在本文中，创建了具有定制设计的执行器空间弦编码器的增强软机器人原型，以研究动态软机器人轨迹跟踪。软机器人原型嵌入了所提出的自适应被动性控制和有效的动态模型，使具有挑战性的轨迹跟踪任务成为可能。我们通过在不同的操作场景上执行实验验证：各种跟踪速度和外部干扰来探索跟踪准确性以及提出的控制策略的全部潜力。在所有实验场景中，提出的自适应被动控制都优于常规PD反馈线性化控制。实验分析详细介绍了所提出的方法的优势和缺点，并指出了未来软机器人动态控制的下一步。

软机器均由柔顺性和可变形的材料制成，可以对传统的刚性机器人进行具有挑战性的任务。软机器人的固有依从性使其更适合和适应与人类和环境的相互作用。然而，这种优势以成本为准：他们的连续性性质使得强大地发展基于稳健的基于模型的控制策略。具体地，解决这一挑战的自适应控制方法尚未应用于物理软机械臂。这项工作介绍了使用Euler-Lagrange方法对软连续式机械手进行动态的重新装配。该模型消除了先前作品中的简化假设，并提供了更准确的机器人惯性描述。基于我们的模型，我们介绍了任务空间自适应控制方案。该控制器对模型参数不确定性和未知输入干扰具有稳健。控制器在物理软连续臂上实现。进行了一系列实验以验证控制器在不同有效载荷下的任务空间轨迹跟踪中的有效性。在准确性和稳健性方面，控制器均优于最先进的方法。此外，所提出的基于模型的控制设计是柔性的，并且可以广泛地推广到具有任意数量的连续段的任何连续型机器人臂。

“无限”软机械臂自由度的自由度使他们的控制尤其具有挑战性。在本文中，我们利用了先前开发的模型，将软臂的等效绘制到一系列通用接头，设计两个闭环控制器：用于轨迹跟踪的配置空间控制器和用于位置控制的任务空间控制器末端效应。在四段软手臂上的广泛实验和模拟证明了以下方面的大量改进：a）配置空间控制器的卓越的跟踪精度和B）减少了任务空间控制器的稳定时间和稳态误差。还验证了任务空间控制器在软臂和环境之间存在相互作用的情况下有效。

动态运动是机器人武器的关键特征，使他们能够快速有效地执行任务。在任务空间运行时，软连续式操纵器目前尚未考虑动态参数。这种缺点使现有的软机器人缓慢并限制了他们处理外力的能力，特别是在物体操纵期间。我们通过使用动态操作空间控制来解决此问题。我们的控制方法考虑了3D连续体臂的动态参数，并引入了新模型，使多段软机械师能够在任务空间中顺利运行。先前仅为刚性机器人提供的先进控制方法现在适用于软机器;例如，潜在的场避免以前仅针对刚性机器人显示，现在延伸到软机器人。使用我们的方法，柔软的机械手现在可以实现以前不可能的各种任务：我们评估机械手在闭环控制实验中的性能，如拾取和障碍物避免，使用附加的软夹具抛出物体，并通过用掌握的粉笔绘制来故意将力施加到表面上。除了新的技能之外，我们的方法还提高了59％的跟踪精度，并将速度提高到19.3的尺寸，与最新的任务空间控制相比。通过这些新发现能力，软机器人可以开始挑战操纵领域的刚性机器人。我们固有的安全和柔顺的软机器人将未来的机器人操纵到一个不用的设置，其中人和机器人并行工作。

流体驱动的软机器人具有有希望的功能，例如固有的合规性和用户安全。软机器人的控制需要正确处理非线性致动力学，运动限制，工作空间限制和可变形状刚度，因此对于所有这些问题，拥有独特的算法将是非常有益的。在这项工作中，我们将流行的刚性机器人的模型预测控制（MPC）适应为称为Sopra的软机器人臂。我们通过提出一个以模块化方式处理这些框架来解决当前控制方法面临的挑战。尽管以前的工作着重于联合空间公式，但我们通过模拟和实验结果表明，可以成功实施任务空间MPC来进行动态软机器人控制。我们提供了一种方法，可以将零件的恒定曲率和增强的刚体模型假设与内部和外部约束和驱动动力学相结合，并提供了将这些方面团结起来并优化它们的算法。我们认为，基于我们方法的MPC实施可能是解决统一和模块化框架内的大多数基于模型的软机器人控制问题的方法，同时允许包括通常属于其他控制域（例如机器学习技术）的改进。

