软机器人由于其机械合规性可以安全地与环境相互作用。在现代的软机器人的现代设计中，自我碰撞也用于在不同的任务中提高其性能。但是，开发一个可以很好地处理碰撞响应的高效且可靠的模拟器，仍然是软机器人技术研究中的一项艰巨任务。本文基于几何优化提供了一个碰撞感知的模拟器，其中我们开发了一种高效且逼真的碰撞检查 /响应模型，该模型包含了超弹性材料特性。软机器人的驱动变形和碰撞响应都是基于几何目标的。可以通过最小化基于几何的目标函数来获得软机器人的无碰撞主体。与基于FEA的物理模拟不同，所提出的管道的计算成本要低得多。此外，在处理具有较大体积变化的软机器人时，适用自适应重新捕获以提高收敛性。在不同的软机器人上进行了实验测试，以验证我们的方法的性能。

在本文中，我们介绍了一个数据驱动的框架，以优化软抓地力的平面外刚度，以实现机械性能，如难以扭动且易于弯曲。在软气动弯曲执行器（SPBA）的设计中证明了该方法的有效性。首先，定义了一个新的目标函数来定量评估平面外刚度以及弯曲性能。然后，对SPBA设计的参数模型进行灵敏度分析，以确定有限元分析（FEA）的优化设计参数。为了启用数值优化的计算，采用数据驱动的方法来学习成本函数，该成本函数直接代表平面外刚度作为设计变量的可区分函数。一种基于梯度的方法用于最大化SPBA的平面外刚度，同时确保特定的弯曲性能。我们方法的有效性已在3D打印的握把上进行的物理实验中得到了证明。

仿真是用于创建控制策略和测试各种物理参数的机器人技术的重要步骤。 Soft Robotics是一个领域，由于可变形材料组件的非线性以及其他创新性且通常是复杂的物理特性而引起了独特的物理挑战，以模拟其主题。由于使用传统技术模拟柔软和异质物体的计算成本，刚性机器人模拟器不太适合模拟软机器人。因此，许多工程师必须构建自己为系统量身定制的一次性模拟器，或使用具有降低性能的现有模拟器。为了促进这项激动人心的技术的开发，这项工作为各种软机器人提供了交互式，准确和多功能的模拟器。我们的开源3D仿真引擎Cronos与可变形和刚性对象的超快速性能的质量弹簧模型平行。我们的方法适用于多种非线性材料构型，包括高变形性，体积致动或异质刚度。这种多功能性提供了在单个机器人模拟中自由混合材料和几何成分的能力。通过利用非线性胡克恩质量弹簧系统的灵活性和可扩展性，该框架通过高度并行模型模拟柔软而刚性的对象，以实现近实时速度。我们描述了有效的GPU CUDA实施，我们证明了该实施是为了在消费级GPU卡上实现每秒超过10亿个元素的计算。通过将结果与Euler-Bernoulli光束理论，固有频率预测和软结构在大变形下的软结构进行比较来验证系统的动态物理准确性。

我们提出了一个新型的多体动力学仿真框架，该框架可以有效地处理较大的维度和互补性多接触条件。典型的接触模拟方法执行接触式脉冲级的固定点迭代（IL-FPI），该迭代具有高度的矩阵反转和乘法以及对不良条件接触情况的敏感性。为了避免这种情况，我们提出了一个基于速​​度级固定点迭代（VL-FPI）的新颖框架，该迭代通过利用特定的替代动力学和接触淋巴结（带有虚拟节点），它不仅可以实现互联网脱钩，而且可以实现他们的轴间轴解耦合（即接触对角线化）。然后，这使我们能够在每个VL-FPI迭代环过程中单次/并行解决接触问题，而替代动态结构使我们能够规避大型/密度矩阵反转/乘法，从而显着加快了仿真的加快。有改进的收敛属性的时间。从理论上讲，我们的框架解决方案与原始问题的解决方案是一致的，进一步阐明了我们提出的求解器收敛的数学条件。我们提出的仿真框架的性能和性能也得到了证明，并针对包括可变形物体在内的各种大维/多接触场景进行了实验验证。

