改变表面型材的能力允许生物系统有效地操纵并混合到周围环境中。目前的表面变形技术依赖于具有少量固定状态或直接驱动整个系统。我们发现了一个独立于级别的辅助超材料的子集具有具有星形图结构的状态轨迹。在中央节点，小粗轨可以在轨迹之间移动材料，使我们能够局部换档泊松比，导致材料在加载下采用不同的形状。虽然可能的形状的数量呈指数呈指数呈尺寸，但随机地发现一个的概率是消失的。通过积极地通过节点点引导材料，我们生产不需要输入以维持形状的重新编程表面，并且可以在复杂的3D形状上显示任意的2D信息。我们的作品在微设备，触觉显示器，制造和机器人系统中开辟了新的机会。

Shape displays are a class of haptic devices that enable whole-hand haptic exploration of 3D surfaces. However, their scalability is limited by the mechanical complexity and high cost of traditional actuator arrays. In this paper, we propose using electroadhesive auxetic skins as a strain-limiting layer to create programmable shape change in a continuous ("formable crust") shape display. Auxetic skins are manufactured as flexible printed circuit boards with dielectric-laminated electrodes on each auxetic unit cell (AUC), using monolithic fabrication to lower cost and assembly time. By layering multiple sheets and applying a voltage between electrodes on subsequent layers, electroadhesion locks individual AUCs, achieving a maximum in-plane stiffness variation of 7.6x with a power consumption of 50 uW/AUC. We first characterize an individual AUC and compare results to a kinematic model. We then validate the ability of a 5x5 AUC array to actively modify its own axial and transverse stiffness. Finally, we demonstrate this array in a continuous shape display as a strain-limiting skin to programmatically modulate the shape output of an inflatable LDPE pouch. Integrating electroadhesion with auxetics enables new capabilities for scalable, low-profile, and low-power control of flexible robotic systems.

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。

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。

The ability to convert reciprocating, i.e., alternating, actuation into rotary motion using linkages is hindered fundamentally by their poor torque transmission capability around kinematic singularity configurations. Here, we harness the elastic potential energy of a linear spring attached to the coupler link of four-bar mechanisms to manipulate force transmission around the kinematic singularities. We developed a theoretical model to explore the parameter space for proper force transmission in slider-crank and rocker-crank four-bar kinematics. Finally, we verified the proposed model and methodology by building and testing a macro-scale prototype of a slider-crank mechanism. We expect this approach to enable the development of small-scale rotary engines and robotic devices with closed kinematic chains dealing with serial kinematic singularities, such as linkages and parallel manipulators.

通过提供超出人为局限性的环境，机器人是空间探索的关键仪器。跳跃机器人概念是有吸引力的谈判复杂地形的解决方案。然而，在克服的工程挑战中，能够持续运行的跳跃机器人概念，机械故障模式的减少是最基本的。本研究提出开发跳跃机器人，重点是减少机制维护的最小致动。我们介绍了Sarrus式连杆的合成，以限制系统在不使用典型的同步齿轮的情况下对系统进行三种翻译程度。我们将目前的研究界定到垂直固体跳跃，以评估基本主驱动轴的性能。实验室示威者有助于转移理论概念和方法。实验室示威者进行了63％的动能转换效率的跳跃，理论最大为73％。令人满意的运行开辟了朝向太空勘探跳跃机器人平台的发展的设计优化和方向跳跃能力。

Snakes and their bio-inspired robot counterparts have demonstrated locomotion on a wide range of terrains. However, dynamic vertical climbing is one locomotion strategy that has received little attention in the existing snake robotics literature. We demonstrate a new scansorial gait and robot inspired by the locomotion of the Pacific Lamprey. This new gait allows a robot to steer while climbing on flat, near-vertical surfaces. A reduced-order model is developed and used to explore the relationship between body actuation and vertical and lateral motions of the robot. Trident, the new wall climbing lamprey-inspired robot, demonstrates dynamic climbing on flat vertical surfaces with a peak net vertical stride displacement of 4.1 cm per step. Actuating at 1.3 Hz, Trident attains a vertical climbing speed of 4.8 cm/s (0.09 Bl/s) at specific resistance of 8.3. Trident can also traverse laterally at 9 cm/s (0.17 Bl/s). Moreover, Trident is able to make 14\% longer strides than the Pacific Lamprey when climbing vertically. The computational and experimental results demonstrate that a lamprey-inspired climbing gait coupled with appropriate attachment is a useful climbing strategy for snake robots climbing near vertical surfaces with limited push points.