Soft robots are interesting examples of hyper-redundancy in robotics, however, the nonlinear continuous dynamics of these robots and the use of hyper-elastic and visco-elastic materials makes modeling of these robots more complicated. This study presents a geometric Inverse Kinematic (IK) model for trajectory tracking of multi-segment extensible soft robots, where, each segment of the soft actuator is geometrically approximated with multiple rigid links connected with rotary and prismatic joints. Using optimization methods, the desired configuration variables of the soft actuator for the desired end-effector positions are obtained. Also, the redundancy of the robot is applied for second task applications, such as tip angle control. The model's performance is investigated through simulations, numerical benchmarks, and experimental validations and results show lower computational costs and higher accuracy compared to most existing methods. The method is easy to apply to multi segment soft robots, both in 2D and 3D. As a case study, a fully 3D-printed soft robot manipulator is tested using a control unit and the model predictions show good agreement with the experimental results.

飞行操纵器是带有附着的刚性机器人的空中无人机，属于机器人的最新和最积极开发的研究领域。这些臂的刚性性质往往缺乏遵守，灵活性和运动平滑。这项工作建议使用柔软的机器人臂连接到全向微空中飞行器（OMAV），以利用臂的柔顺和灵活的行为，同时留下可操纵和动态的，感谢全向无人机作为浮座。随机臂的统一在这种组合平台的建模和控制中造成挑战;这些挑战是通过这项工作解决的。我们基于三个建模原理提出了飞行机械手的统一模型：分段恒定曲率（PCC）和增强刚体模型（ABBM）假设用于建模软连续式机器人和传统刚体机器人借用的浮动基础方法文学。为了演示该参数化的有效性和有用性，实现了一种基于分层模型的反馈控制器。在各种动态任务的模拟中验证并评估控制器，其中检查并验证了该平台的无缺陷运动，干扰恢复和轨迹跟踪能力。软飞行机械手平台可以在空中建筑，货物交付，人力援助，维护和仓库自动化中打开新的应用领域。

受约束运动控制的最新进展使其成为在具有挑战性的任务中使用任意几何形状控制机器人的有吸引力的策略。当前大多数作品都假定机器人运动模型足够精确，可以完成手头的任务。但是，随着机器人应用的需求和安全要求的增加，需要在线补偿运动学不准确的控制器。我们提出了基于二次编程的自适应约束运动控制策略，该策略使用部分或完整的任务空间测量来补偿在线校准错误。与最先进的运动学控制策略相比，我们的方法在实验中得到了验证。

虽然在各种应用中广泛使用刚性机器人，但它们在他们可以执行的任务中受到限制，并且在密切的人机交互中可以保持不安全。另一方面，软机器鞋面超越了刚性机器人的能力，例如与工作环境，自由度，自由度，制造成本和与环境安全互动的兼容性。本文研究了纤维增强弹性机壳（释放）作为一种特定类型的软气动致动器的行为，可用于软装饰器。创建动态集参数模型以在各种操作条件下模拟单一免费的运动，并通知控制器的设计。所提出的PID控制器使用旋转角度来控制多项式函数之后的自由到限定的步进输入或轨迹的响应来控制末端执行器的方向。另外，采用有限元分析方法，包括释放的固有非线性材料特性，精确地评估释放的各种参数和配置。该工具还用于确定模块中多个释放的工作空间，这基本上是软机械臂的构建块。

这项工作着重于基于气动式柔软可穿戴设备的本体感受反馈的闭环控制，旨在将来支持婴儿完成任务。该设备包括两个柔软的气动执行器（一个基于纺织品和一个硅胶铸造），可积极控制每个手臂的两个自由度（分别为肩部内收/绑架和肘部屈曲/扩展）。可穿戴设备附加的惯性测量单元（IMU）提供实时关节角度反馈。通过文献中报道的婴儿（ARM长度）的人体测量数据来告知设备运动学分析。婴儿到达中的运动和肌肉共同激活模式被认为是为设备的最终效应器提供所需的轨迹。然后，开发了一个比例衍生的控制器来调节执行器内部的压力，然后沿着可及工作空间内的所需设定点移动手臂。提出了有关使用工程模特的跟踪所需的臂轨迹的实验结果，表明所提出的控制器可以帮助指导人体模特的腕部到达所需的设定点。

In this paper, we propose a unified whole-body control framework for velocity-controlled mobile collaborative robots which can distribute task motion into the arm and mobile base according to specific task requirements by adjusting weighting factors. Our framework focuses on addressing two challenging issues in whole-body coordination: 1) different dynamic characteristics of the mobile base and the arm; 2) avoidance of violating both safety and configuration constraints. In addition, our controller involves Coupling Dynamic Movement Primitives to enable the essential capabilities for collaboration and interaction applications, such as obstacle avoidance, human teaching, and compliance control. Based on these, we design an adaptive motion mode for intuitive physical human-robot interaction through adjusting the weighting factors. The proposed controller is in closed-form and thus quite computationally efficient. Several typical experiments carried out on a real mobile collaborative robot validate the effectiveness of the proposed controller.