脊柱裂（SB）是在妊娠早期阶段出现的出生缺陷，脊髓周围的脊柱闭合不完全。对仍在怀孕子宫中的胎儿进行的对胎儿镜脊柱叶片修复的兴趣日益增加，这促使需要进行适当的训练。此类过程的学习曲线非常陡峭，需要出色的程序技能。基于计算机的虚拟现实（VR）模拟系统提供了一个安全，成本效益且可配置的培训环境，而没有道德和患者安全问题。但是，据我们所知，目前尚无用于胎儿镜SB修复程序的商业或实验VR培训模拟系统。在本文中，我们为SB-Repair的核心手动技能培训提供了新颖的VR模拟器。通过获得14位临床医生的主观反馈（面部和内容有效性），进行了初始的模拟现实主义验证研究。总体模拟现实主义平均在5分李克特量表上标记为4.07（1-非常不现实，5-非常现实）。它作为SB-REPAIR以及学习基本腹腔镜技能的有用性分别标记为4.63和4.80。这些结果表明，胎儿镜手术的VR模拟可能会导致外科训练，而不会使胎儿及其母亲处于危险之中。它还可以促进更广泛的胎儿镜手术适应，以代替更具侵入性的开放性胎儿手术。

柔软的钳口尖端几乎普遍地与平行钳口机器人夹持器普遍使用，因为它们可以增加接触面积和钳口之间的摩擦和要操纵的物体。然而，符合曲面和刚性物体之间的相互作用是难以模拟的。我们介绍了一种使用增量潜在联系人（IPC）的新型模拟器的IPC-Graspsim - 一个用于计算机图形学的2020年的变形模型 - 这既在抓住期间就模拟了符合JAW提示的动态和变形。 IPC-Graspsim使用一组2,000个物理掌握在16个对手对象中进行评估，其中标准分析模型表现不佳。与分析Quasistatic接触型号（软点接触，REACH，6DFC）和动态掌握模拟器（ISAAC健身房）（具有Flex后端的ISAAC健身房，结果表明IPC-Graspsim更准确地模拟现实世界掌握，增加F1得分9％。所有数据，代码，视频和补充材料都可以在https://sites.google.com/berkeley.edu/ipcgraspsim中获得。

近二十年来，软机器人技术一直是机器人社区中的一个热门话题。但是，对于软机器人进行建模和分析的可用工具仍然有限。本文介绍了一个用户友好的MATLAB工具箱Soft Robot Simulator（Sorosim），该工具集合了Cosserat杆的几何变量应变（GVS）模型，以促进对软，刚性或混合机器人系统的静态和动力分析。我们简要概述了工具箱的设计和结构，并通过将其结果与文献中发布的结果进行比较。为了突出该工具箱有效建模，模拟，优化和控制各种机器人系统的潜力，我们演示了四个示例应用程序。所示的应用探索了单，分支，开放式和闭合链机器人系统的不同执行器和外部加载条件。我们认为，软机器人研究社区将从Sorosim工具箱中大大受益，用于多种应用。

我们提出了一个机器人学习和计划框架，该框架以最少的共同努力生成有效的工具使用策略，能够处理不同于培训的物体。利用有限元方法（FEM）基于模拟器，该模拟器在观察到的刀具使用事件给定的细粒度，连续的视觉和物理效果中，通过提出的迭代迭代符号深化回归（IDSR）算法来识别促成效果的基本物理特性。我们进一步设计了一种基于最佳控制的运动计划方案，以整合机器人和特定于工具的运动学和动力学，以产生有效的轨迹，从而实现学习性能。在模拟中，我们证明了所提出的框架可以产生更有效的工具使用策略，这与在两个示例任务中观察到的框架截然不同。

