a1b2c3d的博客

本文围绕腿部移动月球着陆器的恢复规划和优化方法展开研究，提出了一种新型的恢复规划策略，以解决触地后缓冲结构的恢复问题。通过分类型恢复规划和优化立足点与机身姿态，确保运动规划的稳定裕度大于零，增强了着陆器在崎岖地形下的适应性和工作空间利用率。仿真结果验证了该方法的有效性，表明其在未来月球探索任务中具有广阔的应用前景。

本文研究了人形机器人跳高的技能学习方法，提出了一种基于近端策略优化（PPO）的强化学习框架，并结合课程学习策略，以解决现有基于模型控制方法在灵活性、运动自然度等方面的不足。通过在Ranger Max机器人模型上的模拟实验，验证了所提方法在单腿和双腿机器人上均能实现自然稳定的跳跃，并探索了不同电机输出扭矩限制对跳跃性能的影响。未来将在真实机器人上进一步验证该方法的可行性，并拓展到其他运动技能的学习中。

本博客探讨了四足机器人轻量级机械臂的设计与控制，以及类人机器人跳高技能的学习方法。针对四足机器人搭载机械臂的平衡问题，提出基于分层二次规划的全身控制方法，有效减少机械臂运动对躯干的干扰，并通过实验验证其在复杂地形中的稳定性。对于类人机器人跳高技能，结合近端策略优化（PPO）和课程学习策略，通过仿真实验验证了机器人能够逐步学习高效的跳跃运动。研究为未来机器人技术在复杂任务和动态运动中的应用提供了理论支持和技术基础。

本博文围绕着陆缓冲移动机构与四足机器人轻量级机械臂的研究进展展开，详细分析了通过非对称站立姿势解决着陆器在复杂地形中移动受限的问题，并提出了一种专为四足机器人设计的轻量级机械臂及其基于分层优化的全身控制方法。研究通过理论分析与实验验证，证明了设计方案在提高地形适应性、操作能力与系统稳定性方面的有效性。这些技术在航天探索、救援任务、地质勘探等领域具有广泛的应用前景。

本文探讨了有腿机器人在预定义时间外力估计和着陆缓冲移动机构设计方面的研究进展。针对外力估计，比较了FO、SOSM、HGO和PTO观测器的性能，其中PTO观测器表现出快速收敛和抗噪声能力。对于着陆缓冲移动机构，提出了一种四套并联机构的一体化设计，具备着陆缓冲与移动能力，并分析了其运动特性与优化方向。最后，探讨了外力估计与移动机构之间的关联性及协同发展潜力，为机器人技术在深空探测等领域的应用提供了新思路。

本文提出了一种新型预定义时间动量观测器（PTO），用于估计四足机器人的外力和地面反作用力。相较于传统观测器，PTO能够在预定义时间内快速收敛，并具有较低的测量噪声敏感性。通过单腿力估计和四足机器人运动仿真实验，验证了PTO在不同场景下的稳定性和估计性能。文章还探讨了该方法在足式机器人力控制、状态估计及未来研究方向中的应用前景。

本文探讨了人形机器人的轻量化设计方法及其在关节扭矩和地面反作用力估计方面的技术进展。通过结构与外观一体化设计、承重与外观结合、可变密度点阵等设计方式，有效减轻了机器人重量。同时，提出了一种无需额外传感器的关节扭矩和地面反作用力估计方法，结合动力学模型、摩擦补偿和神经网络优化，提高了估计精度。文章还分析了这些技术在工业生产、服务领域和救援探索中的应用场景，并展望了未来发展方向，包括材料创新、算法优化和多机器人协作。尽管面临材料成本、复杂环境适应性和系统集成等挑战，文中也提出了相应的解决方案。

本文提出了一种基于金属增材制造工艺的仿人机器人大腿轻量化设计方法，采用“结构-外观”集成设计理念，通过拓扑优化、可变密度晶格填充和薄壳设计实现结构减重，同时保证强度和刚度。实验结果表明，该方法相比传统设计在轻量化和应力分布方面具有显著优势，并具备良好的抗扭性能。文章还探讨了该方法的技术优势、实际应用考虑以及未来优化方向，为仿人机器人结构设计提供了新的思路。