精确和高保真力控制对于与人类和未知环境相互作用的新一代机器人至关重要。移动机器人（例如可穿戴设备和腿部机器人）也必须轻巧才能完成其功能。已经提出了静液压传输，作为满足这两个具有挑战性要求的有前途的策略。在以前的出版物中，结果表明，使用磁性执行器（MR）执行器与静水透射率相结合，可提供高功率密度和出色的开环人类机器人相互作用。尽管如此，传输动力学和非线性摩擦仍会降低低频和高频下的开环力保真度。这封信比较了MR-Hydrstortic执行器系统的控制策略，以增加其扭矩保真度，该扭矩屈服于带宽（测量得出的扭矩参考）和透明度（最小化在机器人背后反射到最终效应器的不需要的力）。开发了四种控制方法并通过实验进行比较：（1）具有摩擦补偿的开环控制； （2）非集中压力反馈； （3）压力反馈； （4）LQGI状态反馈。还实施了抖动策略来平滑球螺钉摩擦。结果表明，方法（1），（2）和（3）可以提高性能，但面临妥协，而方法（4）可以同时改善所有指标。这些结果表明，使用控制方案使用束缚架构来改善机器人的力控制性能的潜力，从而解决了传输动力学和摩擦等问题。

自适应控制可以解决控制系统中的模型不确定性。但是，它是专为跟踪控制而设计的。近期机器人控制的最新进步表明，力控制可以有效地实现敏捷和强大的运动。在本文中，我们提出了一种用于腿机器人的新型自适应力控制框架。我们以我们提出的方法介绍了一种新的架构，将自适应控制纳入二次编程（QP）力控制。由于我们的方法是基于力控制，它还保留了基线框架的优势，例如对不均匀地形，可控摩擦约束或软撞击的鲁棒性。我们的方法在模拟和硬件实验中成功验证。虽然基线QP控制在具有小负载的身体跟踪误差中显示出显着的降级，但我们所提出的基于自适应力的控制可以使12千克Unitree A1机器人能够在粗糙的地形上行走，同时承载最多6次kg（50％的机器人重量）。当站在四条腿时，我们所提出的自适应控制甚至可以允许机器人在机器人高度中携带多达11kg的负载（机器人重量的92％），并且在机器人高度中具有小于5cm的跟踪误差。

最近，由于其灵活和兼容的结构，软机器人技术已迅速成为一个新颖而有希望的研究领域。但是，更难得出这种软机器人的非线性动态模型。软操作器的差分运动学和动力学可以通过经典的Cosserat Rod理论配制为一组高度非线性的部分微分方程（PDE）。在这项工作中，我们提出了一种称为分段线性应变（PLS）的离散建模技术，以解决基于Cosserat的模型的PDE，该模型基于该模型的推导。为了验证所提出的cosserat模型的准确性，通过使用不同的离散方法模拟了重力下的锥形悬臂杆的静态模型。结果表明，PLS cosserat模型与现实世界软操作器的机械变形行为相媲美。最后，建立了该模型的参数识别方案，模拟以及实验验证表明，使用此方法可以以高精度识别模型物理参数。

外部磁场可用于远程控制小尺寸的机器人，使其具有多样化的生物医学和工程应用的候选人。我们表明，我们的磁动毫罗罗布特是高度敏捷的，并且可以执行各种机车任务，例如枢轴行走和在水平面翻滚。在这里，我们专注于控制枢轴行走模式中该毫无米罗罗布特的运动效果。开发了系统的数学模型，派生了运动模型。还研究了机器人运动中扫描和倾斜角度的作用。我们提出了两个控制器来调节枢轴步行者的步态。第一个是比例几何控制器，它决定了Millobot应该使用的正确枢轴点。然后，它基于毫无槌和参考轨迹的中心之间的误差按比例地调节角速度。第二控制器基于梯度下降优化技术，其表示控制动作作为优化问题。这些控制算法使得MilliRobot能够在跟踪所需的轨迹时产生稳定的步态。我们进行一组不同的实验和模拟运行，以确定所提出的控制器在跟踪误差方面的不同扫描和倾斜角度的有效性。这两个控制器表现出适当的性能，但观察到基于梯度下降基于的控制器产生更快的收敛时间，更小的跟踪误差和更少的步数。最后，我们对扫描角度，倾斜角度和步进时间对跟踪误差的影响进行了广泛的实验参数分析。正如我们所预期的那样，基于优化的控制器优于基于几何的控制器。