机器人社区在为软机器人设备建模提供的理论工具的复杂程度中看到了指数增长。已经提出了不同的解决方案以克服与软机器人建模相关的困难，通常利用其他科学学科，例如连续式机械和计算机图形。这些理论基础通常被认为是理所当然的，这导致复杂的文献，因此，从未得到完整审查的主题。Withing这种情况下，提交的文件的目标是双重的。突出显示涉及建模技术的不同系列的常见理论根源，采用统一语言，以简化其主要连接和差异的分析。因此，对上市接近自然如下，并最终提供在该领域的主要作品的完整，解开，审查。

布模拟在计算机动画，服装设计和机器人辅助敷料中具有广泛的应用。这项工作提出了一个可区分的布模拟器，其附加梯度信息促进了与布相关的应用。我们可区分的模拟器扩展了基于投影动力学（PD）和干摩擦接触的最先进的布模拟器。我们从以前的工作中汲取灵感，提出了一种快速新颖的方法，用于通过干摩擦接触在基于PD的布模拟中得出梯度。此外，我们对富含接触的布模拟中梯度的实用性进行了全面的分析和评估。最后，我们证明了模拟器在许多下游应用中的功效，包括系统识别，辅助调味料的轨迹优化，闭环控制，逆设计和实际降低SIM转移。我们观察到通过使用我们的梯度信息来求解大多数这些应用程序获得的大幅加速。

长期以来，PATH规划一直是机器人技术的主要研究领域之一，PRM和RRT是最有效的计划者之一。尽管通常非常有效，但这些基于抽样的计划者在“狭窄通道”的重要情况下可能会变得昂贵。本文开发了专门为狭窄通道问题制定的路径规划范例。核心是基于计划由椭圆形工会封装的刚体机器人的计划。每个环境特征都使用具有$ \ Mathcal {C}^1 $边界的严格凸面来表示几何（例如，超级方面）。这样做的主要好处是，配置空间障碍物可以以封闭形式明确地进行参数化，从而可以使用先验知识来避免采样不可行的配置。然后，通过表征针对多个椭圆形的紧密体积，可以保证涉及旋转的机器人过渡无碰撞，而无需执行传统的碰撞检测。此外，通过与随机抽样策略结合使用，可以将提出的计划框架扩展到解决较高的维度问题，在该问题中，机器人具有移动的基础和铰接的附属物。基准结果表明，所提出的框架通常优于基于采样的计划者的计算时间和成功率，在找到单身机器人和具有较高维度配置空间的狭窄走廊的路径方面。使用建议的框架进行了物理实验，在人形机器人中进一步证明，该机器人在几个混乱的环境中行走，通道狭窄。

软执行器为轻柔的抓握和灵活的操纵等任务提供了一种安全，适应性的方法。但是，由于可变形材料的复杂物理学，创建准确的模型来控制此类系统是具有挑战性的。准确的有限元方法（FEM）模型具有用于闭环使用的过度计算复杂性。使用可区分的模拟器是一种有吸引力的替代方案，但是它们适用于软执行器，可变形材料仍然没有被忽略。本文提出了一个结合两者优势的框架。我们学习了一个由材料属性神经网络和其余操纵任务的分析动力学模型组成的可区分模型。该物理信息模型是使用FEM生成的数据训练的，可用于闭环控制和推理。我们在介电弹性体执行器（DEA）硬币提取任务上评估我们的框架。我们模拟使用DEA使用摩擦接触，使用FEM沿着表面拉动硬币的任务，并评估物理信息模型以进行模拟，控制和推理。与FEM相比，我们的模型达到了<5％的仿真误差，我们将其用作MPC控制器的基础，MPC控制器比无模型的参与者 - 批评者，PD和启发式策略所需的迭代率更少。

