我们引入了一个球形指尖传感器进行动态操作。它基于气压压力和飞行时间接近传感器，并且是低延迟，紧凑且身体健壮的。传感器使用训练有素的神经网络根据压力传感器的数据来估计接触位置和三轴接触力，这些数据嵌入了传感器的聚氨酯橡胶范围内。飞行器传感器朝三个不同的外向方向面对，并且一个集成的微控制器样品以200 Hz的速度每个单个传感器。为了量化系统潜伏期对动态操作性能的影响，我们开发和分析了一个称为碰撞脉冲比率的度量，并表征了我们新传感器的端到端潜伏期。我们还向传感器提出了实验演示，包括测量接触过渡，进行粗大映射，与移动物体保持接触力以及避免碰撞的反应。

现代的机器人操纵系统缺乏人类的操纵技巧，部分原因是它们依靠围绕视觉数据的关闭反馈循环，这会降低系统的带宽和速度。通过开发依赖于高带宽力，接触和接近数据的自主握力反射，可以提高整体系统速度和鲁棒性，同时减少对视力数据的依赖。我们正在开发一个围绕低渗透的高速手臂建造的新系统，该系统用敏捷的手指结合了一个高级轨迹计划器，以小于1 Hz的速度运行，低级自主反射控制器的运行量超过300 Hz。我们通过将成功的基线控制器和反射握把控制器的变化的成功抓Grasps的体积和反射系统的体积进行比较，从而表征了反射系统，发现我们的控制器将成功的掌握率与基线相比扩大了55％。我们还使用简单的基于视觉的计划者在自主杂波清除任务中部署了反身抓握控制器，在清除100多个项目的同时，达到了超过90％的成功率。

我们提出了一个本体感受的远程操作系统，该系统使用反身握把算法来增强拾取任务的速度和稳健性。该系统由两个使用准直接驱动驱动的操纵器组成，以提供高度透明的力反馈。末端效应器具有双峰力传感器，可测量3轴力信息和2维接触位置。此信息用于防滑和重新磨碎反射。当用户与所需对象接触时，重新抓紧反射将抓地力的手指与对象上的抗肌点对齐，以最大程度地提高抓握稳定性。反射仅需150毫秒即可纠正用户选择的不准确的grasps，因此用户的运动仅受到Re-Grasp的执行的最小干扰。一旦建立了抗焦点接触，抗滑动反射将确保抓地力施加足够的正常力来防止物体从抓地力中滑出。本体感受器的操纵器和反射抓握的结合使用户可以高速完成远程操作的任务。

In unstructured environments, robots run the risk of unexpected collisions. How well they react to these events is determined by how transparent they are to collisions. Transparency is affected by structural properties as well as sensing and control architectures. In this paper, we propose the collision reflex metric as a way to formally quantify transparency. It is defined as the total impulse transferred in collision, which determines the collision mitigation capabilities of a closed-loop robotic system taking into account structure, sensing, and control. We analyze the effect of motor scaling, stiffness, and configuration on the collision reflex of a system using an analytical model. Physical experiments using the move-until-touch behavior are conducted to compare the collision reflex of direct-drive and quasi-direct-drive actuators and robotic hands (Schunk WSG-50 and Dexterous DDHand.) For transparent systems, we see a counter-intuitive trend: the impulse may be lower at higher pre-impact velocities.

通过触觉反馈感知物体滑移的能力使人类能够完成复杂的操纵任务，包括保持稳定的掌握。尽管触觉信息用于许多应用程序，但触觉传感器尚未在工业机器人设置中广泛部署。挑战的一部分在于从触觉数据流中识别滑移和其他事件。在本文中，我们提出了一种基于学习的方法，可以使用气压触觉传感器检测滑移。这些传感器具有许多理想的属性，包括高耐用性和可靠性，并且由廉价的现成组件构建。我们训练一个时间卷积神经网络来检测滑动，达到高检测精度，同时表现出稳健性，以对滑动运动的速度和方向。此外，我们在涉及各种常见对象的两项操纵任务上测试了探测器，并证明了对训练期间看不到的现实情况的成功概括。我们认为，气压触觉传感技术与数据驱动的学习相结合，适用于许多操纵任务，例如滑移补偿。