本文提出了一种基于力估计的足式导盲机器人交互方法，通过外力估计和自适应算法，使机器人能够感知用户操作意图并应对外部干扰。以受昆虫启发的六足机器人'Little Stronger'为平台，利用浮动基系统建模和递归最小二乘法进行外力估计，并通过广义冲量计算实现运动自适应调整。实验验证了算法在静态力估计、冲击适应和操作适应方面的有效性。该方法无需额外力传感器，具有良好的应用前景，包括导盲、复杂环境作业和人机协作等。

本文详细解析了一种用于视障人士自主引导的六足机器人HexGuide的关键技术，包括路径规划、运动跟踪控制、运动控制、复杂环境导航以及基于力估计的交互技术。通过机场和十字路口的实验验证，HexGuide能够在复杂环境中为视障人士提供高效、可靠的导航服务，展现了机器人在辅助出行领域的巨大潜力。

本文介绍了两款创新型机器人：一款是基于仿生原理的抗摔机器人，具备高刚度、轻重量和多点保护设计，可在摔倒后自主恢复站立，适用于可能发生摔倒的复杂环境；另一款是六足盲导机器人HexGuide，具备改进的A*路径规划算法、动态障碍物避障策略和交通灯识别能力，能够在机场、十字路口等复杂环境中为盲人提供安全可靠的导盲服务。通过仿真和实验验证了两款机器人的性能和应用潜力。

本文介绍了六足滑雪机器人和电动驱动人形机器人的创新设计与控制技术。六足滑雪机器人（SLSR）通过涵道风扇推进系统和滑雪板实现了高效的雪坡滑雪，具备较高的稳定性和速度。而Falling-Crawling人形机器人则通过仿生设计、高刚性轻量化结构以及摔倒检测与轨迹规划技术，显著提高了抗摔能力。研究为机器人在滑雪场物资运输、复杂环境救援等领域的应用提供了技术支撑，并展望了未来机器人技术的发展方向。

本文介绍了一种新型六足滑雪机器人（SLSR）的设计与控制系统，通过引入涵道风扇推进系统（DFPS）实现了机器人在平坦雪面和斜坡上的高效滑雪能力。机器人采用轻量化设计，具备六条腿和滑雪板、滑雪杖等装置，结合虚拟模型控制和质心平衡控制策略，能够完成加速、减速、转弯和制动等动作。实验验证了机器人在不同地形下的滑雪性能，包括平坦雪面、下坡和上坡环境。研究为未来滑雪机器人在复杂雪地环境中的应用提供了新的解决方案。

本文介绍了一种受蝗虫启发的储能关节设计，用于实现跳跃机器人的可变跳跃轨迹控制。通过模仿蝗虫后腿的结构和储能机制，该设计利用扭转弹簧和电机系统实现能量存储的调节，从而在不改变俯仰角的情况下灵活调整跳跃轨迹。文章详细阐述了关节设计原理、储能建模方法、实验验证结果以及未来改进方向，并展示了该机器人在救援、勘探和军事等领域的应用潜力。

本文综述了基于最优控制理论的非线性系统相关研究，内容涵盖最优控制理论的发展历程、非线性系统的数学模型与分析方法、优化问题的求解方法以及非线性系统的最优控制方法。重点介绍了变分法、极值原理和动态规划方法的基本原理及其在非线性系统中的应用，并讨论了近似线性化设计方法的局限性。最后，总结了非线性系统最优控制的研究意义及未来发展方向。

本博客主要探讨了机器人在语言引导下对未知概念对象的抓取研究，以及非线性系统的最优控制理论与应用。通过融合视觉、语义和结构知识表示，机器人能够提升在困难场景下的抓取性能，但仍有改进空间。同时，非线性系统的最优控制研究对于实际控制系统设计至关重要，未来将朝着多学科融合、实时控制和分布式控制方向发展。

本文介绍了一种基于知识系统的语言引导未知概念抓取技术，旨在解决机器人在杂乱环境中根据语言指令抓取未知物体的问题。通过构建多模态知识库并结合多模态融合模块、知识融合模块等，系统能够帮助机器人学习未知概念并成功完成抓取任务。实验表明，该系统在模拟和真实场景中均表现出色，与不利用任何知识的基线方法相比性能提升了20%。文章还探讨了系统的应用前景与挑战，并提出了未来优化方向。