本文采取了一步，为人形机器人提供自适应形态能力。我们提出了一种系统的方法，可以使机器人盖变形其形状，其整体尺寸适合人体机器人的人体测量值。更确切地说，我们提出了一个封面概念，该概念由两个主要组成部分组成：骨骼，这是一个称为Node的基本元素和一个软膜的重复，该元素将盖子包裹起来并用其运动构成变形。本文重点关注盖子骨骼，并解决了节点设计，系统建模，电动机定位以及变形系统的控制设计的挑战性问题。封面建模侧重于运动学，并提出了定义系统运动限制的系统方法。然后，我们应用遗传算法来找到运动位置，以使变形盖完全致动。最后，我们提出了控制算法，使覆盖物变为随时间变化的形状。通过进行四个不同的方尺寸盖，分别具有3x3、4x8、8x8和20x20节点的运动学模拟来验证整个方法。对于每个封面，我们应用遗传算法来选择运动位置并执行模拟以跟踪所需形状。仿真结果表明，提出的方法可确保封面跟踪具有良好跟踪性能的所需形状。

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。

Practical applications of mechanical metamaterials often involve solving inverse problems where the objective is to find the (multiple) microarchitectures that give rise to a given set of properties. The limited resolution of additive manufacturing techniques often requires solving such inverse problems for specific sizes. One should, therefore, find multiple microarchitectural designs that exhibit the desired properties for a specimen with given dimensions. Moreover, the candidate microarchitectures should be resistant to fatigue and fracture, meaning that peak stresses should be minimized as well. Such a multi-objective inverse design problem is formidably difficult to solve but its solution is the key to real-world applications of mechanical metamaterials. Here, we propose a modular approach titled 'Deep-DRAM' that combines four decoupled models, including two deep learning models (DLM), a deep generative model (DGM) based on conditional variational autoencoders (CVAE), and direct finite element (FE) simulations. Deep-DRAM (deep learning for the design of random-network metamaterials) integrates these models into a unified framework capable of finding many solutions to the multi-objective inverse design problem posed here. The integrated framework first introduces the desired elastic properties to the DGM, which returns a set of candidate designs. The candidate designs, together with the target specimen dimensions are then passed to the DLM which predicts their actual elastic properties considering the specimen size. After a filtering step based on the closeness of the actual properties to the desired ones, the last step uses direct FE simulations to identify the designs with the minimum peak stresses.

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。

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。

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。

通常，地形几何形状是非平滑的，非线性的，非凸的，如果通过以机器人为中心的视觉单元感知，则似乎部分被遮住且嘈杂。这项工作介绍了能够实时处理上述问题的完整控制管道。我们制定了一个轨迹优化问题，该问题可以在基本姿势和立足点上共同优化，但要遵守高度图。为了避免收敛到不良的本地Optima，我们部署了逐步的优化技术。我们嵌入了一个紧凑的接触式自由稳定性标准，该标准与非平板地面公式兼容。直接搭配用作转录方法，导致一个非线性优化问题，可以在少于十毫秒内在线解决。为了在存在外部干扰的情况下增加鲁棒性，我们用动量观察者关闭跟踪环。我们的实验证明了爬楼梯，踏上垫脚石上的楼梯，并利用各种动态步态在缝隙上。

提出了一个理想化的1：2比例示范器和数值参数优化算法，以密切地再现变形形状，因此使用四个集中载荷的真实空气动力学装载的民动飞机扰流板的空间应变方向。需要对越来越复杂性的证明者的经济高效的实验研究是从优惠券转移到全规模结构的知识，并为新颖的结构健康监测（SHM）技术积累信心。特别是对于测试依赖于或受机械菌株影响的新型传感器系统，例如基于应变的SHM方法，所考虑的实验室结构结构必须反映在操作负载条件下的实际结构的应变状态。对具有详细模型进行有限元模拟，用于静态强度分析，并与实验测量相比。理想示威者的模拟和测量变形和空间应变方向与真正的飞机扰流板的数值结果很好。因此，使用开发的理想化演示器，基于应变的SHM系统可以在反映操作空气动力学压力负荷的条件下进行测试，而测试努力和成本显着降低。此外，所呈现的加载优化算法可以容易地适于模拟板状结构中的其他压力载荷以再现特定的结构条件。

