Any strategy used to distribute a robot ensemble over a set of sequential tasks is subject to inaccuracy due to robot-level uncertainties and environmental influences on the robots' behavior. We approach the problem of inaccuracy during task allocation by modeling and controlling the overall ensemble behavior. Our model represents the allocation problem as a stochastic jump process and we regulate the mean and variance of such a process. The main contributions of this paper are: Establishing a structure for the transition rates of the equivalent stochastic jump process and formally showing that this approach leads to decoupled parameters that allow us to adjust the first- and second-order moments of the ensemble distribution over tasks, which gives the flexibility to decrease the variance in the desired final distribution. This allows us to directly shape the impact of uncertainties on the group allocation over tasks. We introduce a detailed procedure to design the gains to achieve the desired mean and show how the additional parameters impact the covariance matrix, which is directly associated with the degree of task allocation precision. Our simulation and experimental results illustrate the successful control of several robot ensembles during task allocation.

We seek methods to model, control, and analyze robot teams performing environmental monitoring tasks. During environmental monitoring, the goal is to have teams of robots collect various data throughout a fixed region for extended periods of time. Standard bottom-up task assignment methods do not scale as the number of robots and task locations increases and require computationally expensive replanning. Alternatively, top-down methods have been used to combat computational complexity, but most have been limited to the analysis of methods which focus on transition times between tasks. In this work, we study a class of nonlinear macroscopic models which we use to control a time-varying distribution of robots performing different tasks throughout an environment. Our proposed ensemble model and control maintains desired time-varying populations of robots by leveraging naturally occurring interactions between robots performing tasks. We validate our approach at multiple fidelity levels including experimental results, suggesting the effectiveness of our approach to perform environmental monitoring.

This paper focuses on the broadcast of information on robot networks with stochastic network interconnection topologies. Problematic communication networks are almost unavoidable in areas where we wish to deploy multi-robotic systems, usually due to a lack of environmental consistency, accessibility, and structure. We tackle this problem by modeling the broadcast of information in a multi-robot communication network as a stochastic process with random arrival times, which can be produced by irregular robot movements, wireless attenuation, and other environmental factors. Using this model, we provide and analyze a receding horizon control strategy to control the statistics of the information broadcast. The resulting strategy compels the robots to re-direct their communication resources to different neighbors according to the current propagation process to fulfill global broadcast requirements. Based on this method, we provide an approach to compute the expected time to broadcast the message to all nodes. Numerical examples are provided to illustrate the results.

In this manuscript, we present a novel method for estimating the stochastic stability characteristics of metastable legged systems using the unscented transformation. Prior methods for stability analysis in such systems often required high-dimensional state space discretization and a broad set of initial conditions, resulting in significant computational complexity. Our approach aims to alleviate this issue by reducing the dimensionality of the system and utilizing the unscented transformation to estimate the output distribution. This technique allows us to account for multiple sources of uncertainty and high-dimensional system dynamics, while leveraging prior knowledge of noise statistics to inform the selection of initial conditions for experiments. As a result, our method enables the efficient assessment of controller performance and analysis of parametric dependencies with fewer experiments. To demonstrate the efficacy of our proposed method, we apply it to the analysis of a one-dimensional hopper and an underactuated bipedal walking simulation with a hybrid zero dynamics controller.

本文介绍了适用于各种实用多机器人应用的分布式算法。在这种多机器人应用中，使命的用户定义目标可以作为一般优化问题投射，而无需每个不同机器人的子任务的明确指南。由于环境未知，未知的机器人动态，传感器非线性等，优化成本函数的分析形式不可用。因此，标准梯度 - 下降样算法不适用于这些问题。为了解决这个问题，我们介绍了一种新的算法，仔细设计每个机器人的子变速功能，优化可以实现整个团队目标。在该转换时，我们提出了一种基于基于认知的自适应优化（CAO）算法的分布式方法，其能够近似每个机器人成本函数的演变并充分优化其决策变量（机器人动作）。后者可以通过在线学习来实现影响特派团目标的特定特定特征。总体而言，低复杂性算法可以简单地结合任何类型的操作约束，是容错的，并且可以适当地解决时变的成本函数。这种方法的基石是它与块坐标血管下降算法相同的收敛特征。该算法在多种方案下的三个异构模拟设置中评估，针对通用和特定于问题的算法。源代码可在\ url {https://github.com/athakapo/a-distributed-plug-lobot-applications}中获得。

