两四分之一的束缚系统，例如穿过窗户并将物体抓住障碍物。
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我们的目标是使机器人能够以情感方式执行功能任务，无论是响应用户的情绪状态还是表达其信心水平。先前的工作已经提出了从用户反馈中每个目标情绪的学习独立成本功能，以便机器人可以在遇到的任何情况下将其与任务和环境特定目标一起优化。但是，在建模多种情绪并且无法推广到新的情绪时，这种方法效率低下。在这项工作中，我们利用了一个事实，即情绪并非彼此独立：它们是通过价值占主导地位的潜在空间（VAD）相关的。我们的关键想法是学习一个模型，以使用用户标签映射到VAD上。考虑到轨迹的映射和目标VAD之间的距离，可以使该单个模型代表所有情绪的成本功能。结果1）所有用户反馈都可以促进学习每一个情绪； 2）机器人可以为空间中的任何情感生成轨迹，而不仅仅是少数预定义的轨迹； 3）机器人可以通过将其映射到目标VAD来对用户生成的自然语言进行情感响应。我们介绍了一种交互式学习将轨迹映射到该潜在空间并在模拟和用户研究中对其进行测试的方法。在实验中，我们使用一个简单的真空机器人以及Cassie Biped。
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