本文系统解析了多机器人协作装配规划的多种方法，重点对比了基于专家知识的分解方法与数据驱动的动态搜索方法。详细阐述了动态搜索在处理复杂结构和隐式协作中的优势，以及走廊式规划和相似任务分组对搜索效率的提升。深入分析了显式、隐式和平行独立三种多机器人协作模式的特点与挑战，并探讨了任务并行化在提高执行效率中的作用及潜在的碰撞风险应对策略。通过乐高装配实验结果表明，MRPA动态搜索和分解方法在成功率和规划效率上均显著优于传统A*算法。文章最后总结了不同方法的适用场景，并展望了融合智能技术、加强协作机制和拓展应用领域的

本文系统解析了多机器人协作装配的规划策略，涵盖稳定引脚计算、领域任务规划与自动化任务规划三大核心环节。通过依赖图确定和增量分析实现抽象任务序列的生成，结合显式分解与深度优先搜索完成可执行自动化任务的转换，并引入失败快速、统计优化等策略提升规划效率与稳定性。以Duplo积木装配为例，展示了从任务分解到实际执行的完整流程，最后总结操作步骤并展望智能化、数据驱动和深度协同的未来发展趋势。

本文介绍了一种模块化、领域引导的多机器人协作装配自动化规划方法，通过高层、中层和底层规划的分层架构，结合任务分解、情况验证与资源分配等机制，实现复杂装配任务的高效自动规划。以乐高得宝积木为案例，展示了死锁预防、结构稳定性分析及机器人协作模式的应用，并通过评估验证了方法的有效性，为工业自动化提供了可扩展的智能化解决方案。

本文探讨了均匀贝叶斯滤波器间的迁移学习机制及其在受限位置-速度系统中的应用，通过模拟分析了不同封闭变体对状态估计精度的影响，结果显示UPS封闭非正式转移方案在正迁移区域表现优异。同时，研究了多机器人协作装配的自动化规划方法，提出基于计划空间的分解方法和状态空间的启发式搜索方法，并结合任务依赖关系进行后处理优化以缩短执行时间。两种规划方法在积木世界领域中均优于传统A*等搜索算法，具备较高的工业应用价值，可有效提升智能制造环境下的生产效率与灵活性。

本文研究了在均匀噪声过程下的贝叶斯滤波与预测问题，重点探讨了基于正交多面体（UOS类）和平行多面体（UPS类）支撑集的均匀分布滤波器之间的转移学习机制。通过引入完全概率设计（FPD）原则，提出了FPD-最优转移学习方法，并对比了一种非正式的投影到交集的转移策略。实验结果表明，非正式转移学习在均方误差和正转移比例上优于FPD-最优方法，显示出其在实际应用中的潜力。文章最后总结了两类滤波器的性质、转移学习流程及未来研究方向。

本文研究了灵活并联机器人在未知环境下的自适应交互控制策略，结合位置控制器与阻抗控制实现高精度的力和速度跟踪，并在平面与曲面交互场景中验证了有效性。同时，提出基于贝叶斯框架的迁移学习方法，扩展均匀建模至平行支撑（UPS），改进滤波性能，并对比FPD最优与非正式转移方法在UOS和UPS滤波器对中的表现，为传感器网络中的知识迁移与状态估计提供新思路。

本文研究了超柔性并联机器人的自适应交互控制方法，涵盖动力学方程推导、接触点运动学分析、Lambda机器人的前馈与反馈控制策略设计，并重点采用阻抗控制实现间接力控制。通过仿真验证了在直线与正弦轨迹跟踪任务中高精度的控制性能（误差小于8mm，精度超99%），并在平坦与曲面交互场景中展示了良好的力调节能力。控制器基于Lyapunov稳定性理论设计，具备良好稳定性、响应速度和鲁棒性。文章总结了关键技术点，并展望其在工业制造、医疗手术和服务机器人等领域的应用前景，同时提出未来在参数优化、复杂环境适应及多机协作方向的研