本文探讨了机器人技术中的两个重要研究方向：第七轴自适应阻抗控制算法的实现与优化，以及基于大语言模型的机器人抓取框架。通过离散化处理和ICSO算法优化，提高了机器人控制的精度和稳定性。同时，结合视觉感知和自然语言理解的新框架，使机器人能够有效应对非结构化环境和模糊指令，实现智能抓取决策。实验验证了该框架的实际应用效果，并展望了未来的技术发展方向。

本文提出了一种基于优化自适应阻抗控制的机器人七轴联动磨削平台控制策略。通过设计自适应阻抗控制算法，解决了机器人砂带磨削过程中接触力跟踪误差的问题，并利用改进的猫群优化（ICSO）算法对关键参数进行优化，提高了控制器的性能。研究还分析了控制器的稳态误差和动态响应特性，验证了优化后的控制器在接触力跟踪精度、响应速度以及系统稳定性方面的显著提升。此外，还探讨了实际应用中的关键因素及未来发展方向，为智能制造领域提供了理论支持和实践指导。

本文提出了一种基于非线性干扰观测器（NMOB）的不确定机器人系统连续固定时间跟踪控制方案。通过设计NMOB来估计集中干扰，并将其前馈补偿到非奇异积分终端滑模控制器（NITSMC）中，实现了位置和速度跟踪误差在固定时间内的快速收敛。该方案无需惯性矩阵的逆运算，减少了计算负担，同时具备高精度的干扰估计能力和强鲁棒性。经过数值仿真验证，所提方法在收敛速度、稳态误差和抗干扰性能方面均优于现有方法，适用于工业机器人、服务机器人和水下机器人等多种应用场景。

本文介绍了一种创新的持续任务规划方法——经验适配器，通过结合基于预训练语言模型（PLM）的策略网络、记忆适配器和规则适配器，有效积累和利用环境观察信息及人类反馈规则，显著提高任务规划的成功率和执行效率。实验结果表明，该方法在多个数据集上均优于现有基线方法，并具有广泛的应用前景。

本博文介绍了液压机械臂的精确控制与基于预训练语言模型的持续任务规划的创新方案。在液压机械臂控制方面，提出了DIARC控制器，通过虚拟控制流量设计和在线参数适应算法，显著提高了跟踪精度，并能准确估计末端负载质量。在任务规划领域，提出了经验适配器，由记忆适配器和规则适配器组成，有效融合环境经验和人类反馈，显著提升任务成功率。两种方法均通过仿真和实验验证了其优越性能，具有广泛的应用前景。

本研究探讨了ChatGPT在机器人领域的应用与局限性，包括在无人机控制中的任务规划实验，以及结合机器人状态的FRC系统优势。同时，针对液压机械臂在未知负载下的精确控制问题，提出了DIARC控制器，并通过动态建模和仿真验证其性能。研究还总结了ChatGPT在多方对话和运动控制中的不足，并展望了未来ChatGPT与强化学习结合、多模态信息处理以及液压机械臂控制的实际应用方向。

本文探讨了ChatGPT在机器人领域中的应用，特别是在人机交互和任务规划方面的潜力。文章介绍了FRC架构，结合ChatGPT与FAQ模块和文本检索模块，以提升问答系统的性能，并提出了一种通过API向ChatGPT提供机器人状态信息的任务规划方法。通过实验验证了该方法的有效性，同时讨论了ChatGPT在多轮对话和运动控制方面的挑战。

本文提出了一种基于局部动态拟合的强化学习机器人轨迹优化方法。通过结合高斯混合模型（GMM）和线性二次调节器（LQR）算法，构建从粗到细的动态模型拟合机制，提高机器人与环境交互时动态模型的学习效率和控制器优化效果。实验表明，该方法在样本利用率、学习效率和控制器性能方面均有显著提升，为机器人自主操作提供了新的解决方案。