大多数Quadrupss开发的高度驱动，因此他们的控制是非常繁琐的。它们需要先进的电子设备连续解决复杂的逆运动型方程。此外，随着传统距离传感器通常由于机器人的运动而导致的连续扰动通常发生故障，它们要求特殊和昂贵的传感器自动导航环境。另一个挑战是在步行时保持机器人的连续动态稳定性，这需要复杂和最先进的控制算法。本文介绍了我们内部棱镜联合电池的硬件设计和控制架构的彻底描述，称为Prisma。我们的目标是伪造强大而温制性的稳定的四足机器人，可以使用基本控制算法并利用传统传感器来导航未知环境。我们讨论了机器人在其运动，不同脚轨迹，可制造性和控制方面的益处和限制。

飞行脊椎动物表现出复杂的Wingbeat运动学。他们的专门的前肢允许机翼变形动作在他们的水平飞行过程中与拍打动作加上，以前的可传单仿生平台已经成功地应用了生物启发的翼形变形，但不能被变形耦合的翼展图案推动。由此促进了这一点，我们开发了一个生物启发型扑翼空中车辆（FWAV），题为Robofalcon，配备了一种新颖的机制来推动蝙蝠式的变形翅膀，表现出变形耦合的翼型模式，并整体管理吸引力航班。 Robofalcon的新机制允许在需要在需要操纵时耦合变形和拍打，并在需要操纵时去耦，产生双侧不对称下划作，提供高轧制敏捷性。蝙蝠式的变形翼设计在腕关节的半径周围的倾斜安装角，以模仿飞行脊椎动物的手腕浸湿效果。通过几种轧制机动飞行测试评估了Robofalcon的敏捷性，与飞行生物和当前拍打翼平台相比，我们展示了其性能良好的敏捷性能力。风洞测试表明，不对称下午的辊矩与拍打频率相关，腕部安装角可用于调谐静止飞行状态的攻击角度和提升 - 推力配置。我们认为，这项工作产生了一个良好的仿生平台，为变形耦合扑拍飞行提供了新的驱动策略。

这项工作利用可解释的机器学习方法来解决折纸启发系统的具有挑战性的逆设计问题。我们表明，决策树随机森林方法特别适合拟合折纸数据库，其中包含设计功能和功能性能，以生成对功能折纸的逆设计的人为理解的决策规则。首先，该树方法是唯一的，因为它可以处理分类特征和连续特征之间的复杂交互，从而可以比较设计的不同折纸图案。其次，这种可解释的方法可以解决具有多种和多物理性能目标的功能折纸的多目标问题。最后，该方法可以扩展折纸的现有形状拟合算法，以考虑非网地性能。提出的框架使折纸的整体逆设计（考虑形状和功能都可以）为各种应用（例如超材料，可部署结构，软机器人，生物医学设备等）构建新颖的可重构结构。

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。

在人类机器人的相互作用中，眼球运动在非语言交流中起着重要作用。但是，控制机器人眼的动作表现出与人眼动物系统相似的性能仍然是一个重大挑战。在本文中，我们研究了如何使用电缆驱动的驱动系统来控制人眼的现实模型，该系统模仿了六个眼外肌肉的自由度。仿生设计引入了解决新的挑战，最值得注意的是，需要控制每种肌肉的支撑，以防止运动过程中的紧张感损失，这将导致电缆松弛和缺乏控制。我们构建了一个机器人原型，并开发了一个非线性模拟器和两个控制器。在第一种方法中，我们使用局部衍生技术线性化了非线性模型，并设计了线性 - 季度最佳控制器，以优化计算准确性，能量消耗和运动持续时间的成本函数。第二种方法使用复发性神经网络，该神经网络从系统的样本轨迹中学习非线性系统动力学，以及一个非线性轨迹优化求解器，可最大程度地减少相似的成本函数。我们专注于具有完全不受限制的运动学的快速saccadic眼球运动，以及六根电缆的控制信号的生成，这些电缆同时满足了几个动态优化标准。该模型忠实地模仿了人类扫视观察到的三维旋转运动学和动力学。我们的实验结果表明，尽管两种方法都产生了相似的结果，但非线性方法对于未来改进该模型的方法更加灵活，该模型的计算是线性化模型的位置依赖性偏向和局部衍生物的计算变得特别乏味。