我们提出了6D（种子）中系列弹性末端效应器的框架，其将空间兼容的元素结合在粘合性感觉中，以掌握和操纵野外的工具。我们的框架将串联弹性的益处推广到6- DOF，同时提供使用粘液触觉感测的控制抽象。我们提出了一种用于粘合性感测的相对姿势估计的算法，以及能够实现与环境的稳定力相互作用的空间混合力力位置控制器。我们展示了我们对需要监管空间力量的工具的效果。视频链接：https://youtu.be/2-yuifspdrk

我们展示了一个具有自动调整的入口控制器，该控制器可用于单个和多点接触机器人（例如，带有点脚或多指握把的腿部机器人）。控制器的目标是跟踪每个接触点的扳手轮廓，同时考虑旋转摩擦引起的额外扭矩。我们的接收控制器在在线操作期间具有自适应性，该方法通过自动调整方法调整了控制器的收益，同时遵循几个培训目标，以促进控制器稳定性，例如尽可能接近跟踪扳手配置文件，以确保控制输出在实力之内限制最小化滑移并避免运动学奇异性。我们使用多限制的攀登机器人来证明控制器在硬件上的鲁棒性，用于操纵和运动任务。

共处的触觉传感是一种基本的启发技术，用于灵巧操纵。然而，可变形的传感器在机器人，握住的对象和环境之间引入了复杂的动力学，必须考虑进行精细操纵。在这里，我们提出了一种学习软触觉传感器膜动力学的方法，该动力学解释了由握把对象和环境之间的物理相互作用引起的传感器变形。我们的方法将膜的感知3D几何形状与本体感受反应扳手结合在一起，以预测以机器人作用为条件的未来变形。从膜的几何形状和反应扳手中回收了抓握的物体姿势，从触觉观察模型中解耦相互作用动力学。我们在两个现实世界的接触任务上基准了我们的方法：用握把标记和手中旋转的绘画。我们的结果表明，明确建模膜动力学比基准实现了更好的任务性能和对看不见的对象的概括。

大物体的操纵和安全地在人类附近进行安全操作的能力是通用国内机器人助手的关键能力。我们介绍了一种柔软，触觉的人形的人形机器人的设计，并展示了用于处理大物体的全身丰富的接触操作策略。我们展示了我们的硬件设计理念，用于使用软触觉传感模块，包括：（i）低成本，抗缝，接触压力定位的武器， （ii）基于TRI软气泡传感器的爪子，用于最终效应器，（III）柔顺的力/几何传感器，用于粗糙几何感测表面/胸部。我们利用这些模块的机械智能和触觉感应，为全身抓握控制进行开发和展示运动原语。我们评估硬件在实现各种大型国内物体上实现不同优势的掌握。我们的结果表明，利用富含接触的操纵策略的柔软度和触觉感应的重要性，以及与世界的全身力量控制的互动前进的道路。

我们提出了一个本体感受的远程操作系统，该系统使用反身握把算法来增强拾取任务的速度和稳健性。该系统由两个使用准直接驱动驱动的操纵器组成，以提供高度透明的力反馈。末端效应器具有双峰力传感器，可测量3轴力信息和2维接触位置。此信息用于防滑和重新磨碎反射。当用户与所需对象接触时，重新抓紧反射将抓地力的手指与对象上的抗肌点对齐，以最大程度地提高抓握稳定性。反射仅需150毫秒即可纠正用户选择的不准确的grasps，因此用户的运动仅受到Re-Grasp的执行的最小干扰。一旦建立了抗焦点接触，抗滑动反射将确保抓地力施加足够的正常力来防止物体从抓地力中滑出。本体感受器的操纵器和反射抓握的结合使用户可以高速完成远程操作的任务。

为了成为人类的有效伴侣，机器人必须越来越舒适地与环境接触。不幸的是，机器人很难区分``足够的''和``太多''力：完成任务需要一些力量，但太多可能会损害设备或伤害人类。设计合规的反馈控制器（例如刚度控制）的传统方法需要对控制参数进行手工调整，并使建立安全，有效的机器人合作者变得困难。在本文中，我们提出了一种新颖而易于实现的力反馈控制器，该反馈控制器使用控制屏障功能（CBF）直接从用户的最大允许力和扭矩的用户规格中得出合并的控制器。我们比较了传统僵硬控制的方法，以证明控制架构的潜在优势，并在人类机器人协作任务中证明了控制器的有效性：对笨重对象的合作操纵。

