• 面向混合双轴倾转旋翼四旋翼飞行器过渡控制的统一增量非线性控制器

  在无人机技术快速发展的今天，混合动力倾转旋翼无人机(TRUAV)因其独特的垂直起降(VTOL)能力和卓越的抗风性能而备受关注。这类飞行器能够通过快速调整旋翼方向来应对风扰，同时具备独立控制位置和姿态的能力，大大增强了其环境适应性。然而，这种优势背后隐藏着复杂的控制挑战——由于推力矢量能力导致系统动力学呈现非仿射特性，传统基于线性化控制效果的算法难以有效处理过渡飞行中的控制分配问题。以往的研究多采用具有多个中间状态的切换逻辑控制器来管理过渡过程，这种方法不仅控制逻辑复杂，而且难以实现飞行模式间的平滑过渡。特别是在从低速飞行向高速飞行过渡时，飞行器的控制自由度会从6-DOF减少到4-DOF，如何在

  来源：IEEE Transactions on Robotics

  时间：2025-11-20

• iFEM2.0：基于视觉的触觉传感器的高密度三维接触力场重建与评估

  摘要：基于视觉的触觉传感器通过高分辨率的触觉图像提供丰富的触觉信息，使得能够重建传感器表面的密集接触力场。然而，准确重建三维接触力分布仍然是一个挑战。在本文中，我们提出了多层逆有限元方法（iFEM2.0）作为一种强大且通用的方法来重建密集的接触力分布。我们系统地分析了iFEM2.0框架内的各种参数，并通过仿真和现场机械校准确定了合适的参数组合。我们的方法结合了多层网格约束和脊线正则化来提高鲁棒性。此外，由于目前没有现成的测量设备或评估标准来感知三维接触力分布，我们提出了一个涵盖准确性、保真度和抗噪声能力的基准测试，这可以为未来的力分布重建方法提供参考。所提出的iFEM2.0在仿真和实验评估中都

  来源：IEEE Transactions on Robotics

  时间：2025-11-20

• 带有柔性执行器的髋-膝-踝康复外骨骼：从人机交互控制到临床评估

  摘要：尽管康复外骨骼已经得到了广泛的研究，但针对偏瘫患者异质性双侧运动问题的系统化设计原则仍然知之甚少。在本文中，开发了一种由串联弹性执行器（SEAs）驱动的多关节下肢外骨骼，并系统地探讨了专为偏瘫患者设计的康复机器人的设计理念。该外骨骼为双下肢配备了六个动力关节，采用髋-膝-踝配置，每个关节都集成了一种定制的轻量化SEA模块。为此外骨骼辅助行走设计了一个统一的、以交互为导向的控制框架，包括步态生成、任务调度和高级关节级控制功能。这种闭环设计为解决偏瘫康复需求提供了系统的解决方案，并为双下肢提供了行走辅助。此外，提出了一种多模板步态生成方法，以应对外骨骼辅助行走引起的运动学变化，并以迭代方式增

  来源：IEEE Transactions on Robotics

  时间：2025-11-20

• 使用伪距离和非约束优化算法进行凸物体间的碰撞检测

  摘要：碰撞检测问题在许多科学和工程领域中扮演着重要角色。本文提出了一种用于由隐式曲面片段构成的一般凸物体的碰撞检测方法。我们的方法基于两个关键思想：一是引入了一种新的伪距离概念，称为-距离，这种距离适用于隐式表示的凸物体，并具有所需的凸性和二次可微性；二是利用-距离函数在实空间中构建一个虚拟势场，从而将碰撞检测问题转化为一个无约束凸优化问题。该方法被扩展并应用于检测两个物体在沿线性平移轨迹连续运动时是否发生碰撞，这是连续碰撞检测子问题的一种特殊情况。我们使用C++实现了碰撞检测算法，并进行了大量实验，测试对象包括由平面、二次曲面、超二次曲面、超椭球面和超四次曲面及其片段构成的物体，这些物体处于

