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。

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.

软机械设计与控制的共同优化需要快速实现现实验证的快速手段。现有的创建管道不允许软机器的SWIFT原型，以便快速测试各种设计配置和控制策略。这项工作提出了一种用于快速迭代设计和制造小型化模块化硅氧烷弹性体的机器人鱼类的管道。模块化设计允许具有不同配置的机器人鱼类简单快速迭代，以帮助目前对设计优化方法的开发的研究。所提出的机器人鱼可以用作标准化的测试平台，可以在哪些性能度量如推力和运动范围之类的标准化测试平台。我们进一步展示了能够测量输入压力，尾部变形和推力的水下评估设置的设计。制造和实验评估具有不同刚度和内部气动室配置的多种机器人鱼原型。机器人的灵活模块化设计原理及其评估平台解锁了更有效的软机器人鱼类的可能性，将来有利于未来设计优化和水下勘探的研究。

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。

水生运动是生物学家和工程师感兴趣的经典流体结构相互作用（FSI）问题。求解完全耦合的FSI方程，用于不可压缩的Navier-Stokes和有限的弹性在计算上是昂贵的。在这种系统中，优化机器人游泳器设计通常涉及在已经昂贵的模拟之上繁琐的，无梯度的程序。为了应对这一挑战，我们提出了一种针对FSI的新颖，完全可区分的混合方法，该方法结合了2D直接数值模拟，用于游泳器的可变形固体结构和物理受限的神经网络替代物，以捕获流体的流体动力效应。对于游泳者身体的可变形实心模拟，我们使用来自计算机图形领域的最新技术来加快有限元方法（FEM）。对于流体模拟，我们使用经过基于物理损耗功能的U-NET体系结构来预测每个时间步骤的流场。使用沉浸式边界方法（IBM）在我们游泳器边界的边界周围采样了来自神经网络的压力和速度场输出，以准确有效地计算其游泳运动。我们证明了混合模拟器在2D Carangiform游泳器上的计算效率和可不同性。由于可怜性，该模拟器可用于通过基于直接梯度的优化浸入流体中的软体体系的控件设计。

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。

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。

许多生物，包括各种种类的蜘蛛和毛毛虫，都会改变其形状以切换步态并适应不同的环境。从可拉伸电路到高度变形的软机器人，最近的技术进步已经开始使变化的机器人成为可能。但是，目前尚不清楚应如何以及何时发生变化以及可以获得哪些功能，从而导致各种未解决的设计和控制问题。为了开始解决这些问题，我们在这里模拟，设计和构建一个软机器人，该机器人利用形状变化来在平坦和倾斜的表面上实现运动。在模拟中对该机器人进行建模，我们在两个环境中探索了它的功能，并证明了特定于环境特定形状和步态的存在，这些形状和步态成功地转移到了物理硬件中。我们发现，改变形状的机器人在模拟和现实中比等效但不正确的机器人更好地遍历这些环境。

人类无法访问许多空间，机器人可以帮助传感器和设备提供。这些空间中有许多包含三维通道和不均匀的地形，这些通道对机器人设计和控制构成了挑战。通过同时进行的远处和体材料反转移动的环形机器人有望在这些类型的空间中导航。我们提出了一种新型的柔软的环形机器人，该机器人在充满空气的膜内使用电动设备推动自己推动自己。我们的机器人只需要一个控制信号即可移动，可以符合其环境，并且可以垂直爬上电动机扭矩，该电动机与用来支撑机器人对环境的力无关。我们得出并验证了其运动所涉及的力的模型，并演示了机器人导航迷宫和攀登管道的能力。

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。

机器人和与世界相互作用或互动的机器人和智能系统越来越多地被用来自动化各种任务。这些系统完成这些任务的能力取决于构成机器人物理及其传感器物体的机械和电气部件，例如，感知算法感知环境，并计划和控制算法以生产和控制算法来生产和控制算法有意义的行动。因此，通常有必要在设计具体系统时考虑这些组件之间的相互作用。本文探讨了以端到端方式对机器人系统进行任务驱动的合作的工作，同时使用推理或控制算法直接优化了系统的物理组件以进行任务性能。我们首先考虑直接优化基于信标的本地化系统以达到本地化准确性的问题。设计这样的系统涉及将信标放置在整个环境中，并通过传感器读数推断位置。在我们的工作中，我们开发了一种深度学习方法，以直接优化信标的放置和位置推断以达到本地化精度。然后，我们将注意力转移到了由任务驱动的机器人及其控制器优化的相关问题上。在我们的工作中，我们首先提出基于多任务增强学习的数据有效算法。我们的方法通过利用能够在物理设计的空间上概括设计条件的控制器，有效地直接优化了物理设计和控制参数，以直接优化任务性能。然后，我们对此进行跟进，以允许对离散形态参数（例如四肢的数字和配置）进行优化。最后，我们通过探索优化的软机器人的制造和部署来得出结论。

