Classically, the development of humanoid robots has been sequential and iterative. Such bottom-up design procedures rely heavily on intuition and are often biased by the designer's experience. Exploiting the non-linear coupled design space of robots is non-trivial and requires a systematic procedure for exploration. We adopt the top-down design strategy, the V-model, used in automotive and aerospace industries. Our co-design approach identifies non-intuitive designs from within the design space and obtains the maximum permissible range of the design variables as a solution space, to physically realise the obtained design. We show that by constructing the solution space, one can (1) decompose higher-level requirements onto sub-system-level requirements with tolerance, alleviating the "chicken-or-egg" problem during the design process, (2) decouple the robot's morphology from its controller, enabling greater design flexibility, (3) obtain independent sub-system level requirements, reducing the development time by parallelising the development process.

Automation in farming processes is a growing field of research in both academia and industries. A considerable amount of work has been put into this field to develop systems robust enough for farming. Terrace farming, in particular, provides a varying set of challenges, including robust stair climbing methods and stable navigation in unstructured terrains. We propose the design of a novel autonomous terrace farming robot, Aarohi, that can effectively climb steep terraces of considerable heights and execute several farming operations. The design optimisation strategy for the overall mechanical structure is elucidated. Further, the embedded and software architecture along with fail-safe strategies are presented for a working prototype. Algorithms for autonomous traversal over the terrace steps using the scissor lift mechanism and performing various farming operations have also been discussed. The adaptability of the design to specific operational requirements and modular farm tools allow Aarohi to be customised for a wide variety of use cases.

我们探索粒状介质（GM）中软机器的运动，由细长杆的弹性变形产生。提出了由细菌的生理结构的低成本，迅速制造的机器人。它由刚性头部，带有电动机和电池的嵌入式和电池，以及多个弹性杆（我们的灯泡模型）来调查通用汽车的运动。弹性鞭毛在电机一端旋转，它们由于从GM的拖动而变形，推动机器人。外部拖动由鞭毛形状决定，而后者由于外部负载和弹力之间的竞争而改变。在该耦合的流体结构相互作用问题中，我们观察到增加鞭毛的数量可以减小或增加机器人的推进速度，这取决于系统的物理参数。这种简单机器人之间的功能关系中的这种非线性激励我们利用理论，数值模拟和实验来从根本上分析其力学。我们提出了一个简单的欧拉伯努利光束理论的分析框架，其能够定性地捕获这两种情况。当鞭毛变形小时，理论预测定量匹配实验。为了考虑经常在软机器人和微生物中遇到的几何非线性变形，我们实施了一种仿真框架，该框架包括弹性杆的离散微分几何形状模拟，这是一种基于电阻理论的拖曳模型，以及用于流体动力学的改进的斯托克斯法机器人头。与实验数据的比较表明模拟可以定量地预测机器人运动。总的来说，本文中提出的理论和数值工具可以在粒状或流体介质中的这类清晰的机器人的设计和控制来阐明。

我们为腿部机器人和动态操作的计算共同设计提供了一个多功能框架。当前的最新方法通常基于随机采样或并发优化。我们提出了一种新型的二元优化方法，该方法利用运动计划子问题的衍生物（即较低级别）。这些运动规划衍生物使我们能够将任意的设计约束和成本纳入通用非线性计划（即上层）。我们的方法允许在较低级别使用任何可区分的运动计划者，还允许捕获任意设计约束和成本的高层。它有效地优化了机器人的形态，有效载荷分布和执行参数，同时考虑其完整的动态，关节限制和物理约束，例如摩擦锥。我们通过设计跳跃和小跑的四倍机器人来演示这些功能。我们证明我们的方法能够为这些任务设计一个更节能的独奏机器人。

机器人和与世界相互作用或互动的机器人和智能系统越来越多地被用来自动化各种任务。这些系统完成这些任务的能力取决于构成机器人物理及其传感器物体的机械和电气部件，例如，感知算法感知环境，并计划和控制算法以生产和控制算法来生产和控制算法有意义的行动。因此，通常有必要在设计具体系统时考虑这些组件之间的相互作用。本文探讨了以端到端方式对机器人系统进行任务驱动的合作的工作，同时使用推理或控制算法直接优化了系统的物理组件以进行任务性能。我们首先考虑直接优化基于信标的本地化系统以达到本地化准确性的问题。设计这样的系统涉及将信标放置在整个环境中，并通过传感器读数推断位置。在我们的工作中，我们开发了一种深度学习方法，以直接优化信标的放置和位置推断以达到本地化精度。然后，我们将注意力转移到了由任务驱动的机器人及其控制器优化的相关问题上。在我们的工作中，我们首先提出基于多任务增强学习的数据有效算法。我们的方法通过利用能够在物理设计的空间上概括设计条件的控制器，有效地直接优化了物理设计和控制参数，以直接优化任务性能。然后，我们对此进行跟进，以允许对离散形态参数（例如四肢的数字和配置）进行优化。最后，我们通过探索优化的软机器人的制造和部署来得出结论。

