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。

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。

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。

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。

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。

调节软执行器刚度的能力在提高与环境相互作用的效率方面起着至关重要的作用。但是，对于单向刚度调制机制，不能同时保证高侧向刚度和宽范围的弯曲刚度。因此，我们从手指的解剖结构中汲取灵感，提出具有双向可调刚度特性（BTSA）的软执行器。 BTSA由空气式杂种致动（ATA）和骨状结构（BLS）组成。 ATA可以将弯曲刚度从0.2 n/mm调整为0.7 n/mm，约为3.5倍。与无BLS相比，BLS的侧向刚度可增强4.2倍。同时，可以将侧向刚度调节在一定刚度范围内（例如，当弯曲角度为45度时从0.35 N/mm到0.46）。 BLS是根据简化的刚度分析模型设计的。并提出了一种基于蜡的制造方法，以确保气密性。进行有关指尖力，弯曲刚度和侧向刚度的实验以验证特性。

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。

Robotic hands with soft surfaces can perform stable grasping, but the high friction of the soft surfaces makes it difficult to release objects, or to perform operations that require sliding. To solve this issue, we previously developed a contact area variable surface (CAVS), whose friction changed according to the load. However, only our fundamental results were previously presented, with detailed analyses not provided. In this study, we first investigated the CAVS friction anisotropy, and demonstrated that the longitudinal direction exhibited a larger ratio of friction change. Next, we proposed a sensible CAVS, capable of providing a variable-friction mechanism, and tested its sensing and control systems in operations requiring switching between sliding and stable-grasping modes. Friction sensing was performed using an embedded camera, and we developed a gripper using the sensible CAVS, considering the CAVS friction anisotropy. In CAVS, the low-friction mode corresponds to a small grasping force, while the high-friction mode corresponds to a greater grasping force. Therefore, by controlling only the friction mode, the gripper mode can be set to either the sliding or stable-grasping mode. Based on this feature, a methodology for controlling the contact mode was constructed. We demonstrated a manipulation involving sliding and stable grasping, and thus verified the efficacy of the developed sensible CAVS.

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。

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。

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.

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。

软气动执行器已经在许多软机器人系统中看到了应用，其压力驱动的性质提出了控制其运动的独特挑战和机会。在这项工作中，我们提出了一个新概念：通过末端几何形状设计和控制气动执行器。我们演示了一个新颖的执行器类，称为折叠气动人造肌肉（Foldpam），该肌肉具有一个薄纤维的空气袋，两侧对称折叠。改变执行器的折叠部分会改变最终约束，从而改变力 - 应变关系。我们通过测量具有各种长度和折叠量的单个foldpam单元的力 - 应变关系来实验研究这一变化。除静态几何单元外，驱动的FOLDPAM设备还设计为产生末端几何形状的连续，按需调整，从而实现闭环位置控制，同时保持恒定压力。使用设备的实验表明几何控制允许进入力 - 应变平面上的不同区域，并且闭环几何控制可以在驱动范围的0.5％以内实现误差。

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。

在这项工作中，我们解决了由三个腔室驱动的软仿生执行器的运动计划的逆动力学问题。由于其内在的柔软性，软仿生致动器已应用于许多应用中。尽管可以得出数学模型来描述该执行器的逆动力学，但捕获材料和系统的非线性和不确定性仍然不准确。此外，如此复杂的模型是耗时的，因此在实时控制单元中应用不容易。因此，在该领域开发一种无模型方法可能是一个新想法。为了克服这些内在问题，我们提出了一个后传播（BP）神经网络，学习在三维空间中移动的软仿生执行器的逆动力学。在使用样品数据进行训练之后，BP神经网络模型可以代表操纵器尖端位置与施加到腔室的压力之间的关系。所提出的算法比分析模型更精确。结果表明，相对于总执行器长度，相对平均误差为2.46％，可以实现所需的末端位置。

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。

软机器人抓手具有许多优势，可以解决动态空中抓握方面的挑战。最近展示的用于空中抓握的典型多指的软握把高度依赖于成功抓握的目标对象的方向。这项研究通过开发一种用于自主空气操纵的全向系统来推动动态空中抓地力的边界。特别是，该论文研究了一种新型，高度集成，模块化，传感器富含通用的握把的设计，制造和实验验证，专为空中应用而设计。提出的抓手利用粒子堵塞和软颗粒材料的最新发展产生了强大的握持力，同时非常轻巧，节能，并且只需要低激活力。我们表明，通过在膜的硅硅混合物中添加添加剂，可以将持有力提高多达50％。实验表明，即使没有几何互锁，我们的轻质抓地力也可以以低至2.5n的激活力发育高达15n的持有力。最后，通过将抓地力安装到多旋风的情况下，在实际条件下执行了一个选择和释放任务。开发的空中抓握系统具有许多有用的属性，例如对碰撞的弹性和鲁棒性以及将无人机与环境脱离的固有的被动合规性。

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。

用无人驾驶飞行器（无人机）的操纵和抓住目前需要准确定位，并且通常以减小的速度执行，以确保成功的掌握。这是由于典型的无人机只能容纳具有少量自由度的刚性机械手，这限制了它们可以补偿由车辆定位误差引起的扰动的能力。此外，无人机必须最小化外部接触力以保持稳定性。另一方面，生物系统利用柔软度来克服类似的限制，并利用遵守来实现积极的抓握。本文调查了软空气机械手的控制和轨迹优化，由四射线和肌腱驱动的软夹持器组成，其中可以充分利用柔软度的优点。据我们所知，这是软操作和UAV控制之间交叉路口的第一个工作。我们介绍了四轮电机和软夹具的解耦方法，组合（i）几何控制器和四峰值（刚性）基础的最小拍摄轨迹优化，（ii）准静态有限元模型和控制空间软夹具的插值。我们证明了尽管添加了软载荷，但几何控制器渐近稳定了四轮流速度和姿态。最后，我们在逼真的软动力学模拟器中评估所提出的系统，并表明：（i）几何控制器对软有效载荷相对不敏感，（ii）尽管定位和初始条件不准确和初始条件，平台可以可靠地掌握未知对象，以及（iii）解耦控制器可用于实时执行。