软机器人手的设计和制作仍然是耗时和困难的过程。快速原型的进步在引入设计过程中引入新的复杂性时，显着加速了制造过程。在这项工作中，我们提出了一种采用新型低成本制造技术的方法，与设计工具有助于软手设计人员系统地利用多材料3D打印来制造灵巧的软机器人手。虽然成本和轻量级很低，但我们表明产生的设计是高度耐用的，令人惊讶的强烈，并且能够灵巧地掌握。

彼此接触的任何两个物体都会仅仅是由于重力或机械接触而引起的力，例如机器人手臂抓住一个物体，甚至是我们膝关节处的两个骨头之间的接触。自然测量和监视这些接触力的能力允许从仓库管理（基于重量检测错误包装）到机器人技术（使机器人臂的抓地力与人类皮肤一样敏感）和医疗保健（膝关节植入物）的大量应用。设计一个无处不在的力传感器是充满挑战的，该传感器可自然地用于所有这些应用。首先，传感器应足够小，以适合狭窄的空间。接下来，我们不想铺设笨重的电缆来读取传感器的力值。最后，我们需要进行无电池设计以满足体内应用程序。我们开发了WiforCesticker，这是一种无线，无电池，类似贴纸的力传感器，可以在任何表面上都可以无处不在，例如所有仓库包装，机器人手臂和膝关节。 WiforCesticker首先设计一个$ 4 $ 〜mm〜 $ \ $ \ times $〜$〜$ 2 $ 〜mm〜 $ \ $ \ times $〜$〜$〜$ 0.4 $〜毫米电容传感器设计，配备了$ 10 $〜$〜$〜$〜$〜$〜$〜$ 〜mm〜mm 〜mm 〜mm 〜mm在灵活的PCB基材上设计。其次，它引入了一种新的机制，可以通过将传感器与COTS RFID系统插入传感器，从而无线读取器无线读取器可以通过无线读取器读取力信息。该传感器可以在多个测试环境中检测到$ 0 $ -6 $ 〜n的力量，感应精度为$ <0.5 $ 〜n，并在传感器上使用超过10,000美元的$ 10,000 $变化的力级按下。我们还通过设计传感器展示了两个应用程序案例研究，称量仓库包和骨接头施加的传感力。

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。

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。

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。

Soft actuators have attracted a great deal of interest in the context of rehabilitative and assistive robots for increasing safety and lowering costs as compared to rigid-body robotic systems. During actuation, soft actuators experience high levels of deformation, which can lead to microscale fractures in their elastomeric structure, which fatigues the system over time and eventually leads to macroscale damages and eventually failure. This paper reports finite element modeling (FEM) of pneu-nets at high angles, along with repetitive experimentation at high deformation rates, in order to study the effect and behavior of fatigue in soft robotic actuators, which would result in deviation from the ideal behavior. Comparing the FEM model and experimental data, we show that FEM can model the performance of the actuator before fatigue to a bending angle of 167 degrees with ~96% accuracy. We also show that the FEM model performance will drop to 80% due to fatigue after repetitive high-angle bending. The results of this paper objectively highlight the emergence of fatigue over cyclic activation of the system and the resulting deviation from the computational FEM model. Such behavior can be considered in future controllers to adapt the system with time-variable and non-autonomous response dynamics of soft robots.

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。

尽管有多样化的环境进展，但蛇机器人仍然远远落后于穿越大障碍物的复杂的3-D地形。这是由于缺乏对如何控制3-D体弯曲以推动地形特征来产生和控制推进的理解。生物学研究表明，总体蛇使用接触力传感来实时调整身体弯曲。然而，由于缺乏对其力传感器官如何工作的基本知识，研究蛇中的这种感觉调制的力量控制是挑战性的。在这里，我们采取了一种robophysics方法来进行进步，从开发一个能够使用接触力感测的3-D体弯曲的蛇机器人来实现，以实现系统的运动实验和力量测量。通过两个开发和测试迭代，我们创建了一个12段机器人，其中36个压电板传感器分布在所有段上，具有符合30 Hz的采样频率的符合壳体。机器人测量接触力，同时使用具有高可重复性的垂直弯曲来横穿大障碍，实现为提供系统实验的平台的目标。最后，考虑到压电传感器的粘弹性行为，我们探讨了基于模型的校准，这将为未来的研究有用。