将包装从存储设施运送到消费者前门的物流通常采用高度专业的机器人，通常会将子任务分配到不同的系统，例如，操纵器臂进行分类和轮式车辆进行交付。最近的努力试图通过腿部和人形机器人进行统一的方法。但是，这些解决方案占据了大量空间，从而减少了可以适合运送车辆的包装数量。结果，这些庞大的机器人系统通常会降低可伸缩性和并行任务的潜力。在本文中，我们介绍了Limms（锁存智能模块化移动系统），以解决典型的最后一英里交付的操纵和交付部分，同时保持最小的空间足迹。 Limms是一种对称设计的，6型自由度（DOF）的类似于附件的机器人，两端都带有轮子和闩锁机构。通过将锁在表面上并锚定在一端，Limms可以充当传统的6多型操纵器臂。另一方面，多个lims可以锁在一个盒子上，并且像腿部机器人系统一样行为，包装是身体。在运输过程中，与传统的机器人系统相比，LIMM紧紧地折叠起来，占用的空间要少得多。一大批limms单元可以安装在单个送货工具内部，为新的交付优化和混合计划方法开放，从未做过。在本文中，使用硬件原型研究和呈现了LIMM的可行性，以及在典型的最后一英里交付中的一系列子任务的仿真结果。

本文介绍了Deltaz机器人，这是一种厘米级，低成本，三角洲风格的机器人，可提供广泛的功能和鲁棒的功能。当前的技术使三角洲可以通过柔软和刚性材料进行3D印刷，从而易于组装和维护，并降低使用的障碍。机器人的功能源于其三个翻译自由度和一个封闭形式的运动解，这使操作问题与其他操纵器相比更加直观。此外，机器人的低成本为将操纵者民主化为研究环境提供了机会。我们还描述了如何将机器人用作增强学习基准。开源3D打印机设计和代码可向公众使用。

当今，机器人技术的新型机器人运动学和基于学习的应用程序的开发几乎完全在模拟中进行，然后才在现实世界中实施。特别是，与传统的操纵器相比，模块化可重构机器人（MRR）是工业机器人技术的令人兴奋的创新，有望更大的灵活性，提高可维护性和成本效益。但是，几十年来，没有像为机器人操纵器对模块进行模拟和模型组件的工具或标准化方法。我们介绍了工业模块化机器人技术的工具箱（Timor），这是一种python工具箱，可弥合此间隙并将模块化机器人技术集成在现有的仿真和优化管道中。我们的开源库配备了各种示例和教程，并且可以轻松地与现有的仿真工具集成在一起 - 尤其是通过提供任意模块化机器人组件的URDF导出，从而使快速模型生成。

研究界，工业和社会中地面移动机器人（MRS）和无人机（UAV）的重要性正在迅速发展。如今，这些代理中的许多代理都配备了通信系统，在某些情况下，对于成功完成某些任务至关重要。在这种情况下，我们已经开始见证在机器人技术和通信的交集中开发一个新的跨学科研究领域。该研究领域的意图是将无人机集成到5G和6G通信网络中。这项研究无疑将在不久的将来导致许多重要的应用。然而，该研究领域发展的主要障碍之一是，大多数研究人员通过过度简化机器人技术或通信方面来解决这些问题。这阻碍了达到这个新的跨学科研究领域的全部潜力的能力。在本教程中，我们介绍了一些建模工具，从跨学科的角度来解决涉及机器人技术和通信的问题所需的一些建模工具。作为此类问题的说明性示例，我们将重点放在本教程上，讨论通信感知轨迹计划的问题。

解决逆运动学问题是针对清晰机器人的运动计划，控制和校准的基本挑战。这些机器人的运动学模型通常通过关节角度进行参数化，从而在机器人构型和最终效果姿势之间产生复杂的映射。或者，可以使用机器人附加点之间的不变距离来表示运动学模型和任务约束。在本文中，我们将基于距离的逆运动学的等效性和大量铰接式机器人和任务约束的距离几何问题进行形式化。与以前的方法不同，我们使用距离几何形状和低级别矩阵完成之间的连接来通过局部优化完成部分欧几里得距离矩阵来找到逆运动学解决方案。此外，我们用固定级革兰氏矩阵的Riemannian歧管来参数欧几里得距离矩阵的空间，从而使我们能够利用各种成熟的Riemannian优化方法。最后，我们表明，绑定的平滑性可用于生成知情的初始化，而无需大量的计算开销，从而改善收敛性。我们证明，我们的逆运动求解器比传统技术获得更高的成功率，并且在涉及许多工作区约束的问题上大大优于它们。