在本文中，我们设计了一个基于信息的多机器人来源，以寻求算法，其中一组移动传感器仅使用基于局部范围的测量值就本地化并移动靠近单个源。在算法中，移动传感器执行源标识/本地化以估计源位置；同时，他们移至新位置，以最大程度地提高有关传感器测量中包含的源的Fisher信息。在这样做的过程中，它们改善了源位置估计，并更靠近源。与传统的攀登算法相比，我们的算法在收敛速度方面具有优越性，在测量模型和信息指标的选择中是灵活的，并且对测量模型误差非常强大。此外，我们提供了算法的完全分布式版本，每个传感器都决定自己的动作，并且仅通过稀疏的通信网络与邻居共享信息。我们进行密集的仿真实验，以测试带有光传感器的小型地面车辆上的大规模系统和物理实验的算法，这表明在寻求光源方面取得了成功。

本文为多代理系统开发了一个随机编程框架，在该系统中，任务分解，分配和调度问题同时被优化。该框架可以应用于具有分布式子任务的异质移动机器人团队。例子包括大流行机器人服务协调，探索和救援以及具有异质车辆的交付系统。由于其固有的灵活性和鲁棒性，多代理系统被应用于越来越多的现实问题，涉及异质任务和不确定信息。大多数以前的作品都采用一种将任务分解为角色的独特方法，以后可以将任务分配给代理。对于角色可以变化并且存在多个分解结构的复杂任务，此假设无效。同时，尚不清楚如何在多代理系统设置下系统地量化和优化任务要求和代理能力中的不确定性。提出了复杂任务的表示形式：代理功能表示为随机分布的向量，任务要求通过可推广的二进制函数验证。在目标函数中选择有风险的条件值（CVAR）作为制定强大计划的度量。描述了一种有效的算法来解决该模型，并在两个不同的实践案例中评估了整个框架：在大流行期间的捕获量和机器人服务协调（例如，Covid-19）。结果表明，该框架是可扩展的，可扩展到示例案例的140个代理和40个任务，并提供了低成本计划，以确保成功的概率很高。

This work studies networked agents cooperating to track a dynamical state of nature under partial information. The proposed algorithm is a distributed Bayesian filtering algorithm for finite-state hidden Markov models (HMMs). It can be used for sequential state estimation tasks, as well as for modeling opinion formation over social networks under dynamic environments. We show that the disagreement with the optimal centralized solution is asymptotically bounded for the class of geometrically ergodic state transition models, which includes rapidly changing models. We also derive recursions for calculating the probability of error and establish convergence under Gaussian observation models. Simulations are provided to illustrate the theory and to compare against alternative approaches.

本文考虑了安全协调一个配备传感器的机器人团队的问题，以减少有关动态过程的不确定性，而该过程将使目标消除信息增益和能源成本。优化这种权衡是可取的，但是在机器人轨迹集中导致非占主酮目标函数。因此，基于协调下降的普通多机器人计划者失去了其性能保证。此外，处理非单调性的方法在受到机器人间碰撞避免约束时会失去其性能保证。由于需要保留性能保证和安全保证，这项工作提出了一种分布式计划者的层次结构方法，该方法使用本地搜索，并根据控制屏障功能提供了基于控制屏障功能的当地搜索和分散的控制器，以确保安全并鼓励及时到达传感位置。通过大量的模拟，硬件测试和硬件实验，我们证明了所提出的方法比基于坐标下降的算法在感应和能源成本之间取得更好的权衡。

虽然在各种应用中广泛使用刚性机器人，但它们在他们可以执行的任务中受到限制，并且在密切的人机交互中可以保持不安全。另一方面，软机器鞋面超越了刚性机器人的能力，例如与工作环境，自由度，自由度，制造成本和与环境安全互动的兼容性。本文研究了纤维增强弹性机壳（释放）作为一种特定类型的软气动致动器的行为，可用于软装饰器。创建动态集参数模型以在各种操作条件下模拟单一免费的运动，并通知控制器的设计。所提出的PID控制器使用旋转角度来控制多项式函数之后的自由到限定的步进输入或轨迹的响应来控制末端执行器的方向。另外，采用有限元分析方法，包括释放的固有非线性材料特性，精确地评估释放的各种参数和配置。该工具还用于确定模块中多个释放的工作空间，这基本上是软机械臂的构建块。

