因子图是用于代表机器人技术各种问题的图形模型，例如运动（SFM），同时定位和映射（SLAM）和校准。通常，在他们的核心上，他们有一个优化问题，其术语仅取决于一小部分变量。因子图解决器利用问题的局部性，以大大减少迭代最小二乘（ILS）方法的计算时间。尽管非常强大，但他们的应用通常仅限于无约束的问题。在本文中，我们通过引入Lagrange乘数方法的因子图版本来对因子图内的变量进行建模。我们通过根据因子图提供完整的导航堆栈来显示我们方法的潜力。与标准导航堆栈不同，我们可以使用因子图对本地规划和本地化的最佳控制建模，并使用标准ILS方法来解决这两个问题。我们在现实世界自主导航方案中验证了我们的方法，并将其与ROS中实现的事实上的标准导航堆栈进行了比较。比较实验表明，对于手头的应用程序，我们的系统优于运行时的标准非线性编程求解器内部优化器（IPOPT），同时实现了类似的解决方案。

Designing a local planner to control tractor-trailer vehicles in forward and backward maneuvering is a challenging control problem in the research community of autonomous driving systems. Considering a critical situation in the stability of tractor-trailer systems, a practical and novel approach is presented to design a non-linear MPC(NMPC) local planner for tractor-trailer autonomous vehicles in both forward and backward maneuvering. The tractor velocity and steering angle are considered to be control variables. The proposed NMPC local planner is designed to handle jackknife situations, avoiding multiple static obstacles, and path following in both forward and backward maneuvering. The challenges mentioned above are converted into a constrained problem that can be handled simultaneously by the proposed NMPC local planner. The direct multiple shooting approach is used to convert the optimal control problem(OCP) into a non-linear programming problem(NLP) that IPOPT solvers can solve in CasADi. The controller performance is evaluated through different backup and forward maneuvering scenarios in the Gazebo simulation environment in real-time. It achieves asymptotic stability in avoiding static obstacles and accurate tracking performance while respecting path constraints. Finally, the proposed NMPC local planner is integrated with an open-source autonomous driving software stack called AutowareAi.

Motion planning is challenging for autonomous systems in multi-obstacle environments due to nonconvex collision avoidance constraints. Directly applying numerical solvers to these nonconvex formulations fails to exploit the constraint structures, resulting in excessive computation time. In this paper, we present an accelerated collision-free motion planner, namely regularized dual alternating direction method of multipliers (RDADMM or RDA for short), for the model predictive control (MPC) based motion planning problem. The proposed RDA addresses nonconvex motion planning via solving a smooth biconvex reformulation via duality and allows the collision avoidance constraints to be computed in parallel for each obstacle to reduce computation time significantly. We validate the performance of the RDA planner through path-tracking experiments with car-like robots in simulation and real world setting. Experimental results show that the proposed methods can generate smooth collision-free trajectories with less computation time compared with other benchmarks and perform robustly in cluttered environments.

通常，可以将最佳运动计划作为本地和全球执行。在这样的计划中，支持本地或全球计划技术的选择主要取决于环境条件是动态的还是静态的。因此，最适当的选择是与全球计划一起使用本地计划或本地计划。当设计最佳运动计划是本地或全球的时，要记住的关键指标是执行时间，渐近最优性，对动态障碍的快速反应。与其他方法相比，这种计划方法可以更有效地解决上述目标指标，例如路径计划，然后进行平滑。因此，这项研究的最重要目标是分析相关文献，以了解运动计划，特别轨迹计划，问题，当应用于实时生成最佳轨迹的多局部航空车（MAV），影响力（MAV）时如何提出问题。列出的指标。作为研究的结果，轨迹计划问题被分解为一组子问题，详细列出了解决每个问题的方法列表。随后，总结了2010年至2022年最突出的结果，并以时间表的形式呈现。