大物体的操纵和安全地在人类附近进行安全操作的能力是通用国内机器人助手的关键能力。我们介绍了一种柔软，触觉的人形的人形机器人的设计，并展示了用于处理大物体的全身丰富的接触操作策略。我们展示了我们的硬件设计理念，用于使用软触觉传感模块，包括：（i）低成本，抗缝，接触压力定位的武器， （ii）基于TRI软气泡传感器的爪子，用于最终效应器，（III）柔顺的力/几何传感器，用于粗糙几何感测表面/胸部。我们利用这些模块的机械智能和触觉感应，为全身抓握控制进行开发和展示运动原语。我们评估硬件在实现各种大型国内物体上实现不同优势的掌握。我们的结果表明，利用富含接触的操纵策略的柔软度和触觉感应的重要性，以及与世界的全身力量控制的互动前进的道路。

视觉的触觉传感器由于经济实惠的高分辨率摄像机和成功的计算机视觉技术而被出现为机器人触摸的有希望的方法。但是，它们的物理设计和他们提供的信息尚不符合真实应用的要求。我们提供了一种名为Insight的强大，柔软，低成本，视觉拇指大小的3D触觉传感器：它不断在其整个圆锥形感测表面上提供定向力分布图。围绕内部单眼相机构造，传感器仅在刚性框架上仅成型一层弹性体，以保证灵敏度，鲁棒性和软接触。此外，Insight是第一个使用准直器将光度立体声和结构光混合的系统来检测其易于更换柔性外壳的3D变形。通过将图像映射到3D接触力的空间分布（正常和剪切）的深神经网络推断力信息。洞察力在0.4毫米的总空间分辨率，力量幅度精度约为0.03 n，并且对于具有不同接触面积的多个不同触点，在0.03-2 n的范围内的5度大约5度的力方向精度。呈现的硬件和软件设计概念可以转移到各种机器人部件。

在本文中，我们提出了一个框架，将避免避免和故意对机器人操纵器的物理相互作用的框架。随着人类和机器人开始在工作和家庭环境中共存，纯粹的碰撞避免不足，因为人机接触是不可避免的，在某些情况下，需要。我们的工作使操纵器能够预测，检测和采取联系。为此，我们通过速度降低和运动限制，我们允许从机器人的原始轨迹的有限偏差。然后，如果发生联系，机器人可以基于新颖的动态接触阈值算法检测它和操纵。这项工作的核心贡献是动态接触阈值处理，其允许具有车载接近传感器的机械手来跟踪附近的物体并在预期碰撞时减少接触力。我们的框架在物理人体机器人互动过程中引发自然行为。我们在使用法兰卡埃米瓦熊猫机器人手臂上评估我们的系统各种场景;统称，我们的结果表明，我们的贡献不仅能够避免并反应接触，而且还预计它。

我们提出了6D（种子）中系列弹性末端效应器的框架，其将空间兼容的元素结合在粘合性感觉中，以掌握和操纵野外的工具。我们的框架将串联弹性的益处推广到6- DOF，同时提供使用粘液触觉感测的控制抽象。我们提出了一种用于粘合性感测的相对姿势估计的算法，以及能够实现与环境的稳定力相互作用的空间混合力力位置控制器。我们展示了我们对需要监管空间力量的工具的效果。视频链接：https://youtu.be/2-yuifspdrk

软机器人抓手有助于富含接触的操作，包括对各种物体的强大抓握。然而，软抓手的有益依从性也会导致重大变形，从而使精确的操纵具有挑战性。我们提出视觉压力估计与控制（VPEC），这种方法可以使用外部摄像头的RGB图像施加的软握力施加的压力。当气动抓地力和肌腱握力与平坦的表面接触时，我们为视觉压力推断提供了结果。我们还表明，VPEC可以通过对推断压力图像的闭环控制进行精确操作。在我们的评估中，移动操纵器（来自Hello Robot的拉伸RE1）使用Visual Servoing在所需的压力下进行接触；遵循空间压力轨迹；并掌握小型低调的物体，包括microSD卡，一分钱和药丸。总体而言，我们的结果表明，对施加压力的视觉估计可以使软抓手能够执行精确操作。