This work considers the path planning problem for a team of identical robots evolving in a known environment. The robots should satisfy a global specification given as a Linear Temporal Logic (LTL) formula over a set of regions of interest. The proposed method exploits the advantages of Petri net models for the team of robots and B\"uchi automata modeling the specification. The approach in this paper consists in combining the two models into one, denoted Composed Petri net and use it to find a sequence of action movements for the mobile robots, providing collision free trajectories to fulfill the specification. The solution results from a set of Mixed Integer Linear Programming (MILP) problems. The main advantage of the proposed solution is the completeness of the algorithm, meaning that a solution is found when exists, this representing the key difference with our previous work in [1]. The simulations illustrate comparison results between current and previous approaches, focusing on the computational complexity.

本文研究了控制多机器人系统以自组织方式实现多边形形成的问题。与典型的形成控制策略不同，在该策略中，机器人被转向以满足预定义的控制变量，例如成对距离，相对位置和轴承，本文的最重要思想是通过将控制输入随机输入到一些机器人（说说）（说说） ，组的顶点机器人），其余的遵循的简单原理是向环形图中的两个最近邻居的中点移动，而没有任何外部输入。在我们的问题中，机器人最初分布在飞机上。 Sopalled Vertex机器人负责确定整个编队的几何形状及其整体大小，而其他人则移动，以最大程度地减少两个直接邻居的差异。在第一步中，每个顶点机器人估计其相关链中机器人的数量。用于估计的两种类型的控制输入是使用最新和最后两次瞬间的测量设计设计的。在第二步中，提出了自组织的形成控制法，只有顶点机器人收到外部信息。两种估计策略之间的比较是根据收敛速度和稳健性进行的。在模拟和物理实验中，整个控制框架的有效性得到了进一步验证。

行为树（BT）是一种在自主代理中（例如机器人或计算机游戏中的虚拟实体）之间在不同任务之间进行切换的方法。 BT是创建模块化和反应性的复杂系统的一种非常有效的方法。这些属性在许多应用中至关重要，这导致BT从计算机游戏编程到AI和机器人技术的许多分支。在本书中，我们将首先对BTS进行介绍，然后我们描述BTS与早期切换结构的关系，并且在许多情况下如何概括。然后，这些想法被用作一套高效且易于使用的设计原理的基础。安全性，鲁棒性和效率等属性对于自主系统很重要，我们描述了一套使用BTS的状态空间描述正式分析这些系统的工具。借助新的分析工具，我们可以对BTS如何推广早期方法的形式形式化。我们还显示了BTS在自动化计划和机器学习中的使用。最后，我们描述了一组扩展的工具，以捕获随机BT的行为，其中动作的结果由概率描述。这些工具可以计算成功概率和完成时间。

合作的任务执行是欧洲社会性的标志，通过代理与环境之间的本地交互通过动态发展的通信信号来实现。受社会昆虫的集体行为的启发，其动力学是由与环境相互作用的调节的，我们表明机器人集体可以通过捕获不稳定成功地对建筑工地进行成核，并合作地建立有组织的结构。相同的机器人集体还可以执行DE-构建，而行为参数的简单更改。这些行为属于沿一个轴的代理商相互作用（合作​​）定义的合作行为的二维相空间，而另一个轴则是代理 - 环境的相互作用（收集和沉积）。我们基于行为的机器人设计方法结合了本地规则的原则推导，使集体能够以鲁棒性解决动态变化的环境和丰富的复杂行为。

近年来，研究人员委托机器人和无人驾驶汽车（UAV）团队委托进行准确的在线野火覆盖范围和跟踪。迄今为止，大多数先前的工作都集中在此类多机器人系统的协调和控制上，但尚未赋予这些无人机团队对火的轨道（即位置和传播动态）进行推理的能力，以提供性能保证时间范围。在空中野火监测的问题上，我们提出了一个预测框架，该框架使多UAV团队的合作能够与概率性能保证一起进行协作现场覆盖和火灾跟踪。我们的方法使无人机能够推断出潜在的火灾传播动态，以在安全至关重要的条件下进行时间扩展的协调。我们得出了一组新颖的，分析的时间和跟踪纠纷界限，以使无人机团队根据特定于案例的估计状态分发有限的资源并覆盖整个火灾区域，并提供概率性能保证。我们的结果不仅限于空中野火监测案例研究，而且通常适用于搜索和救援，目标跟踪和边境巡逻等问题。我们在模拟中评估了我们的方法，并在物理多机器人测试台上提供了建议的框架，以说明真实的机器人动态和限制。我们的定量评估验证了我们的方法的性能，分别比基于最新的模型和强化学习基准分别累积了7.5倍和9.0倍的跟踪误差。