与传统的刚体机器人相比，软机器人不仅表现出前所未有的适应性和灵活性，而且由于其无限的自由度而在模型和控制中提出了新颖的挑战。大多数现有方法主要依赖于近似模型，因此可以利用发达的有限维控制理论。但是，这可能会导致建模不确定性和性能降解。因此，我们建议对软机器人系统利用无限维度分析。我们的控制设计基于越来越多的Cosserat Rod模型，该模型使用非线性偏微分方程（PDE）描述了软机器人臂的运动学和动力学。我们为Cosserat PDE模型设计了无限维状态反馈控制定律，以实现轨迹跟踪（由位置，旋转，线性和角速度组成）并证明其均匀的跟踪收敛性。我们还仅使用位置测量值来估算所有状态变量（包括位置，旋转，应变，曲率，线性和角速度）的所有状态变量（包括位置，旋转，应变，曲率，线性和角速度）。使用模拟评估所提出的算法。

机器人布操作是自动机器人系统的相关挑战性问题。高度可变形的对象，因为纺织品在操纵过程中可以采用多种配置和形状。因此，机器人不仅应该了解当前的布料配置，还应能够预测布的未来行为。本文通过使用模型预测控制（MPC）策略在对象的其他部分应用动作，从而解决了间接控制纺织对象某些点的配置的问题，该策略还允许间接控制的行为点。设计的控制器找到了最佳控制信号，以实现所需的未来目标配置。本文中的探索场景考虑了通过抓住其上角，以平方布的下角跟踪参考轨迹。为此，我们提出并验证线性布模型，该模型允许实时解决与MPC相关的优化问题。增强学习（RL）技术用于学习所提出的布模型的最佳参数，并调整所得的MPC。在模拟中获得准确的跟踪结果后，在真实的机器人中实现并执行了完整的控制方案，即使在不利条件下也可以获得准确的跟踪。尽管总观察到的误差达到5 cm标记，但对于30x30 cm的布，分析表明，MPC对该值的贡献少于30％。

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。

本文提出了一种以非零速度的效果友好型捕捉对象的混合优化和学习方法。通过受约束的二次编程问题，该方法生成最佳轨迹，直至机器人和对象之间的接触点，以最小化其相对速度并减少初始影响力。接下来，生成的轨迹是由基于人类的捕捉演示的旋风动作原始词更新的，以确保围绕接口点的平稳过渡。此外，学习的人类可变刚度（HVS）被发送到机器人的笛卡尔阻抗控制器，以吸收后影响力并稳定捕获位置。进行了三个实验，以将我们的方法与固定位置阻抗控制器（FP-IC）进行比较。结果表明，所提出的方法的表现优于FP-IC，同时添加HVS可以更好地吸收影响后力。

在本文中，我们提出了一种新颖的，通用的数据驱动方法，用于伺服控制连续机器人的3-D形状，并嵌入了纤维bragg光栅（FBG）传感器。 3D形状感知和控制技术的发展对于连续机器人在手术干预中自主执行任务至关重要。但是，由于连续机器人的非线性特性，主要难度在于它们的建模，尤其是对于具有可变刚度的软机器人。为了解决这个问题，我们通过利用FBG形状反馈和神经网络（NNS）提出了一个新的健壮自适应控制器，该反馈和神经网络（NNS）可以在线估算连续机器人的未知模型，并说明了意外的干扰以及NN近似错误，该错误表现出适应性行为对适应性行为呈现没有先验数据探索的未建模系统。基于新的复合适应算法，Lyapunov理论证明了具有NNS学习参数的闭环系统的渐近收敛。为了验证所提出的方法，我们通过使用两个连续机器人进行了一项全面的实验研究，这些连续机器人都与多核FBG集成，包括机器人辅助结肠镜和多部分可扩展的软操纵剂。结果表明，在各种非结构化环境以及幻影实验中，我们的控制器的可行性，适应性和优越性。