  来源：IEEE Transactions on Robotics

  时间：2025-11-20

• 多机器人持续监控：在充电限制条件下最小化延迟和机器人数量

  ```html摘要：在本文中，我们研究了用于持续监控任务的多机器人路径规划问题。我们考虑了机器人电池容量有限的情况，其放电时间为D。我们将需要监控的区域表示为一个加权图的顶点。对于每个顶点，都存在一个关于机器人访问之间最大允许时间的约束，称为延迟。我们的目标是找到能够满足这些延迟约束的最少机器人数量，同时确保机器人能够在充电站定期充电。该问题的决策版本已被证明是PSPACE完全的。我们提出了一种

  来源：IEEE Transactions on Robotics

  时间：2025-11-20

• 一种受蝗虫启发的机器人，具备连续爬行-跳跃-滑翔的运动能力，并具有优化的过渡控制机制

  摘要：蝗虫具有多种运动模式，它们可以在陆地和空中环境中不断切换，从而实现高度的环境适应性。已经开发出几种机器人来模仿蝗虫的跳跃-滑翔运动，但由于小型结构和控制方面的限制，这些机器人的移动能力和过渡稳定性仍然有限。在本文中，我们开发了一种受蝗虫启发的小型机器人（LocustBot），它不仅可以跳跃和滑翔，还可以爬行。我们提出了一种协调驱动机制，使得LocustBot能够用较少的执行器完成跳跃-滑翔动作。为了实现稳定且长距离的移动，我们采用了基于强化学习的优化控制方法来生成并跟踪机器人从起飞到着陆的位置和方向。LocustBot的跳跃-滑翔距离达到了5.39米，显示出这种移动策略的高能量利用效率，

  来源：IEEE Transactions on Robotics

  时间：2025-11-20

• 一种用于改善坐、站和行走效率的下肢可穿戴外骨骼

  摘要：坐、站和走是维持日常生活中独立性的基本活动。然而，衰老或下肢受伤可能会阻碍这些活动，给个人的自主性带来障碍。为应对这一挑战，我们开发了LM-Ease（下肢运动辅助装置），这是一种紧凑且柔软的可穿戴机器人，旨在提供髋部支持。其目的是帮助用户完成坐、站和走等基本日常活动。LM-Ease配备了一个全驱动的肌腱驱动系统，能够无缝切换适用于坐、站和走动作的辅助模式。该设备在用户从站立转为坐姿时提供重力支撑，并在从坐姿转为站立或行走时提供髋部伸展辅助力。初步结果显示，使用LM-Ease后，健康的年轻人（n = 8）的肌肉激活显著降低：从站立转为坐姿时平均减少了15.6%，从坐姿转为站立时减少了17.

  来源：IEEE Transactions on Robotics

  时间：2025-11-20

• 一种基于分布式多模态传感模块的体表级机器皮肤：设计、评估与应用

  摘要：机器人系统开始与人类共存，但由于缺乏触觉感知能力，它们无法像人类那样进行物理互动。许多研究开发了可扩展的触觉传感器，以实现类似人类皮肤的功能。然而，这些传感器存在一些缺点，如需要大量的传感元件，或者对不同类型的触觉反应的敏感度有限。本文提出了一种基于多模态传感模块和多层织物的机器人皮肤，该皮肤同时利用了超分辨率技术和层析转换机制。这些技术能够在较大区域内使用较少的传感元件，并相互补充，以感知人类所能感知的各种触觉刺激。传感器采集的数据会被处理以编码触觉的时空特性，然后通过训练有素的卷积神经网络对这些数据进行解码，从而识别触觉的类型。同时，系统的计算成本也被降至最低，以便在设备上进行实时处

  来源：IEEE Transactions on Robotics

  时间：2025-11-20

• 推进器辅助水下六足机器人的稳定性判据与稳定性提升

  摘要：稳定性标准对于设计腿部机器人的运动规划与控制算法至关重要。如果这些算法无法从理论上确保腿部机器人的稳定性，我们就需要通过大量试验来确定适合稳定运动的参数。然而，现有的大多数稳定性标准都是针对仅依靠腿部驱动的机器人设计的，无法应用于带有推进器辅助的腿部机器人。在这里，我们提出了一种针对带有推进器辅助的水下六足机器人的稳定性标准：通过计算允许的最大和最小推进力，并将其与当前的推进力进行比较来检查机器人的稳定性。在此基础上，我们提出了一种通过调整推进力值来提高机器人稳定性裕度的方法，这一过程被称为稳定性增强。该标准利用优化方法将机器人的姿态、速度、加速度以及腿部关节的角度和角速度等多种变量转化

  来源：IEEE Transactions on Robotics

  时间：2025-11-20

• 基于虚拟现实的机器人辅助尸检组织采样数字孪生系统构建与验证

  在法医病理学和医学研究领域，对逝者进行尸检（post mortem）并获取组织样本是一项至关重要的工作。这些样本为疾病诊断、死因判定以及科学研究提供了不可替代的生物学证据。然而，传统的尸检组织采样过程高度依赖解剖病理医师的手工操作，面临着诸多挑战：操作环境具有生物危害性，对操作者存在健康风险；采样过程的精确度和可重复性难以保证，可能影响后续分析结果的可靠性；此外，缺乏有效的术前规划和模拟手段，使得复杂病例的采样难度增大。如何提升尸检组织采样的安全性、精准性和效率，成为一个亟待解决的关键问题。随着机器人技术、虚拟现实（Virtual Reality, VR）以及数字孪生（Digital Twin