在本文中，我们提出了一种通用的统一跟踪方法，用于使用机器人臂控制弹性可变形物体的形状。我们的方法是通过在对象周围形成晶格，将对象绑定到晶格，并跟踪和伺服晶格而不是对象来起作用。这使我们的方法对任何通用形式的可变形物体（线性，薄壳，体积）具有完整的3D控制。此外，它将方法的运行时复杂性与对象的几何复杂性分解。我们的方法基于可行的（ARAP）变形模型。它不需要知道对象的机械参数，并且可以通过大变形将对象驱动到所需的形状。我们方法的输入是对象表面的静止形状的点云，并且每个帧中的3D摄像头捕获了点云。 Ovearll，我们的方法比现有方法更广泛地适用。我们通过各种形状和材料（纸，橡胶，塑料，泡沫）的可变形物体进行多种实验来验证方法的效率。实验视频可在项目网站上找到：https：//sites.google.com/view/tracking-servoing-apphach。

本文着重于影响弹性的移动机器人的碰撞运动计划和控制的新兴范式转移，并开发了一个统一的层次结构框架，用于在未知和部分观察的杂物空间中导航。在较低级别上，我们开发了一种变形恢复控制和轨迹重新启动策略，该策略处理可能在本地运行时发生的碰撞。低级系统会积极检测碰撞（通过内部内置的移动机器人上的嵌入式霍尔效应传感器），使机器人能够从其内部恢复，并在本地调整后影响后的轨迹。然后，在高层，我们提出了一种基于搜索的计划算法，以确定如何最好地利用潜在的碰撞来改善某些指标，例如控制能量和计算时间。我们的方法建立在A*带有跳跃点的基础上。我们生成了一种新颖的启发式功能，并进行了碰撞检查和调整技术，从而使A*算法通过利用和利用可能的碰撞来更快地收敛到达目标。通过将全局A*算法和局部变形恢复和重新融合策略以及该框架的各个组件相结合而生成的整体分层框架在模拟和实验中都经过了广泛的测试。一项消融研究借鉴了与基于搜索的最先进的避免碰撞计划者（用于整体框架）的链接，以及基于搜索的避免碰撞和基于采样的碰撞 - 碰撞 - 全球规划师（对于更高的较高的碰撞 - 等级）。结果证明了我们的方法在未知环境中具有碰撞的运动计划和控制的功效，在2D中运行的一类撞击弹性机器人具有孤立的障碍物。

可变形的物体操纵（DOM）是机器人中的新兴研究问题。操纵可变形对象的能力赋予具有更高自主权的机器人，并承诺在工业，服务和医疗领域中的新应用。然而，与刚性物体操纵相比，可变形物体的操纵相当复杂，并且仍然是开放的研究问题。解决DOM挑战在机器人学的几乎各个方面，即硬件设计，传感，（变形）建模，规划和控制的挑战突破。在本文中，我们审查了最近的进步，并在考虑每个子场中的变形时突出主要挑战。我们论文的特殊焦点在于讨论这些挑战并提出未来的研究方向。

Despite recent progress on trajectory planning of multiple robots and path planning of a single tethered robot, planning of multiple tethered robots to reach their individual targets without entanglements remains a challenging problem. In this paper, we present a complete approach to address this problem. Firstly, we propose a multi-robot tether-aware representation of homotopy, using which we can efficiently evaluate the feasibility and safety of a potential path in terms of (1) the cable length required to reach a target following the path, and (2) the risk of entanglements with the cables of other robots. Then, the proposed representation is applied in a decentralized and online planning framework that includes a graph-based kinodynamic trajectory finder and an optimization-based trajectory refinement, to generate entanglement-free, collision-free and dynamically feasible trajectories. The efficiency of the proposed homotopy representation is compared against existing single and multiple tethered robot planning approaches. Simulations with up to 8 UAVs show the effectiveness of the approach in entanglement prevention and its real-time capabilities. Flight experiments using 3 tethered UAVs verify the practicality of the presented approach.