本文深入解析了机器人奇异构型识别算法与非常柔性并联机器人的自适应交互控制技术。在奇异构型识别方面，提出基于雅可比矩阵奇异值梯度下降的通用算法，适用于不同秩的奇异构型，并结合三菱PA-10机器人及其改进型号进行案例分析，揭示了各自由度对奇异性的贡献。在柔性机器人控制方面，构建了包含柔性连杆的并联机器人系统，采用ANSYS有限元建模与Neweul-M2多体动力学建模相结合的方法，设计非线性-柔性模型位置控制器与阻抗控制器，实现高精度轨迹跟踪与环境自适应交互。通过Matlab仿真验证了控制策略的有效性，并探讨了传

本文提出了一种适用于任意运动学结构冗余机器人的高秩奇异点识别算法。该方法基于雅可比矩阵奇异值的梯度下降技术，通过最小化特定奇异值得到不同秩的奇异配置，并结合子空间旋转与梯度线性组合策略有效提升高秩奇异点的收敛速度。同时，利用吉文斯旋转对奇异向量进行坐标对齐，直观揭示末端执行器失去运动能力的方向。算法在7自由度机器人上的实验表明，其不仅显著缩短了收敛时间（从40秒降至2秒内），还能全面识别各类奇异点，具有高效性与通用性，为机器人运动规划与控制提供了有力支持。

本文介绍基于Wendland函数的高级插值算法及其在动力系统Lyapunov函数求解中的应用。内容涵盖Wendland函数的数学表达与递推关系、无网格配点法对确定性和随机系统的处理方法、最优网格生成策略及线性系统求解技术，并提供了C++与Python的软件实现示例。通过性能对比，展示了因式分解形式在精度与效率上的优势。文章还包含实际操作要点、常见问题解决方法及未来展望，为数值计算和工程应用提供有力支持。

本文研究了果园双机械臂水果采摘的视觉预测控制（VPC）策略，提出了一种在动态环境中安全执行采摘任务的方法，并通过模拟验证了其有效性。未来方向包括移动平台集成与实际测试优化。同时，探讨了Wendland紧支撑径向基函数的高效生成算法及其在非线性系统Lyapunov函数计算中的应用，开发了支持C/C++的多项式因式分解工具，提升了数值精度与计算效率。结合碰撞距离监测机制，确保双机械臂协同作业的安全性，为智能果园机器人提供了理论与技术支撑。

本文提出了一种用于共享工作空间的双机械臂同步控制方案，结合基于图像的视觉伺服（IBVS）与非线性模型预测控制（NMPC），实现高精度、多约束下的协同控制。通过比较全局模型与局部模型（包括欧拉和龙格-库塔近似）在不同深度估计下的预测精度，验证了局部龙格-库塔模型在使用期望深度时具有更优性能。仿真在PR2机器人平台上进行，涵盖了无碰撞、自碰撞、外部障碍物及复合碰撞场景，结果表明该方法能有效驱动双机械臂到达目标位姿，同时满足视觉、关节限位、速度及安全距离等多重约束，展现出良好的鲁棒性和实用性。

本文研究了机器人校准与控制技术，重点探讨了机械臂与二维激光扫描仪的6自由度外部校准方法，发现较细的校准目标（如普通笔）可有效减少畸变引起的误差，且无需专用校准工具。同时，提出基于视觉预测控制（VPC）的双机械臂控制方案，用于果园中的农业任务，通过建立局部与全局视觉特征预测模型、设计成本函数与约束条件，并结合数值求解器实现反应式控制。仿真结果表明该VPC方案在共享工作空间中能高效完成水果采摘任务，具有高成功率且无碰撞。未来工作将聚焦于不确定性建模与校准目标畸变补偿算法的改进。

本文介绍了一种机械臂与2D激光扫描仪之间的6自由度外部校准方法，通过建立校准目标、激光扫描仪及闭合变换链的数学模型，结合优化问题求解与激光测量预处理，实现高精度的空间配准。研究分析了不同轨迹距离、算法选择和校准目标几何形状对校准精度的影响，并通过UR5机器人与Hokuyo激光扫描仪的实际实验验证了方法的有效性。结果表明，短距离轨迹和适当校准目标可显著提升精度，为工业自动化中的传感器-机械臂集成提供了可靠的技术方案。