室内运动计划的重点是解决通过混乱环境导航代理的问题。迄今为止，在该领域已经完成了很多工作，但是这些方法通常无法找到计算廉价的在线路径计划和路径最佳之间的最佳平衡。除此之外，这些作品通常证明是单一启动单目标世界的最佳性。为了应对这些挑战，我们为在未知室内环境中进行导航的多个路径路径计划者和控制器堆栈，在该环境中，路点将目标与机器人必须在达到目标之前必须穿越的中介点一起。我们的方法利用全球规划师（在任何瞬间找到下一个最佳航路点），本地规划师（计划通往特定航路点的路径）以及自适应模型预测性控制策略（用于强大的系统控制和更快的操作） 。我们在一组随机生成的障碍图，中间航路点和起始目标对上评估了算法，结果表明计算成本显着降低，具有高度准确性和可靠的控制。

在本文中，我们提出了一种反应性约束导航方案，并避免了无人驾驶汽车（UAV）的嵌入式障碍物，以便在障碍物密集的环境中实现导航。拟议的导航体系结构基于非线性模型预测控制（NMPC），并利用板载2D激光雷达来检测障碍物并在线转换环境的关键几何信息为NMPC的参数约束，以限制可用位置空间的可用位置空间无人机。本文还重点介绍了所提出的反应导航方案的现实实施和实验验证，并将其应用于多个具有挑战性的实验室实验中，我们还与相关的反应性障碍物避免方法进行了比较。提出的方法中使用的求解器是优化引擎（开放）和近端平均牛顿进行最佳控制（PANOC）算法，其中采用了惩罚方法来正确考虑导航任务期间的障碍和输入约束。拟议的新颖方案允许快速解决方案，同时使用有限的车载计算能力，这是无人机的整体闭环性能的必需功能，并在多个实时场景中应用。内置障碍物避免和实时适用性的结合使所提出的反应性约束导航方案成为无人机的优雅框架，能够执行快速的非线性控制，本地路径计划和避免障碍物，所有框架都嵌入了控制层中。

为了解决复杂环境中的自主导航问题，本文新呈现了一种有效的运动规划方法。考虑到大规模，部分未知的复杂环境的挑战，精心设计了三层运动规划框架，包括全局路径规划，本地路径优化和时间最佳速度规划。与现有方法相比，这项工作的新颖性是双重的：1）提出了一种新的动作原语的启发式引导剪枝策略，并完全集成到基于国家格子的全球路径规划器中，以进一步提高图表搜索的计算效率，以及2）提出了一种新的软限制局部路径优化方法，其中充分利用底层优化问题的稀疏带系统结构以有效解决问题。我们在各种复杂的模拟场景中验证了我们方法的安全，平滑，灵活性和效率，并挑战真实世界的任务。结果表明，与最近的近期B型zier曲线的状态空间采样方法相比，全球规划阶段，计算效率提高了66.21％，而机器人的运动效率提高了22.87％。我们命名拟议的运动计划框架E $ \ mathrm {^ 3} $拖把，其中3号不仅意味着我们的方法是三层框架，而且还意味着所提出的方法是三个阶段有效。

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.)

在腿部机器人技术中，计划和执行敏捷的机动演习一直是一个长期的挑战。它需要实时得出运动计划和本地反馈政策，以处理动力学动量的非物质。为此，我们提出了一个混合预测控制器，该控制器考虑了机器人的致动界限和全身动力学。它将反馈政策与触觉信息相结合，以在本地预测未来的行动。由于采用可行性驱动的方法，它在几毫秒内收敛。我们的预测控制器使Anymal机器人能够在现实的场景中生成敏捷操作。关键要素是跟踪本地反馈策略，因为与全身控制相反，它们达到了所需的角动量。据我们所知，我们的预测控制器是第一个处理驱动限制，生成敏捷的机动操作以及执行低级扭矩控制的最佳反馈策略，而无需使用单独的全身控制器。

在粗糙的地形上的动态运动需要准确的脚部放置，避免碰撞以及系统的动态不足的计划。在存在不完美且常常不完整的感知信息的情况下，可靠地优化此类动作和互动是具有挑战性的。我们提出了一个完整的感知，计划和控制管道，可以实时优化机器人所有自由度的动作。为了减轻地形所带来的数值挑战，凸出不平等约束的顺序被提取为立足性可行性的局部近似值，并嵌入到在线模型预测控制器中。每个高程映射预先计算了步骤性分类，平面分割和签名的距离场，以最大程度地减少优化过程中的计算工作。多次射击，实时迭代和基于滤波器的线路搜索的组合用于可靠地以高速率解决该法式问题。我们在模拟中的间隙，斜率和踏上石头的情况下验证了所提出的方法，并在Anymal四倍的平台上进行实验，从而实现了最新的动态攀登。