触觉感应是执行灵巧操纵任务的机器人的基本能力。虽然相机，LIDAR和其他远程传感器可以在全球和立即评估场景，但触觉传感器可以减少它们的测量不确定性，并在往复对象和机器人之间获得局部物理交互的信息，这通常不能通过遥感。触觉传感器可以分为两个主要类别：电子触觉皮肤和基于相机的光学触觉传感器。前者是薄薄的并且可以安装在不同的身体部位上，而后者呈现更棱柱形状并具有更高的感测分辨率，具有良好的优势，可以用作机器人手指或指尖。这种光学触觉传感器之一是我们的Geltip传感器，其成形为手指，并且可以在其表面的任何位置感接触。这样，Geltip传感器能够从所有方向上检测触点，如人的手指。为了捕获这些触点，它使用安装在其基部的相机来跟踪覆盖其空心，刚性和透明体的不透明弹性体的变形。由于这种设计，配备盖施电流传感器的夹具能够同时监测其掌握内外的触点。使用该传感器进行的实验表明了触点是如何定位的，更重要的是，利用杂波中的Dexterous操纵任务中的全面触摸感测的优点，甚至可能是必要的，其中触点可能发生在手指的任何位置。可以在HTTPS://Danfergo.github.io/geltip/中找到制造Geltip传感器的所有材料

人类的物体感知能力令人印象深刻，当试图开发具有类似机器人的解决方案时，这变得更加明显。从人类如何将视觉和触觉用于对象感知和相关任务的灵感中，本文总结了机器人应用的多模式对象感知的当前状态。它涵盖了生物学灵感，传感器技术，数据集以及用于对象识别和掌握的感觉数据处理的各个方面。首先，概述了多模式对象感知的生物学基础。然后讨论了传感技术和数据收集策略。接下来，介绍了主要计算方面的介绍，突出显示了每个主要应用领域的一些代表性文章，包括对象识别，传输学习以及对象操纵和掌握。最后，在每个领域的当前进步中，本文概述了有希望的新研究指示。

尽管有触觉信息的实用性，但触觉传感器尚未在工业机器人设置中广泛部署。挑战的一部分在于识别触觉数据流的滑移和其他关键事件。在本文中，我们提出了一种基于学习的方法，可以使用气压触觉传感器检测滑移。尽管这些传感器的分辨率很低，但它们具有许多其他理想的特性，包括高可靠性和耐用性，非常苗条的轮廓和低成本。我们能够实现大于91％的滑动检测精度，同时稳健地遵循滑动运动的速度和方向。此外，我们在涉及常见家庭对象的两个机器人操纵任务上测试了我们的探测器，并证明了对训练期间未见的现实情况的成功概括。我们表明，气压触觉传感技术与数据驱动的学习相结合，可能适用于复杂的操纵任务，例如滑移补偿。

尽管已显示触觉皮肤可用于检测机器人臂及其环境之间的碰撞，但并未广泛用于改善机器人抓握和手持操作。我们提出了一种新型的传感器设计，用于覆盖现有的多指机器人手。我们在台式实验中使用织物和抗静态泡沫底物分析了四种不同的压电材料的性能。我们发现，尽管压电泡沫被设计为包装材料，而不是用作传感底物，但它的性能与专门为此目的设计的织物相当。尽管这些结果证明了压电泡沫对触觉传感应用的潜力，但它们并未完全表征这些传感器在机器人操作中使用的功效。因此，我们使用低密度泡沫底物来开发可扩展的触觉皮肤，该皮肤可以连接到机器人手的手掌上。我们使用该传感器展示了几项机器人操纵任务，以显示其可靠地检测和本地化接触的能力，并在掌握和运输任务期间分析接触模式。我们的项目网站提供了有关传感器开发和分析中使用的所有材料，软件和数据的详细信息：https：//sites.google.com/gcloud.utah.edu/piezoresistive-tactile-sensing/。

当没有光学信息可用时，在不确定环境下的机器人探索具有挑战性。在本文中，我们提出了一种自主解决方案，即仅基于触觉感测，探索一个未知的任务空间。我们首先根据MEMS晴雨表设备设计了晶须传感器。该传感器可以通过非侵入性与环境进行交互来获取联系信息。该传感器伴随着一种计划技术，可以通过使用触觉感知来产生探索轨迹。该技术依赖于触觉探索的混合政策，其中包括用于对象搜索的主动信息路径计划，以及用于轮廓跟踪的反应性HOPF振荡器。结果表明，混合勘探政策可以提高对象发现的效率。最后，通过细分对象和分类来促进场景的理解。开发了一个分类器，以根据晶须传感器收集的几何特征识别对象类别。这种方法证明了晶须传感器以及触觉智能，可以提供足够的判别特征来区分对象。