KGGPT是一种融合ChatGPT与知识图谱的机器人任务规划系统，通过结合大语言模型和结构化知识，提升机器人在任务规划中的效率与成功率。系统利用知识图谱描述机器人技能、服务环境和任务依赖关系，并通过ChatGPT生成行为树策略，实现灵活的任务规划。实验表明，KGGPT在巡逻、通知和交付任务中均优于传统方法，在服务机器人、工业制造和物流配送等领域具有广泛的应用前景。

本博文主要探讨了机器人抛光系统的性能优化方法以及基于知识图谱和ChatGPT的机器人任务规划系统。在机器人抛光系统性能优化部分，详细分析了微机器人的正逆运动学求解、最优控制框架构建、高斯伪谱法（GPM）的应用以及数值模拟结果，展示了3自由度末端执行器相较于传统1自由度末端执行器在降低宏机器人关节速度方面的显著效果。在基于知识图谱和ChatGPT的任务规划部分，提出了KGGPT系统，结合知识图谱的结构化信息与ChatGPT的语言生成能力，为机器人任务规划提供了新的思路，并分析了其优势与挑战。研究结果为机器人系

本文探讨了移动机械臂避障和机器人抛光系统性能优化两个关键技术问题。针对移动机械臂避障，提出了基于凸多面体、棱柱和圆柱体包络的结构表示方法，并构建了粗略估计、一般估计和精细估计模型用于最短距离计算和碰撞检测。通过数值模拟分析了不同模型的效率和准确性，并讨论了切片间距对预测精度的影响。在机器人抛光系统优化方面，提出了一种3-DOF（2R1T）末端执行器，通过宏-微机器人协同控制，提高了路径跟踪和抛光力控制的精度。结合高斯伪谱法的轨迹规划框架，验证了3-DOF末端执行器在弧形路径抛光中的优越性。研究结果表明，所提

本文围绕FURS机器人控制面板界面设计的可用性评估和移动机械臂避障状态表征模型展开研究。通过系统可用性量表（SUS）对FURS机器人控制面板的不同版本界面进行评估，分析其可用性和可学习性的差异，并提出针对性优化建议。同时，针对移动机械臂在不同运动阶段的特点，构建了三种避障状态表征模型，并探讨了其在制造系统和装配车间中的应用与验证方法。研究结果为机器人界面优化和机械臂安全运动控制提供了理论依据和技术支持。

本文探讨了神经肌肉骨骼模型在肘部扭矩预测方面的应用以及FURS机器人控制界面的可用性评估。通过肌肉贡献度分析和IAVOA算法校准，实现了对肘部关节扭矩的高精度预测，并比较了其与其他算法的性能优势。同时，基于用户中心设计原则，对FURS机器人控制界面进行了迭代设计与可用性评估，提出了优化方向。两项研究的结合为康复机器人和医疗设备的智能化发展提供了新的思路和技术支持。

本研究探讨了机器人技术中的力施加方法和肘部扭矩预测问题。在力施加方法方面，通过顺应控制测试区分开关和障碍物，实现了机械手在无精确位置传感器条件下的任务执行能力。在肘部扭矩预测方面，提出了一种基于改进的非洲秃鹫优化算法（IAVOA）的协同校准算法，结合帐篷混沌映射、柯西变异和共轭梯度算法，有效提高了预测精度。实验结果表明，IAVOA算法在收敛速度和预测准确性方面优于传统方法，为康复机器人和人机交互应用提供了有力支持。未来的研究可进一步结合运动规划与多传感器信息，推动机器人技术在工业与医疗领域的广泛应用。

本文研究了一种适用于移动机械手在小空间阻力任务中的负载识别与力施加方法。通过结合阻抗控制和力椭球优化策略，提出了一种高效、准确且安全的解决方案。该方法利用混合力-阻抗控制策略，实现了在无法精确定位的任务空间中安全施加力，并通过优化冗余机器人的雅可比矩阵，增强了力施加能力。实验验证了方法的有效性，包括负载识别实验和力椭球优化实验，结果表明该方法在负载参数估计和操作安全性方面具有显著优势。此外，该方法在工业制造、物流仓储等领域具有广泛的应用前景。