This article presents a novel review of Active SLAM (A-SLAM) research conducted in the last decade. We discuss the formulation, application, and methodology applied in A-SLAM for trajectory generation and control action selection using information theory based approaches. Our extensive qualitative and quantitative analysis highlights the approaches, scenarios, configurations, types of robots, sensor types, dataset usage, and path planning approaches of A-SLAM research. We conclude by presenting the limitations and proposing future research possibilities. We believe that this survey will be helpful to researchers in understanding the various methods and techniques applied to A-SLAM formulation.

本文着重于影响弹性的移动机器人的碰撞运动计划和控制的新兴范式转移，并开发了一个统一的层次结构框架，用于在未知和部分观察的杂物空间中导航。在较低级别上，我们开发了一种变形恢复控制和轨迹重新启动策略，该策略处理可能在本地运行时发生的碰撞。低级系统会积极检测碰撞（通过内部内置的移动机器人上的嵌入式霍尔效应传感器），使机器人能够从其内部恢复，并在本地调整后影响后的轨迹。然后，在高层，我们提出了一种基于搜索的计划算法，以确定如何最好地利用潜在的碰撞来改善某些指标，例如控制能量和计算时间。我们的方法建立在A*带有跳跃点的基础上。我们生成了一种新颖的启发式功能，并进行了碰撞检查和调整技术，从而使A*算法通过利用和利用可能的碰撞来更快地收敛到达目标。通过将全局A*算法和局部变形恢复和重新融合策略以及该框架的各个组件相结合而生成的整体分层框架在模拟和实验中都经过了广泛的测试。一项消融研究借鉴了与基于搜索的最先进的避免碰撞计划者（用于整体框架）的链接，以及基于搜索的避免碰撞和基于采样的碰撞 - 碰撞 - 全球规划师（对于更高的较高的碰撞 - 等级）。结果证明了我们的方法在未知环境中具有碰撞的运动计划和控制的功效，在2D中运行的一类撞击弹性机器人具有孤立的障碍物。

本文提出了一种模型预测控制（MPC）静态跟踪静态和动态障碍物的算法。我们的主要贡献在于提高了潜在的非凸轨道优化的计算途径和可靠性。结果是MPC算法，在笔记本电脑和嵌入式硬件设备（如Jetson TX2）上运行实时运行。我们的方法依赖于在由此产生的轨迹优化中引起多凸结构的跟踪，碰撞和遮挡约束的新颖重新装配。我们利用拆分Bregman迭代技术利用这些数学结构，最终将我们的MPC减少到几毫秒内可解决的一系列凸二次程序。即使考虑到目标轨迹和动态障碍物的简单恒定速度预测，我们的快速重新计划允许在复杂环境中遮挡和无碰撞跟踪。我们在现实物理发动机中进行广泛的台面标记，并表明我们的MPC在可视性，平滑度和计算时度量中表现出最先进的算法。

这项工作为过度分配的平台提供了计算轻量级运动计划器。为此，定义了针对具有多个运动链的移动平台的一般状态空间模型，该模型考虑了非线性和约束。提出的运动计划者基于一种顺序多阶段方法，该方法利用了每个步骤的温暖起步。首先，使用快速行进方法生成全球最佳和平滑的2D/3D轨迹。该轨迹作为温暖的开端馈送到一个顺序线性二次调节器，该线性二次调节器能够生成一个最佳运动计划，而无需为所有平台执行器限制。最后，考虑到模型中定义的约束，生成了可行的运动计划。在这方面，再次采用了顺序线性二次调节器，以先前生成的不受限制的运动计划作为温暖的开始。这种新颖的方法已被部署到欧洲航天局的Exomars测试漫游车中。这款漫游者是具有机器人臂的可容纳Ackermann能力的行星勘探测试床。进行了几项实验，表明所提出的方法加快了计算时间的速度，增加了火星样品检索任务的成功率，可以将其视为过度插入移动平台的代表性用例。