Humans and animals excel in combining information from multiple sensory modalities, controlling their complex bodies, adapting to growth, failures, or using tools. These capabilities are also highly desirable in robots. They are displayed by machines to some extent - yet, as is so often the case, the artificial creatures are lagging behind. The key foundation is an internal representation of the body that the agent - human, animal, or robot - has developed. In the biological realm, evidence has been accumulated by diverse disciplines giving rise to the concepts of body image, body schema, and others. In robotics, a model of the robot is an indispensable component that enables to control the machine. In this article I compare the character of body representations in biology with their robotic counterparts and relate that to the differences in performance that we observe. I put forth a number of axes regarding the nature of such body models: fixed vs. plastic, amodal vs. modal, explicit vs. implicit, serial vs. parallel, modular vs. holistic, and centralized vs. distributed. An interesting trend emerges: on many of the axes, there is a sequence from robot body models, over body image, body schema, to the body representation in lower animals like the octopus. In some sense, robots have a lot in common with Ian Waterman - "the man who lost his body" - in that they rely on an explicit, veridical body model (body image taken to the extreme) and lack any implicit, multimodal representation (like the body schema) of their bodies. I will then detail how robots can inform the biological sciences dealing with body representations and finally, I will study which of the features of the "body in the brain" should be transferred to robots, giving rise to more adaptive and resilient, self-calibrating machines.

This paper expounds the design and control of a new Variable Stiffness Series Elastic Actuator (VSSEA). It is established by employing a modular mechanical design approach that allows us to effectively optimise the stiffness modulation characteristics and power density of the actuator. The proposed VSSEA possesses the following features: i) no limitation in the work-range of output link, ii) a wide range of stiffness modulation (~20Nm/rad to ~1KNm/rad), iii) low-energy-cost stiffness modulation at equilibrium and non-equilibrium positions, iv) compact design and high torque density (~36Nm/kg), and v) high-speed stiffness modulation (~3000Nm/rad/s). Such features can help boost the safety and performance of many advanced robotic systems, e.g., a cobot that physically interacts with unstructured environments and an exoskeleton that provides physical assistance to human users. These features can also enable us to utilise variable stiffness property to attain various regulation and trajectory tracking control tasks only by employing conventional controllers, eliminating the need for synthesising complex motion control systems in compliant actuation. To this end, it is experimentally demonstrated that the proposed VSSEA is capable of precisely tracking desired position and force control references through the use of conventional Proportional-Integral-Derivative (PID) controllers.

软机器人手的设计和制作仍然是耗时和困难的过程。快速原型的进步在引入设计过程中引入新的复杂性时，显着加速了制造过程。在这项工作中，我们提出了一种采用新型低成本制造技术的方法，与设计工具有助于软手设计人员系统地利用多材料3D打印来制造灵巧的软机器人手。虽然成本和轻量级很低，但我们表明产生的设计是高度耐用的，令人惊讶的强烈，并且能够灵巧地掌握。

通过提供超出人为局限性的环境，机器人是空间探索的关键仪器。跳跃机器人概念是有吸引力的谈判复杂地形的解决方案。然而，在克服的工程挑战中，能够持续运行的跳跃机器人概念，机械故障模式的减少是最基本的。本研究提出开发跳跃机器人，重点是减少机制维护的最小致动。我们介绍了Sarrus式连杆的合成，以限制系统在不使用典型的同步齿轮的情况下对系统进行三种翻译程度。我们将目前的研究界定到垂直固体跳跃，以评估基本主驱动轴的性能。实验室示威者有助于转移理论概念和方法。实验室示威者进行了63％的动能转换效率的跳跃，理论最大为73％。令人满意的运行开辟了朝向太空勘探跳跃机器人平台的发展的设计优化和方向跳跃能力。

当前，选择一个最佳机器人并为给定任务配置为给定任务是由人类专业知识或反复试验完成的。为了评估机器人对特定任务的自动选择和适应，我们引入了一个基准套件，其中包含用于机器人，环境和任务描述的通用格式。我们的基准套件对于模块化机器人特别有用，其中机器人的配置本身会创建许多其他参数以优化。基准定义了此优化问题，并促进了解决方案算法的比较。所有基准都可以通过Cobra.cps.cit.tum.de访问，该网站可方便地共享，参考和比较解决方案。

