在过去的几十年中，出现了一种趋势，指出在可移动，可编程和可转换机制中利用结构不稳定性。受钢制发夹的启发，我们将面板组件与可靠的结构相结合，并使用半刚性塑料板建造合规的拍打机构，并将其安装在束缚的气动软机器人鱼和无螺旋螺旋式的电动机驱动器上，以展示它的前所未有的优势。设计规则是根据理论和验证提出的。观察到与参考相比，气动鱼的游泳速度提高了两倍，对Untether Fish的进一步研究表明，对于不固定的兼容的游泳运动员，可损坏的速度为2.03 BL/S（43.6 cm/s），优于先前报告的最快的，其幅度为194％。这项工作可能预示着下一代符合下一代机器人技术的结构革命。

结构不稳定性是一种危害，导致灾难性失败，通常通过特殊设计避免。然而，在过去的几十年中，出现了一种趋势，指出利用了不稳定的机制。受头发夹的捕捉的启发，我们正在阐述横向横向屈曲的独特特征，以及在一个新领域中的预弯圆顶状的薄壁结构的快照：平面内的预定机制。分析揭示了如何实现面内预应力执行器（IPA）的2d-3d组装以及如何为烤盘后能量景观所示。将它们与软机器人技术结合在一起，我们表明，包含Bissable IPA可以极大地增强水下鱼机器人的性能，并激发手指状的软握手。

Grasping是实际应用中大多数机器人的重要能力。软机器人夹具被认为是机器人抓握的关键部分，并在对象几何形状方差方差的高度和稳健性方面引起了相当大的关注;然而，它们仍然受到相应的传感能力和致动机制的限制。我们提出了一种新型软夹具，看起来像碎碎的碎碎片，其具有综合模具技术制造的柔顺的双稳态机构，纯粹机械地实现感测和致动。特别地，所提出的夹持器中的卡通双稳态结构允许我们降低机构的复杂性，控制，感测设计，因为抓握和感测行为是完全被动的。一旦夹持器的触发位置触及物体并施加足够的力，抓握行为就会自动激励。为了用各种型材抓住物体，所提出的粮食软夹具（GSG）设计为能够包封，夹紧和持续爪。夹具由腔掌，棕榈帽和三个手指组成。首先，分析夹具的设计。然后，在构造理论模型之后，进行有限元（FE）仿真以验证构建的模型。最后，进行了一系列掌握实验，以评估所提出的夹持器对抓握和感测的卡通行为。实验结果说明了所提出的夹持器可以操纵各种柔软和刚性物体，并且即使它承担外部干扰，也可以保持稳定。

微生物，特别是微型游泳者，对生物学和流体动力学的领域感兴趣的运动效率和机械效率。设计鞭打的微型和宏观机器人的挑战是从弹性和流体动力学的相互作用中随后的细长结构（例如棒状鞭毛）的几何非线性变形。某些类型的细菌如大肠杆菌通过在低雷诺流中旋转多个丝状结构来推动自己。这种多鞭状的推进机制与其他类型的细菌（如富轴霍乱）呈现的单鞭状机制定性不同。差异包括鞭毛形成束，以提高细胞运动性的方向稳定性，为细胞移动提供冗余，并提供鞭毛成为递送材料本身的能力。最重要的是，多鞭状的生物系统可以激发新型软机器，用于在人体内施用药物运输和递送。我们提出了一种宏观软机械硬件平台和用于多鞭状机器人的物理合理的仿真模型的计算框架。流体结构相互作用仿真将离散弹性棒算法与正则化的阶段段的方法耦合。由于Spillmann和Teschner，两个鞭毛之间的联系由基于惩罚的方法处理。我们在我们的实验和仿真结果之间显示比较，并验证模拟工具是否可以捕获此问题的基本物理。将多抹布机器人的稳定性和效率与单鞭状的对应物进行比较。