本文提出了一种基于分解运动的高效机器人负载识别方法，通过设计特殊的单关节激励轨迹和解耦动力学模型，实现使用较少的关节数据准确识别负载的动态参数。该方法简化了动力学模型，减少了参数耦合和噪声影响，提高了识别的收敛性能和精度。实验结果表明，该方法在识别不同类型的未知负载方面具有良好的效果，为机器人精准控制提供了可靠的支持。

本研究对比了肌电图（EMG）和超声在腕关节运动评估中的性能，重点分析了两种信号在扭矩估计和角度分类方面的表现。通过开发单自由度腕关节扭矩测量平台，结合实验和数据分析，发现EMG在扭矩估计方面表现更优，而超声在角度分类上具有更高的准确率。研究还探讨了两种信号源的优缺点，并提出了未来研究方向，如改进实验设置、探索复杂算法及结合多信号优势以提升运动评估精度。

本文介绍了基于脑电图（EEG）的智能抓取系统的构建与实验结果，以及肌电（EMG）和超声信号在关节角度与扭矩估计中的比较研究。智能抓取系统通过EEG信号处理、视觉引导抓取、手眼校准和图像轮廓提取，实现了机器人手臂的精准控制，抓取成功率高达100%。同时，EMG和超声信号的研究表明，EMG在扭矩估计方面表现更优，而超声在角度分类上更具优势。两种研究在人机交互中具有互补性，未来可结合多信号融合技术、个性化模型和系统便携化设计，提高系统的性能与用户体验。

本博文探讨了机器人智能学习与控制技术，涵盖了强化学习和脑机接口两大前沿领域。在强化学习部分，详细介绍了动作与状态空间的定义、基于演示的奖励机器构建方法以及仿真环境的选择与实验结果，展示了DDPGfD结合奖励机器在装配任务中的优越性能。在脑机接口部分，提出了基于SSVEP脑电信号的改进FBCCA识别算法，并设计了机器人智能抓取系统，实现了高效的人机交互。同时，文章总结了相关技术的优势，并展望了未来发展方向，如结合更多传感器信息、开发更可靠的框架以及拓展应用领域。

本文探讨了机器人恒力跟踪与装配强化学习的两种研究方法。一是基于动态系统的恒力跟踪阻抗控制方法，通过接触力反馈显著提高了小干扰抑制和大干扰下的重新规划能力；二是示范塑形奖励机器方法，利用示范数据生成奖励函数，有效提升了机器人装配任务中强化学习的训练效率。这些方法为制造业、医疗、物流等领域的机器人应用提供了新的技术支持和解决方案。

本文探讨了机器人恒力跟踪与动力学参数识别的关键技术，提出了一种基于动态系统的阻抗控制方法。该方法结合广义动量观测器（GMO）进行接触力估计，无需额外的力/扭矩传感器，有效应对接触任务中的大、小干扰，提高了恒力跟踪的精度和轨迹规划的鲁棒性。通过非线性优化识别重力和惯性参数，增强了机器人模型的准确性。实验验证了该方法在6自由度协作机器人上的有效性，展示了其在工业抛光打磨和医疗按摩等应用场景中的潜力。与传统方法对比，本文方法在系统稳定性、抗干扰能力和成本控制方面具有明显优势。

本文详细解析了机器人技术中的两项关键技术：柔性关节导纳控制与基于CAD模型的动力学参数识别。柔性关节导纳控制通过双扰动观测器（DDOB）设计，提高了机器人的柔顺性和人机交互性能；动力学参数识别则结合CAD模型和物理现实约束，提升了参数识别精度和控制效果。文章还对两种技术进行了对比分析，并探讨了实际应用中的挑战与解决方案，以及未来发展趋势。

本文探讨了柔性关节导纳控制与注塑机精密控制的前沿技术。在注塑机控制方面，研究提出了一种基于非线性动态模型的集成DIARC控制器，显著提高了跟踪精度和参数估计能力。在柔性关节控制方面，设计了一种新型3-DOF位置控制架构，并结合双干扰观测器（DDOB）以提高系统的抗干扰能力与稳定性。通过理论分析与实时实验验证，这些方法在工业制造和医疗领域展现出广阔的应用前景。