Snakes and their bio-inspired robot counterparts have demonstrated locomotion on a wide range of terrains. However, dynamic vertical climbing is one locomotion strategy that has received little attention in the existing snake robotics literature. We demonstrate a new scansorial gait and robot inspired by the locomotion of the Pacific Lamprey. This new gait allows a robot to steer while climbing on flat, near-vertical surfaces. A reduced-order model is developed and used to explore the relationship between body actuation and vertical and lateral motions of the robot. Trident, the new wall climbing lamprey-inspired robot, demonstrates dynamic climbing on flat vertical surfaces with a peak net vertical stride displacement of 4.1 cm per step. Actuating at 1.3 Hz, Trident attains a vertical climbing speed of 4.8 cm/s (0.09 Bl/s) at specific resistance of 8.3. Trident can also traverse laterally at 9 cm/s (0.17 Bl/s). Moreover, Trident is able to make 14\% longer strides than the Pacific Lamprey when climbing vertically. The computational and experimental results demonstrate that a lamprey-inspired climbing gait coupled with appropriate attachment is a useful climbing strategy for snake robots climbing near vertical surfaces with limited push points.

可穿戴机器人受到执行器表演的限制，因为它们必须承担自己的电力系统和能源的重量。本文探讨了利用混合模式通过使用液压阀动态重新配置静液压执行器的连接来利用混合模式以轻巧有效的系统来满足多个操作点的想法。分析的机会包括1）在高度齿轮电源或快速电源之间切换，2）动态连接能量蓄能器，3）使用锁定机制进行固定。基于膝盖外骨骼案例研究分析，结果表明，齿轮比之间的切换可以导致更轻，更有效的执行器。此外，结果表明，使用累加器提供预紧力的连续力具有巨大的质量潜力，但如果用作短瞬态的功率助推器，则不会显着降低质量。最后，如果工作周期频繁停止，使用锁定阀可以稍微降低电池质量。提出的多模式方案的操作原理用一氧化碳原型证明。

在混合工业环境中，工人对安全的舒适和积极的看法是成功接受和使用协作机器人的重要要求。本文提出了一个新型的人类机器人互动框架，其中根据操作员的认知工作量和压力在线对机器人行为进行了调整。该方法利用在关节空间中生成B-Spline轨迹的生成，并将多目标优化问题的公式用于在线调整机器人轨迹的总执行时间和平滑度。前者确保了工作场所的人力效率和生产力，而后者则有助于保护用户的舒适性和认知人体工程学。在典型的工业任务中评估了拟议框架的性能。结果表明，其能力可以提高人类二元组的生产率，同时减轻工人引起的认知工作量。

由于有限的有效载荷能力有限，因此在山区环境中的救援任务几乎无法通过标准的腿部机器人或飞行机器人来实现。我们提出了一个新颖的概念，用于绳索攀岩机器人，该机器人可以谈判最新的斜坡并承担重载的有效载荷。机器人通过绳子固定在山上，并配备了一条腿来推向山上并开始跳跃动作。在跳跃之间，提升机被用来绕/放开绳索，以垂直移动并影响横向运动。这种简单的（但有效）的两倍致动，使系统能够实现高安全性和能源效率。确实，绳索可以防止机器人掉落，同时弥补了大部分重量，从而大大减少了腿部执行器所需的努力。我们还提出了一种最佳控制策略，以生成克服障碍的点对点轨迹。由于使用了自定义简化的机器人模型，我们可以实现快速计算时间（$ <$ 1 s）。我们使用完整的机器人模型验证了凉亭模拟中生成的最佳运动，显示了提出的方法的有效性，并确认了我们概念的兴趣。最后，我们进行了可及性分析，表明可实现的目标区域受到脚壁接触的摩擦特性的强烈影响。

本文介绍了BRL/PISA/IIT（BPI）SOFTHAND：单个执行器驱动的，低成本，3D打印，肌腱驱动的机器人手，可用于执行一系列掌握任务。基于PISA/IIT SOFTHAND的自适应协同作用，我们设计了一种新的关节系统和肌腱路由，以促进软化和适应性的协同作用，这有助于我们平衡手的耐用性，负担能力和握住手的性能。这项工作的重点在于该杂种的设计，仿真，协同作用和抓握测试。新颖的小块是根据连锁，齿轮对和几何约束机制设计和印刷的，可以应用于大多数肌腱驱动的机器人手。我们表明，机器人手可以成功地掌握和提起各种目标对象并适应复杂的几何形状，从而反映了软化和适应性协同的成功采用。我们打算为手的设计开放源，以便可以在家用3D打印机上廉价地构建。有关更多详细信息：https：//sites.google.com/view/bpi-softhandtactile-group-bri/brlpisaiit-softhand-design