我们为非全面移动机器人设计了MPC方法，并在分析上表明，随着时间的变化，线性化的系统可以在跟踪任务中的来源周围产生渐近稳定性。为了避免障碍物，我们提出了速度空间中的约束，该约束根据当前状态明确耦合两个控件输入。

在本文中，我们提出了一种在动态环境中进行多动能计划的新方法。环境被表示为时间占用网格，它赋予了所有障碍的当前以及未来/预测状态。该方法基于以前的安全走廊生成和多旋转计划的工作，以避免移动和静态障碍。它首先生成了目标的全球途径，该途径没有考虑到环境的动态方面。然后，我们使用时间安全走廊来生成机器人将来可以在离散瞬间进入的安全空间。最后，我们在优化公式中使用了时间安全走廊，该公式说明了多电流动力学以及所有障碍，以生成由多旋翼控制器执行的轨迹。我们在模拟中显示了我们方法的性能。

机器人等系统的安全操作要求它们计划和执行受安全约束的轨迹。当这些系统受到动态的不确定性的影响时，确保不违反限制是具有挑战性的。本文提出了基于受约束差分动态规划（DDP）的附加不确定性和非线性安全约束的安全轨迹，安全轨迹优化和控制方法。在其运动中的机器人的安全性被制定为机会限制了用户所选择的约束满足的概率。通过约束收紧将机会约束转换为DDP制剂中的确定性。为了避免在约束期间的过保守，从受约束的DDP导出的反馈策略的线性控制增益用于预测中的闭环不确定性传播的近似。所提出的算法在三种不同的机器人动态上进行了经验评估，模拟中具有高达12度的自由度。使用物理硬件实现对方法的计算可行性和适用性进行了说明。

本文提出了一种有效且安全的方法，可以避免基于LiDAR的静态和动态障碍。首先，点云用于生成实时的本地网格映射以进行障碍物检测。然后，障碍物由DBSCAN算法聚集，并用最小边界椭圆（MBE）包围。此外，进行数据关联是为了使每个MBE与当前帧中的障碍匹配。考虑到MBE作为观察，Kalman滤波器（KF）用于估计和预测障碍物的运动状态。通过这种方式，可以将远期时间域中每个障碍物的轨迹作为一组椭圆化。由于MBE的不确定性，参数化椭圆形的半肢和半尺寸轴被扩展以确保安全性。我们扩展了传统的控制屏障功能（CBF），并提出动态控制屏障功能（D-CBF）。我们将D-CBF与模型预测控制（MPC）结合起来，以实施安全至关重要的动态障碍。进行了模拟和实际场景中的实验，以验证我们算法的有效性。源代码发布以供社区参考。

在本文中，我们提出了一个新的框架，用于对未知环境的多代理协作探索。提出的方法结合了映射，安全走廊生成和多代理计划中的最新算法。它首先需要我们要探索的卷，然后继续为多个代理提供不同的目标，以探索该卷的体素网格。当所有体素被发现为自由或占据时，探索结束，或者没有发现其余未发现的体素的路径。最先进的计划算法使用时间认知的安全走廊来确保机体内碰撞安全以及静态障碍的安全性。提出的方法以最多4个代理商的最高模拟器状态进行了测试。

在腿的运动中重新规划对于追踪所需的用户速度，在适应地形并拒绝外部干扰的同时至关重要。在这项工作中，我们提出并测试了实验中的实时非线性模型预测控制（NMPC），用于腿部机器人，以实现各种地形上的动态运动。我们引入了一种基于移动性的标准来定义NMPC成本，增强了二次机器人的运动，同时最大化腿部移动性并提高对地形特征的适应。我们的NMPC基于实时迭代方案，使我们能够以25美元的价格重新计划在线，\ Mathrm {Hz} $ 2 $ 2 $ 2美元的预测地平线。我们使用在质量框架中心中定义的单个刚体动态模型，以提高计算效率。在仿真中，测试NMPC以横穿一组不同尺寸的托盘，走进V形烟囱，并在崎岖的地形上招揽。在真实实验中，我们展示了我们的NMPC与移动功能的有效性，使IIT为87美元\，\ Mathrm {kg} $四分之一的机器人HIQ，以实现平坦地形上的全方位步行，横穿静态托盘，并适应在散步期间重新定位托盘。