拍打翅膀是一种生物启发的方法，可在空中机器人中产生升力和推动，从而导致安静有效的运动。该技术的优点是安全性和可操作性，以及与环境，人类和动物的物理互动。但是，为了实现大量应用，这些机器人必须栖息和土地。尽管最近在栖息场上取得了进展，但直到今天，拍打翼车辆或鸟类动物仍无法停止在分支上的飞行。在本文中，我们提出了一种新颖的方法，该方法定义了一个可以可靠和自主将鸟鸟类降落在分支上的过程。该方法描述了拍打飞行控制器的联合操作，近距离校正系统和被动爪附件。飞行由三重俯仰高空控制器和集成的车身电子设备处理，允许以3 m/s的速度栖息。近距离校正系统，具有快速的光学分支传感可补偿着陆时的位置错位。这是通过被动双向爪设计可以补充的，可以锁定和固定2 nm的扭矩，在25毫秒内掌握，并且由于集成的肌腱致动而可以重新打开。栖息的方法补充了四步实验开发过程，该过程为成功的设计优化。我们用700 g的鸟杆验证了这种方法，并演示了在分支上拍打翼机器人的第一次自主栖息飞行，结果用第二个机器人复制。这项工作为在远程任务，观察，操纵和室外飞行中应用翼机器人的应用铺平了道路。

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.

软致动器在符合性和形态方面表现出具有很大的优势，用于操纵细腻物体和在密闭空间中的检查。对于可以提供扭转运动的软致动器有一个未满足的需要。放大工作空间并增加自由度。为此目标，我们呈现由硅胶制成的折纸启发的软充气执行器（OSPas）。原型可以输出多于一个旋转的旋转（高达435 {\ DEG}），比以前的同行更大。我们描述了设计和制作方法，构建了运动学模型和仿真模型，并分析和优化参数。最后，我们通过整合到能够同时抓住和提升脆弱或扁平物体的夹具，这是一种能够与扭转致动器的直角拾取和放置物品的多功能机器人，以及柔软的蛇通过扭转致动器的扭转能够改变姿态和方向的机器人。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

电驱动的软机器人能够实现小型和灯体，以及环境兼容性，各种运动和安全操作。特别地，静电致动器（例如，压电致动器）快速响应。但是，可扩展的无缝集成和不可阻止操作的方法仍不清楚。此外，软体自然建模，包括环境互动，是一个长期存在的挑战。此外，需要探索更多的机器机制。在本文中，我们设计了模型，建模并展示了一个软机器人，这是第一次开始解决所有这些问题。它具有平面结构的五个执行器的线性阵列，用于集成和自由操作的开门。通过依靠姿势自我调整，设计和验证了一种新的九寸式捕获的爬行运动机制。通过实验开发并验证了包括井解释机器人运动的压电，重力和地面相互作用的第一分析软体模型。我们展示了机器人的前向和向后运动，并探索了有效载荷和驾驶速度的影响：每循环的1.2 mm运动，在移动时可以携带高达200克的有效载荷（16倍体重）。这项工作为复杂的未知环境中的快速响应机器人铺平了道路。

空气中的快速且通用的物体操纵是一个开放的挑战。节能和自适应的软抓地力与敏捷航空媒介相结合可以彻底改变仓库等区域的空中机器人操纵。本文提出了一个由生物启发的抓斗者，该抓地力由安装在四轮驱动器上的液压放大的静电执行器提供动力，该执行器可以与其环境安全自然地相互作用。我们抓紧的概念是由鹰的脚激励的。我们的自定义多动物概念的灵感来自蝎子尾部设计（由邻接的小袋组成的基本电极组成）和蜘蛛启发的接头（经典的小袋电动机，带有灵活的铰链层）。与单铰链概念相比，这两种设计的混合体在高达25 {\ deg}的中等偏转下实现了更高的力输出。此外，将铰链层夹紧可改善抓手的稳健性。我们第一次表明，使用静电致动，空气中的软操作可能是可能的。这项研究证明了在空中机器人操作中不受束缚的液压扩增的执行器的潜力。我们的概念证明为在移动航空系统中使用液压静电执行器的使用打开了。