我们描述了更改 - 联系机器人操作任务的框架，要求机器人与对象和表面打破触点。这种任务的不连续交互动态使得难以构建和使用单个动力学模型或控制策略，并且接触变化期间动态的高度非线性性质可能对机器人和物体造成损害。我们提出了一种自适应控制框架，使机器人能够逐步学习以预测更改联系人任务中的接触变化，从而了解了碎片连续系统的交互动态，并使用任务空间可变阻抗控制器提供平滑且精确的轨迹跟踪。我们通过实验比较我们框架的表现，以确定所需的代表性控制方法，以确定我们框架的自适应控制和增量学习组件需要在变化 - 联系机器人操纵任务中存在不连续动态的平稳控制。

This paper presents a learning framework to estimate an agent capability and task requirement model for multi-agent task allocation. With a set of team configurations and the corresponding task performances as the training data, linear task constraints can be learned to be embedded in many existing optimization-based task allocation frameworks. Comprehensive computational evaluations are conducted to test the scalability and prediction accuracy of the learning framework with a limited number of team configurations and performance pairs. A ROS and Gazebo-based simulation environment is developed to validate the proposed requirements learning and task allocation framework in practical multi-agent exploration and manipulation tasks. Results show that the learning process for scenarios with 40 tasks and 6 types of agents uses around 12 seconds, ending up with prediction errors in the range of 0.5-2%.

这项工作提出了一种基于（几乎）全局收敛到所需形状的双极坐标的新型二维形成控制方案（一类微型无环持续图）。规定的绩效控制被用来设计一项分散的控制法，该法律避免了奇异性并引入了针对外部干扰的鲁棒性，同时确保了闭环系统的预定义瞬态和稳态性能。此外，结果表明，所提出的形成控制方案可以同时处理编队操作，缩放和方向规范。此外，拟议的控制法在代理商的任意定向的本地坐标框架中仅使用低成本板视力传感器可以实现，这有利于实际应用。最后，一项编队操纵模拟研究验证了所提出的方法。

本文开发了一个分布式可区分的动态游戏（DDDG）框架，该框架可以从演示中学习多机器人协调。我们将多机器人协调表示为动态游戏，其中机器人的行为由其自身的动态和目标决定，这也取决于他人的行为。因此，可以通过调整每个机器人的客观和动力学来调整协调。提出的DDDG使每个机器人能够以分布式方式自动调整其单个动力学和目标，从而最大程度地减少其轨迹和演示之间的不匹配。此过程需要前向通道的新分布式设计，在该设计中，所有机器人都协作寻求NASH均衡行为，以及一个向后通行，在该阶段通过通信图传播梯度。我们在仿真中测试了DDDG，并给定不同任务配置的四个小组。结果证明了DDDG从演示中学习多机器人协调的能力

主动同时定位和映射（SLAM）是规划和控制机器人运动以构建周围环境中最准确，最完整的模型的问题。自从三十多年前出现了积极感知的第一项基础工作以来，该领域在不同科学社区中受到了越来越多的关注。这带来了许多不同的方法和表述，并回顾了当前趋势，对于新的和经验丰富的研究人员来说都是非常有价值的。在这项工作中，我们在主动大满贯中调查了最先进的工作，并深入研究了仍然需要注意的公开挑战以满足现代应用程序的需求。为了实现现实世界的部署。在提供了历史观点之后，我们提出了一个统一的问题制定并审查经典解决方案方案，该方案将问题分解为三个阶段，以识别，选择和执行潜在的导航措施。然后，我们分析替代方法，包括基于深入强化学习的信念空间规划和现代技术，以及审查有关多机器人协调的相关工作。该手稿以讨论新的研究方向的讨论，解决可再现的研究，主动的空间感知和实际应用，以及其他主题。