本文解读了控制理论与机器人校准技术的最新研究成果。在LQR问题的局部观测器设计方面，研究对比了纯状态反馈、改进观测器和组合方法的性能，发现考虑实际工作点的设计在稳态下更优。在机器人校准方面，提出了一种基于扭曲1D校准目标的六自由度外部校准方法，无需复杂设备或额外传感器，提升了校准的准确性与适用性，并通过实验验证了校准轨迹与目标几何形状对结果的影响。研究为病毒传播控制、工业自动化等领域的应用提供了重要技术支持，未来将向更复杂的系统建模与智能校准算法方向发展。

本文研究了基于局部观测器设计的LQR跟踪控制问题，通过简化最优控制律并比较不同假设下的控制系统设计方法，提出了一种结合最优状态反馈与线性观测器的组合控制策略。以HIV/AIDS传播模型为案例，详细阐述了系统建模、平衡点分析、线性化处理、Riccati方程求解及观测器设计过程。通过数值仿真对比了改进观测器与组合方法在状态变量控制、系统稳定性和响应速度方面的性能差异，并给出了根据系统可测量性、稳定性与响应需求选择合适控制方法的具体建议，为实际应用提供了理论依据和实践指导。

本文探讨了在具有跟踪功能的LQR问题中，针对非线性系统的局部观测器设计方法。分析了经典线性化方法存在的缺陷，即观测器插入会改变系统平衡点，导致控制失效；提出了两种改进方案：一是通过在闭环系统平衡点附近设计观测器以保持平衡点不变；二是重新表述优化问题，将估计误差纳入代价函数并联合设计控制器与观测器。通过HIV/AIDS疫情传播模型的案例研究和数值模拟，验证了改进方法的有效性。结果表明，改进的设计过程和新的问题表述方法均能实现系统渐近稳定和有效跟踪，优于经典方法。

本文研究了软机械臂的最优可达性与最优抓取问题，并探讨了局部观测器的设计方法。在最优可达性方面，通过求解基于一阶最优性条件的最优性系统，结合动态与静态控制策略，最小化末端误差与控制能量；在最优抓取方面，针对不同形状目标物体设计了基于距离函数与曲率惩罚的静态优化方案。同时，针对非线性系统中控制律含跟踪项的情况，比较了两种局部观测器设计方法：一种基于新平衡点线性化，另一种通过重构LQR问题联合设计控制与观测器。研究表明，不同参数设置显著影响抓取效果与系统性能，为软体机器人控制提供了理论支持与优化方向。

本文研究了平面软机械臂在静态与动态条件下的最优可达性和抓取问题。基于最优控制理论，建立了考虑不可伸长性、曲率约束、弯曲力矩和点弯曲控制的连续力学模型，并通过离散超冗余机械臂的极限形式推导出四阶非线性偏微分方程系统。针对静态情况，将问题转化为带约束的变分问题，利用增广拉格朗日方法和有限差分离散化求解最优形状；对于动态情况，构建时间-空间联合优化框架，实现末端执行器的高效精准运动规划。在抓取任务中，引入接触距离惩罚项以增强稳定性，并通过数值实验验证了不同控制停用区域和物体形态下的最优配置。研究为软体机器人的设计

本文介绍了一种基于PGD（广义分解 Proper Generalized Decomposition）的机器人路径规划计算宝典方法，结合势流理论与泊松方程求解，实现高效、无死锁的路径规划。通过将起点、目标及障碍物参数作为额外坐标引入模型，构建离线索引式‘计算宝典’，显著提升在线实时性。方法利用高斯源项建模和SVD降维，结合有限元离散与交替方向迭代求解，在二维环境中生成调和势场并提取流线作为机器人轨迹。仿真结果表明，该方法在无障碍、静态障碍及动态障碍场景下均能快速生成最优路径，尤其适用于需要实时响应的复杂环境

本文介绍了在ICINCO 2019会议上发表的一项关于基于适当广义分解（PGD）的计算宝典（Vademecum）技术在机器人路径规划中的应用研究。该技术通过求解包含起始点、目标点和动态障碍物参数的泊松方程，生成无局部最小值的调和势场，实现了高效、实时的无碰撞路径规划。相比传统方法，PGD-Vademecum显著降低了计算成本，并能在极短时间内重建势场。模拟结果验证了其可行性与优势，未来可拓展至更复杂场景、结合人工智能技术并优化硬件性能以进一步提升应用效果。