软机器人技术有可能改变机器人运动，特别是软机器人游泳者提供了一种微创和自适应的解决方案，以探索和保存我们的海洋。不幸的是，当前的软机器人游泳者非常劣于进化的生物游泳者，尤其是在可控性，效率，可操作性和寿命方面。此外，设计软机器人所需的乏味的迭代制造和经验测试阻碍了它们的优化。在这项工作中，我们通过为设计和制造配备静电驱动的软机器人游泳者提供高效且直接的管道来应对这一挑战。我们简化了允许快速增材制造的过程，并显示如何使用可区分的模拟将简化模型与机器人游泳器的真实变形匹配。我们通过改变游泳者的拮抗肌肉的电压和驱动频率来对制造的游泳者进行多个实验。我们展示了在液态油中移动时的电压和频率如何改变游泳者的运动速度，并在前进的游泳速度下观察到明显的最佳选择。我们提出的可区分模拟模型具有各种下游应用，例如游泳者的控制和形状优化；通过我们的SIM到现实匹配，可以将优化结果直接映射回真实机器人。

与传统的刚性机器人相比，由于合规性，安全性和低成本，软机器人由于其优点而引起了越来越多的关注。作为软机器人的重要组成部分，软机器人夹具还显示出其优越的同时抓住具有不规则形状的物体。已经进行了最近的研究，以通过调整可变有效长度（VEL）来改善其抓握性能。然而，通过多室设计或可调刚度形状记忆材料实现的Vel需要复杂的气动电路设计或耗时的相变过程。这项工作提出了一种由3D印刷灯丝，忍者克朗的折叠式软机器人执行器。它是通过高速模型进行实验测试和表示的。进行数学和有限元建模，以研究所提出的软致动器的弯曲行为。此外，提出了一种拮抗约束机制来实现VEL，并且实验表明实现了更好的符合性。最后，设计了一种双模夹具，以展示Vel对抓取性能的进步。

从对量子网络和传感器的基本力量的超敏感探测器，机械谐振器能够在室温环境中实现下一代技术。目前，氮化硅纳米腔作为这些进步中的领先微芯片平台，允许机械谐振器从环境热噪声显着隔离的机械谐振器。然而，迄今为止，人类直觉仍然是设计过程背后的驱动力。这里，由自然启发和通过机器学习引导，开发了一种蜘蛛网纳米机械谐振器，其显示通过数据驱动优化算法发现的新颖“扭转软夹紧”机构从环境热环境中分离的振动模式。然后制造该生物启发的谐振器;通过在室温环境中通过高于10亿以上的机械师进行实验证实了新的范式。与其他最先进的谐振器相比，这种里程碑是通过紧凑的设计实现的，该设计不需要亚微米光刻特征或复声胶凝带，使得在大尺度上制造显着更容易和更便宜。在这里，我们展示了机器学习与人类直觉一起工作的能力，以增加创造性的可能性，并在计算和纳米技术中发现新的策略。

中枢神经系统（CNS）利用预期（APA）和补偿性（CPA）的姿势调整以保持平衡。姿势调整包括质量中心的稳定性（COM）（COM）和身体的压力分布相互影响，如果存在他们俩缺乏表现。任何可预测的或突然的扰动都可能为COM与平衡和身体的均匀压力分布的分歧铺平道路。由于其不良的APA和CPA，并引起了它们的跌倒。神经系统患者跌倒风险的最小化方法正在利用基于扰动的康复，因为它有效地恢复了平衡障碍。根据发现的结果，我们的发现，我们的发现，我们的发现，我们的发现，我们的发现，我们的发现是有效的。介绍新型3 DOF平行操纵器的设计，实现和实验评估，以治疗M. M.的平衡障碍，机器人平台允许角运动脚踝基于其拟人化的自由。赋予上下平台的最终效应分别旨在评估每只脚的压力分布和身体的com。在机器人平台的高级控制中，用于调节任务的难度水平。在这项研究中，在模拟环境中得出并验证了机器人的运动学和动态分析。还通过PID控制器成功实现了对原型的低级控制。每个平台的容量都通过一组实验来评估，考虑评估最终效应器上的脚注和类似对象的压力分布和COM。实验结果表明，这样的系统井井有条，需要通过APA和CPA进行平衡技能培训和评估。

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。