  来源：IEEE Robotics and Automation Letters

  时间：2025-11-20

• Sim2Real Diffusion：利用基础视觉语言模型实现自适应自动驾驶

  摘要：基于仿真的设计、优化和验证对自动驾驶车辆的改进至关重要。然而，其有效性的最终衡量标准是它们能否成功从仿真环境过渡到现实世界（即从“sim2real”过渡）。然而，现有的“sim2real”迁移方法难以满足自动驾驶所需的几个关键要求：(i) 条件化领域适应能力，(ii) 在样本有限的情况下仍保持稳定的性能，(iii) 处理多种领域表示时的模块化能力，以及 (iv) 实时性能。为了解决这些问题，我们提出了一个统一的框架，通过条件潜在扩散技术来学习跨领域的自适应表示，以实现可迁移的自动驾驶。该框架提供了多种选项，包括：(i) 替代的基础模型，(ii) 少样本微调流程，以及 (iii) 用于在源

  来源：IEEE Robotics and Automation Letters

  时间：2025-11-20

• TCN-xLSTM：一种结合TCN和xLSTM的混合时序模型，用于从惯性测量单元（IMU）信号中估计下肢关节力矩

  摘要：准确预测人体关节力矩对于提高可穿戴外骨骼的稳定性、响应性和控制能力至关重要。尽管基于惯性测量单元（IMU）信号的机器学习方法在关节力矩估计方面取得了进展，但现有模型仍存在精度有限、适应步态变化能力不足以及预测性能不佳的问题。本研究提出了一种新型神经网络架构TCN-xLSTM，该架构将时间卷积网络（TCN）与扩展的长短期记忆（xLSTM）模块相结合，仅利用IMU数据实现下肢关节力矩的实时估计。该模型通过时间卷积和增强型记忆处理的双重机制捕捉短期和长期的时间依赖性，同时特征混合策略丰富了时间表示。实验结果表明，TCN-xLSTM在预测髋关节、膝关节和踝关节力矩方面优于基线模型（LSTM、GR

  来源：IEEE Robotics and Automation Letters

  时间：2025-11-20

• 基于柔性连杆速度约束代理的滑模控制

  摘要：本文提出了一种控制策略，用于灵活的连杆操纵器在自由运动中保持高跟踪精度，同时在涉及物理交互或较大位置误差的情境下确保平稳和安全的行为。该策略基于VB-PSMC（Variable Bypass-PSMC）原理设计，通过扩展控制方案来补偿操纵器的弯曲动态。其中，无模型比例应变反馈用于抑制振荡，而基于准静态欧拉-伯努利梁模型的前馈项则用于抵消重力引起的变形。文中对改进后的滑动流形进行了收敛性研究，并对闭环系统的稳定性进行了分析。实验评估了该控制器的性能，并将其与其他控制策略（如PSMC和扭矩限制的PD控制）进行了比较。结果表明，该控制器在自由运动中能够实现精确的末端执行器跟踪，并在接触过程中表

  来源：IEEE Robotics and Automation Letters

  时间：2025-11-20

• 一种基于多视图注意力机制的编码器-解码器框架，用于解决聚类旅行商问题

  摘要：许多自主移动机器人的路径规划场景需要为多个配送点提供服务。这类集群路由问题自然可以表述为“集群旅行商问题”（CluTSP），它包含两个相互依赖的子问题：全局簇间路由用于确定访问簇的顺序，以及局部簇内路由用于优化每个簇内的路径。现有的方法通常分别解决这两个子问题，由于全局决策与局部决策之间信息共享有限，导致解决方案不够最优，并且计算时间较长。为了解决这些限制，我们提出了一个统一的深度强化学习框架，基于一种新颖的多视图注意力编码器-解码器架构，开发出一个强大且灵活的CluTSP路由代理。我们的基于图神经网络的双编码器结构能够有效捕捉全局和局部路由信息，而协作式解码器则从全局角度生成机器人的整

  来源：IEEE Robotics and Automation Letters

  时间：2025-11-20

• 高耐受性软硬复合夹具，用于低损伤机器人草莓采摘

  摘要：本文介绍了一种新型软硬混合夹持器的设计、建模和实验验证，该夹持器专为机器人采摘草莓而设计，旨在解决防止果实损伤和应对障碍物的关键问题。其设计特点包括环绕排列的气动腔室与刚性支撑结构的结合，使得夹持方式能够适应不同形状的果实，同时具有较高的定位精度和较低的环境干扰。此外，还开发了一个集成气流模块，用于在夹持前清除周围的障碍物。文中提出了一种基于支持向量机（SVM）的分类器用于状态识别，以实现果实释放的自动化控制。在手动操作下的现场实验表明，该夹持器的成功率为93.4%，且对新鲜草莓的损伤率仅为2.9%。即使在平移误差≤18毫米和角度误差≤27°的条件下，夹持器的果实抓取成功率仍保持在93%