我们描述了更改 - 联系机器人操作任务的框架，要求机器人与对象和表面打破触点。这种任务的不连续交互动态使得难以构建和使用单个动力学模型或控制策略，并且接触变化期间动态的高度非线性性质可能对机器人和物体造成损害。我们提出了一种自适应控制框架，使机器人能够逐步学习以预测更改联系人任务中的接触变化，从而了解了碎片连续系统的交互动态，并使用任务空间可变阻抗控制器提供平滑且精确的轨迹跟踪。我们通过实验比较我们框架的表现，以确定所需的代表性控制方法，以确定我们框架的自适应控制和增量学习组件需要在变化 - 联系机器人操纵任务中存在不连续动态的平稳控制。

Effective force modulation during tissue manipulation is important for ensuring safe robot-assisted minimally invasive surgery (RMIS). Strict requirements for in-vivo distal force sensing have led to prior sensor designs that trade off ease of manufacture and integration against force measurement accuracy along the tool axis. These limitations have made collecting high-quality 3-degree-of-freedom (3-DoF) bimanual force data in RMIS inaccessible to researchers. We present a modular and manufacturable 3-DoF force sensor that integrates easily with an existing RMIS tool. We achieve this by relaxing biocompatibility and sterilizability requirements while utilizing commercial load cells and common electromechanical fabrication techniques. The sensor has a range of +-5 N axially and +-3 N laterally with average root mean square errors(RMSEs) of below 0.15 N in all directions. During teleoperated mock tissue manipulation tasks, a pair of jaw-mounted sensors achieved average RMSEs of below 0.15 N in all directions. For grip force, it achieved an RMSE of 0.156 N. The sensor has sufficient accuracy within the range of forces found in delicate manipulation tasks, with potential use in bimanual haptic feedback and robotic force control. As an open-source design, the sensors can be adapted to suit additional robotic applications outside of RMIS.

在过去的十年中，自动驾驶航空运输车辆引起了重大兴趣。这是通过空中操纵器和新颖的握手的技术进步来实现这一目标的。此外，改进的控制方案和车辆动力学能够更好地对有效载荷进行建模和改进的感知算法，以检测无人机（UAV）环境中的关键特征。在这项调查中，对自动空中递送车辆的技术进步和开放研究问题进行了系统的审查。首先，详细讨论了各种类型的操纵器和握手，以及动态建模和控制方法。然后，讨论了降落在静态和动态平台上的。随后，诸如天气状况，州估计和避免碰撞之类的风险以确保安全过境。最后，调查了交付的UAV路由，该路由将主题分为两个领域：无人机操作和无人机合作操作。

意识到高性能软机器人抓手是具有挑战性的，因为软执行器和人造肌肉的固有局限性。尽管现有的软机器人抓手表现出可接受的性能，但他们的设计和制造仍然是一个空旷的问题。本文探索了扭曲的弦乐执行器（TSA），以驱动软机器人抓手。 TSA已被广泛用于众多机器人应用中，但它们包含在软机器人中是有限的。提议的抓手设计灵感来自人类手，四个手指和拇指。通过使用拮抗剂TSA，在手指中实现了可调刚度。手指的弯曲角度，驱动速度，阻塞力输出和刚度调整是实验表征的。抓手能够在Kapandji测试中获得6分，并且还可以达到33个Feix Grasp Grasp分类法中的31个。一项比较研究表明，与其他类似抓手相比，提出的抓手表现出等效或卓越的性能。

软机器人是一个新兴领域，对需要与环境或人类的安全性和强大的互动的任务产生了有希望的结果，例如抓握，操纵和人机互动。软机器依赖于本质上兼容的部件，并且难以配备传统的刚性传感器，这些传统传感器会干扰其合规性。我们提出了一种高度灵活的触觉传感器，在低成本且易于制造，同时独立于14个出租车测量接触压力。传感器由压阻织物构成，用于高度敏感，连续的响应，以及来自定制设计的柔性印刷电路板，提供高的Taxel密度。从这些TaxLes，可以推断出与传感器的接触位置和强度。在本文中，我们解释了所提出的传感器的设计和制造，表征其输入输出关系，在装备到软机器人RBO手2的硅树脂基气动执行器时，评估其对遵守的影响，并证明传感器提供基于学习的携手对象识别的丰富和有用的反馈。