为了使软机器人在以人为本的环境中有效工作，他们需要能够根据（本体感受）传感器估算其状态和外部相互作用。估计干扰使软机器人可以执行理想的力控制。即使在刚性操纵器的情况下，最终效应器的力估计也被视为一个非平凡的问题。实际上，其他当前应对这一挑战的方法也存在防止其一般应用的缺点。它们通常基于简化的软动力学模型，例如依赖于零件的恒定曲率（PCC）近似值或匹配的刚体模型的模型，这些模型并不代表该问题的细节。因此，无法构建复杂的人类机器人互动所需的应用。有限元方法（FEM）允许以更通用的方式预测软机器人动力学。在这里，使用框架沙发的软机器人建模功能，我们构建了一个详细的FEM模型，该模型由多段的软连续机器人手臂组成，该机器人由合规的可变形材料和纤维增强的压力驱动室组成，并具有用于提供方向输出的传感器的模型。该模型用于为操纵器建立状态观察者。校准模型参数以使用物理实验匹配手动制造过程的缺陷。然后，我们解决了二次编程逆动力学问题，以计算解释姿势误差的外力的组成部分。我们的实验显示，平均力估计误差约为1.2％。由于提出的方法是通用的，因此这些结果令人鼓舞，该任务是构建可以在以人为中心的环境中部署的复杂，反应性，基于传感器的行为的软机器人。

软机器人抓手有助于富含接触的操作，包括对各种物体的强大抓握。然而，软抓手的有益依从性也会导致重大变形，从而使精确的操纵具有挑战性。我们提出视觉压力估计与控制（VPEC），这种方法可以使用外部摄像头的RGB图像施加的软握力施加的压力。当气动抓地力和肌腱握力与平坦的表面接触时，我们为视觉压力推断提供了结果。我们还表明，VPEC可以通过对推断压力图像的闭环控制进行精确操作。在我们的评估中，移动操纵器（来自Hello Robot的拉伸RE1）使用Visual Servoing在所需的压力下进行接触；遵循空间压力轨迹；并掌握小型低调的物体，包括microSD卡，一分钱和药丸。总体而言，我们的结果表明，对施加压力的视觉估计可以使软抓手能够执行精确操作。

我们引入了一个球形指尖传感器进行动态操作。它基于气压压力和飞行时间接近传感器，并且是低延迟，紧凑且身体健壮的。传感器使用训练有素的神经网络根据压力传感器的数据来估计接触位置和三轴接触力，这些数据嵌入了传感器的聚氨酯橡胶范围内。飞行器传感器朝三个不同的外向方向面对，并且一个集成的微控制器样品以200 Hz的速度每个单个传感器。为了量化系统潜伏期对动态操作性能的影响，我们开发和分析了一个称为碰撞脉冲比率的度量，并表征了我们新传感器的端到端潜伏期。我们还向传感器提出了实验演示，包括测量接触过渡，进行粗大映射，与移动物体保持接触力以及避免碰撞的反应。

在本次调查中，我们介绍了执行需要不同于环境的操作任务的机器人的当前状态，使得机器人必须隐含地或明确地控制与环境的接触力来完成任务。机器人可以执行越来越多的人体操作任务，并且在1）主题上具有越来越多的出版物，其执行始终需要联系的任务，并且通过利用完美的任务来减轻环境来缓解不确定性信息，可以在没有联系的情况下进行。最近的趋势已经看到机器人在留下的人类留给人类，例如按摩，以及诸如PEG孔的经典任务中，对其他类似任务的概率更有效，更好的误差容忍以及更快的规划或学习任务。因此，在本调查中，我们涵盖了执行此类任务的机器人的当前阶段，从调查开始所有不同的联系方式机器人可以执行，观察这些任务是如何控制和表示的，并且最终呈现所需技能的学习和规划完成这些任务。

能够与环境进行物理相互作用的新型航空车的最新发展导致了新的应用，例如基于接触的检查。这些任务要求机器人系统将力与部分知名的环境交换，这可能包含不确定性，包括未知的空间变化摩擦特性和表面几何形状的不连续变化。找到对这些环境不确定性的强大控制策略仍然是一个公开挑战。本文提出了一种基于学习的自适应控制策略，用于航空滑动任务。特别是，基于当前控制信号，本体感受测量和触觉感应的策略，实时调整了标准阻抗控制器的收益。在学生教师学习设置中，该策略通过简化执行器动力进行了模拟培训。使用倾斜臂全向飞行器验证了所提出方法的现实性能。所提出的控制器结构结合了数据驱动和基于模型的控制方法，使我们的方法能够直接转移并不从模拟转移到真实平台。与微调状态的相互作用控制方法相比，我们达到了减少的跟踪误差和改善的干扰排斥反应。

现代的机器人操纵系统缺乏人类的操纵技巧，部分原因是它们依靠围绕视觉数据的关闭反馈循环，这会降低系统的带宽和速度。通过开发依赖于高带宽力，接触和接近数据的自主握力反射，可以提高整体系统速度和鲁棒性，同时减少对视力数据的依赖。我们正在开发一个围绕低渗透的高速手臂建造的新系统，该系统用敏捷的手指结合了一个高级轨迹计划器，以小于1 Hz的速度运行，低级自主反射控制器的运行量超过300 Hz。我们通过将成功的基线控制器和反射握把控制器的变化的成功抓Grasps的体积和反射系统的体积进行比较，从而表征了反射系统，发现我们的控制器将成功的掌握率与基线相比扩大了55％。我们还使用简单的基于视觉的计划者在自主杂波清除任务中部署了反身抓握控制器，在清除100多个项目的同时，达到了超过90％的成功率。