  来源：IEEE Robotics and Automation Letters

  时间：2025-11-20

• 用于基于视觉的机器人的内存高效体素化可渲染神经三维空间表示

  摘要：在本文中，我们提出了一种基于3D高斯拼接技术的新方法，用于实现内存高效的空间表示。由于视觉信息所需的内存较大，因此高效的空间表示在视觉领域面临着重大挑战。最近3D渲染技术（如神经辐射场（NeRF）和3D高斯拼接）的进步，促使人们探索这些技术在机器人领域的应用。然而，这类3D渲染方法通常专注于生成高质量图像，需要大量参数并产生大量数据，这并不适合机器人应用。为了解决这一挑战，我们提出了3DSR（3D Spatial Representation），这是一种高效的分块化可渲染神经3D空间表示方法，它利用了3D高斯拼接技术。3DSR结合了分块化（内存高效）和3D高斯拼接（高质量图像重建）的优点

  来源：IEEE Robotics and Automation Letters

  时间：2025-11-20

• 基于带状弹簧的等周机器人的设计与控制

  摘要：等周机器人能够通过改变形状来适应不同的任务。它们由三角形模块组成，每个模块都由一根连续的结构构件构成，这根结构构件穿过每个角上的三个滚轮单元。当滚轮单元沿着结构构件移动时，机器人的形状会发生变化，从而改变关节的位置。以往的设计使用充气织物管作为结构构件，但这些系统容易因温度变化而泄漏或压力波动。我们提出了一种以带状弹簧（弯曲的弹簧钢带）作为主要结构构件的等周机器人，并组装了一个八面体形状的机器人。我们详细介绍了可以沿着带状弹簧移动的滚轮模块的设计，并展示了使用带状弹簧时，每个三角形顶点的三个滚轮单元都可以沿着带状弹簧移动。这提高了机器人在不同形态之间转换的速度，并实现了新的运动方式，例如

  来源：IEEE Robotics and Automation Letters

  时间：2025-11-20

• 可重构可伸缩电缆驱动机械手的结构设计与实验

  摘要：电缆驱动机械手（CDM）具有灵活的臂部和空间适应性，常用于检测和探索等工程领域。通过改进臂体和驱动控制箱的结构，可以实现适应性和降低应用成本。在本文中，我们提出了一种新型的电缆驱动机械手，该机械手由可重构的内部骨架和可伸缩的外壳组成。这种可重构、可伸缩的电缆驱动机械手（RECDM）能够在紧凑的驱动控制箱下调节臂长和自由度。为此，我们提出了一种可重构冗余运动学（RRK）算法，以在遇到障碍物时优化臂长。实验首先证明了这种可重构结构的可行性。随后，该机械手通过远端关节成功绘制出了圆形轨迹，展示了高精度的单关节运动和结构稳定性，圆度误差小于10%。静态载荷测试表明，在最大载荷500克的情况下，机

  来源：IEEE Robotics and Automation Letters

  时间：2025-11-20

• 一种用于协作操控中机器人任务与运动规划的层次化视觉-语言与强化学习框架

  摘要：视觉-语言-动作模型（VLAs）采用端到端的学习架构，能够实现视觉感知、语义理解和运动控制的集成。然而，在处理动态或长时序任务时，VLAs在应对目标对象、指令和环境变化时的鲁棒性和实时调整能力较弱。为了解决这些问题，我们提出了VL-RL，这是一个分层框架，包括具有出色视觉信息理解和高级任务规划能力的视觉-语言（VL）规划器，以及基于强化学习（RL）的低级运动规划器，后者具有更高的灵活性和更广泛的应用范围。如果在任务执行过程中环境状态发生变化，VL-RL中的RL规划器将直接根据视觉反馈在子任务层面进行动态调整，以实现任务目标，而无需等待VL规划器进行耗时的信息处理。实验表明，VL-RL能够

  来源：IEEE Robotics and Automation Letters

  时间：2025-11-20

• 利用基于视觉的触觉传感器实现独立间接刀具力估计

  摘要：人类具备将工具无缝整合到自身感知框架中的能力，从而能够与环境进行精确且灵活的互动。这种基于触觉的交互方式使我们在日常任务中能够熟练使用工具，而这是当前机器人系统所缺乏的。在这项研究中，我们提出了一种用于机器人工具使用中的间接力估计的新方法，这是实现高级工具使用的前提。该方法利用基于视觉的触觉感知（VTS）和深度学习技术，通过捕捉触觉图像中的高分辨率空间变形来间接推断力的传递过程，而无需明确了解工具的属性或材料特性。我们使用一个训练好的机器学习模型对多种类型的工具进行了验证，证明了其泛化能力。这项工作首次展示了工具介导的机器人交互中的间接力估计技术，为在现实世界应用中实现更加灵活和适应性强

  来源：IEEE Robotics and Automation Letters

  时间：2025-11-20

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