Tendon-driven robots, where one or more tendons under tension bend and manipulate a flexible backbone, can improve minimally invasive surgeries involving difficult-to-reach regions in the human body. Planning motions safely within constrained anatomical environments requires accuracy and efficiency in shape estimation and collision checking. Tendon robots that employ arbitrarily-routed tendons can achieve complex and interesting shapes, enabling them to travel to difficult-to-reach anatomical regions. Arbitrarily-routed tendon-driven robots have unintuitive nonlinear kinematics. Therefore, we envision clinicians leveraging an assistive interactive-rate motion planner to automatically generate collision-free trajectories to clinician-specified destinations during minimally-invasive surgical procedures. Standard motion-planning techniques cannot achieve interactive-rate motion planning with the current expensive tendon robot kinematic models. In this work, we present a 3-phase motion-planning system for arbitrarily-routed tendon-driven robots with a Precompute phase, a Load phase, and a Supervisory Control phase. Our system achieves an interactive rate by developing a fast kinematic model (over 1,000 times faster than current models), a fast voxel collision method (27.6 times faster than standard methods), and leveraging a precomputed roadmap of the entire robot workspace with pre-voxelized vertices and edges. In simulated experiments, we show that our motion-planning method achieves high tip-position accuracy and generates plans at 14.8 Hz on average in a segmented collapsed lung pleural space anatomical environment. Our results show that our method is 17,700 times faster than popular off-the-shelf motion planning algorithms with standard FK and collision detection approaches. Our open-source code is available online.

Accurate simulation of soft mechanisms under dynamic actuation is critical for the design of soft robots. We address this gap with our differentiable simulation tool by learning the material parameters of our soft robotic fish. On the example of a soft robotic fish, we demonstrate an experimentally-verified, fast optimization pipeline for learning the material parameters from quasi-static data via differentiable simulation and apply it to the prediction of dynamic performance. Our method identifies physically plausible Young's moduli for various soft silicone elastomers and stiff acetal copolymers used in creation of our three different robotic fish tail designs. We show that our method is compatible with varying internal geometry of the actuators, such as the number of hollow cavities. Our framework allows high fidelity prediction of dynamic behavior for composite bi-morph bending structures in real hardware to millimeter-accuracy and within 3 percent error normalized to actuator length. We provide a differentiable and robust estimate of the thrust force using a neural network thrust predictor; this estimate allows for accurate modeling of our experimental setup measuring bollard pull. This work presents a prototypical hardware and simulation problem solved using our differentiable framework; the framework can be applied to higher dimensional parameter inference, learning control policies, and computational design due to its differentiable character.

多机器人运输（MRT）是通过多个机器人的合作将对象运送到目的地。在物体运输过程中，避免障碍是一个不可或缺的特征。在传统的当地规划师中，障碍通常被认为是不可克服的，所以机器人团队绕过整个障碍。然而，许多障碍可以在真实情况下越过。研究机器人团队的障碍交叉能力可以提高MRT的效率，并提高复杂环境中的规划成功率。通过患者转移通过床单的灵感，本文侧重于多移动机器人的物体运输，具有可变形的纸张。提出了一种具有障碍交叉能力的新的本地计划者，其中包括三个部分：可变形的纸张建模，形成优化和局部路径。它可以成功找到在其他规划者失败的复杂情景中的障碍交叉路径。策划者的有效性和多功能性通过实验中的三个移动机器人进行了案例研究，以及具有四个机器人的模拟。

可变形物体的形状控制是一个具有挑战性且重要的机器人问题。本文提出了一个基于模态分析的新型3D全局变形特征的无模型控制器。与使用几何功能的大多数现有控制器不同，我们的控制器通过将3D全局变形将其分解为低频模式形状，采用基于物理的变形功能。尽管模态分析在计算机视觉和仿真中被广泛采用，但尚未用于机器人变形控制中。我们为机器人操纵下的基于模态的变形控制开发了一个新的无模型框架。模式形状的物理解释使我们能够制定一个分析变形雅各布矩阵，将机器人操纵映射到模态特征的变化上。在Jacobian矩阵中，对象的未知几何形状和物理性质被视为低维模态参数，可用于线性地参数化闭环系统。因此，可以设计具有证实稳定性的自适应控制器，以使对象变形，同时在线估计模态参数。模拟和实验是在不同设置下使用线性，平面和实体对象进行的。结果不仅证实了我们的控制器的出色性能，而且还证明了其优势比基线方法。