Force modulation of robotic manipulators has been extensively studied for several decades. However, it is not yet commonly used in safety-critical applications due to a lack of accurate interaction contact modeling and weak performance guarantees - a large proportion of them concerning the modulation of interaction forces. This study presents a high-level framework for simultaneous trajectory optimization and force control of the interaction between a manipulator and soft environments, which is prone to external disturbances. Sliding friction and normal contact force are taken into account. The dynamics of the soft contact model and the manipulator are simultaneously incorporated in a trajectory optimizer to generate desired motion and force profiles. A constrained optimization framework based on Alternative Direction Method of Multipliers (ADMM) has been employed to efficiently generate real-time optimal control inputs and high-dimensional state trajectories in a Model Predictive Control fashion. Experimental validation of the model performance is conducted on a soft substrate with known material properties using a Cartesian space force control mode. Results show a comparison of ground truth and real-time model-based contact force and motion tracking for multiple Cartesian motions in the valid range of the friction model. It is shown that a contact model-based motion planner can compensate for frictional forces and motion disturbances and improve the overall motion and force tracking accuracy. The proposed high-level planner has the potential to facilitate the automation of medical tasks involving the manipulation of compliant, delicate, and deformable tissues.

Effective force modulation during tissue manipulation is important for ensuring safe robot-assisted minimally invasive surgery (RMIS). Strict requirements for in-vivo distal force sensing have led to prior sensor designs that trade off ease of manufacture and integration against force measurement accuracy along the tool axis. These limitations have made collecting high-quality 3-degree-of-freedom (3-DoF) bimanual force data in RMIS inaccessible to researchers. We present a modular and manufacturable 3-DoF force sensor that integrates easily with an existing RMIS tool. We achieve this by relaxing biocompatibility and sterilizability requirements while utilizing commercial load cells and common electromechanical fabrication techniques. The sensor has a range of +-5 N axially and +-3 N laterally with average root mean square errors(RMSEs) of below 0.15 N in all directions. During teleoperated mock tissue manipulation tasks, a pair of jaw-mounted sensors achieved average RMSEs of below 0.15 N in all directions. For grip force, it achieved an RMSE of 0.156 N. The sensor has sufficient accuracy within the range of forces found in delicate manipulation tasks, with potential use in bimanual haptic feedback and robotic force control. As an open-source design, the sensors can be adapted to suit additional robotic applications outside of RMIS.

使机器人能够靠近人类工作，需要一个控制框架，该框架不仅包括用于自主和协调的交互的多感官信息，而且还具有感知的任务计划，以确保适应性和灵活的协作行为。在这项研究中，提出了一种直观的任务堆叠（ISOT）制剂，通过考虑人臂姿势和任务进展来定义机器人的动作。该框架以visuo-tactive信息增强，以有效地了解协作环境，直观地在计划的子任务之间切换。来自深度摄像机的视觉反馈监视并估计物体的姿势和人臂姿势，而触觉数据提供勘探技能以检测和维持所需的触点以避免物体滑动。为了评估由人类和人机合作伙伴执行的所提出的框架，装配和拆卸任务的性能，有效性和可用性，使用不同的评估指标进行考虑和分析，方法适应，掌握校正，任务协调延迟，累积姿势偏差，以及任务重复性。

可变形的物体操纵（DOM）是机器人中的新兴研究问题。操纵可变形对象的能力赋予具有更高自主权的机器人，并承诺在工业，服务和医疗领域中的新应用。然而，与刚性物体操纵相比，可变形物体的操纵相当复杂，并且仍然是开放的研究问题。解决DOM挑战在机器人学的几乎各个方面，即硬件设计，传感，（变形）建模，规划和控制的挑战突破。在本文中，我们审查了最近的进步，并在考虑每个子场中的变形时突出主要挑战。我们论文的特殊焦点在于讨论这些挑战并提出未来的研究方向。

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。

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。

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。

模型预测控制（MPC）方案已经证明了它们在控制高自由度（DOF）复杂机器人系统方面的效率。但是，它们的计算成本很高，更新速度约为数十万。这种相对较慢的更新速率阻碍了这种系统稳定的触觉远程操作的可能性，因为缓慢的反馈回路可能会导致对操作员的不稳定性和透明度的丧失。这项工作为MPC控制的复杂机器人系统的透明远程操作提供了一个新颖的框架。特别是，我们采用反馈MPC方法并利用其结构来以快速速率计算运营商输入，该快速速率与MPC循环本身的更新率无关。我们在移动操纵器平台上演示了我们的框架，并表明它可以显着提高触觉远程操作的透明度和稳定性。我们还强调，所提出的反馈结构是令人满意的，并且不违反最佳控制问题中定义的任何约束。据我们所知，这项工作是使用全身MPC框架的双边操纵器的双边远程操作的首次实现。