减少的牵引力限制了移动机器人系统抵抗或施加大型外部负载的能力，例如拉紧有效载荷。一种简单且通用的解决方案是将束缚在天然发生的物体周围，以利用卡普斯坦效应并呈指数放大的固定力。实验表明，理想化的Capstan模型解释了对常见不规则室外物体（树木，岩石，柱子）经历的力放大。适用于可变环境条件，这种指数放大方法可以串联或与机器人团队并行利用单个或多个capstan对象。这种适应性允许一系列潜在配置，对于当对象无法完全包围或抓住时，特别有用。这些原则已通过移动平台证明（1）控制有效载荷的降低和逮捕，（2）以实现有效载荷的平面控制，以及（3）充当更大范围平台的锚点。我们显示了一个简单的系绳，包裹在沙子上的浅石头上，放大了低牵引力平台的持有力量，最多可达774倍。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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本文提出了一种新颖的方法，用于在具有复杂拓扑结构的地下领域的搜索和救援行动中自动合作。作为CTU-Cras-Norlab团队的一部分，拟议的系统在DARPA SubT决赛的虚拟轨道中排名第二。与专门为虚拟轨道开发的获奖解决方案相反，该建议的解决方案也被证明是在现实世界竞争极为严峻和狭窄的环境中飞行的机上实体无人机的强大系统。提出的方法可以使无缝模拟转移的无人机团队完全自主和分散的部署，并证明了其优于不同环境可飞行空间的移动UGV团队的优势。该论文的主要贡献存在于映射和导航管道中。映射方法采用新颖的地图表示形式 - 用于有效的风险意识长距离计划，面向覆盖范围和压缩的拓扑范围的LTVMAP领域，以允许在低频道通信下进行多机器人合作。这些表示形式与新的方法一起在导航中使用，以在一般的3D环境中可见性受限的知情搜索，而对环境结构没有任何假设，同时将深度探索与传感器覆盖的剥削保持平衡。所提出的解决方案还包括一条视觉感知管道，用于在没有专用GPU的情况下在5 Hz处进行四个RGB流中感兴趣的对象的板上检测和定位。除了参与DARPA SubT外，在定性和定量评估的各种环境中，在不同的环境中进行了广泛的实验验证，UAV系统的性能得到了支持。
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尽管已显示触觉皮肤可用于检测机器人臂及其环境之间的碰撞，但并未广泛用于改善机器人抓握和手持操作。我们提出了一种新型的传感器设计，用于覆盖现有的多指机器人手。我们在台式实验中使用织物和抗静态泡沫底物分析了四种不同的压电材料的性能。我们发现，尽管压电泡沫被设计为包装材料，而不是用作传感底物，但它的性能与专门为此目的设计的织物相当。尽管这些结果证明了压电泡沫对触觉传感应用的潜力，但它们并未完全表征这些传感器在机器人操作中使用的功效。因此，我们使用低密度泡沫底物来开发可扩展的触觉皮肤，该皮肤可以连接到机器人手的手掌上。我们使用该传感器展示了几项机器人操纵任务，以显示其可靠地检测和本地化接触的能力，并在掌握和运输任务期间分析接触模式。我们的项目网站提供了有关传感器开发和分析中使用的所有材料，软件和数据的详细信息：https：//sites.google.com/gcloud.utah.edu/piezoresistive-tactile-sensing/。
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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。
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本文介绍了Cerberus机器人系统系统，该系统赢得了DARPA Subterranean挑战最终活动。出席机器人自主权。由于其几何复杂性，降解的感知条件以及缺乏GPS支持，严峻的导航条件和拒绝通信，地下设置使自动操作变得特别要求。为了应对这一挑战，我们开发了Cerberus系统，该系统利用了腿部和飞行机器人的协同作用，再加上可靠的控制，尤其是为了克服危险的地形，多模式和多机器人感知，以在传感器退化，以及在传感器退化的条件下进行映射以及映射通过统一的探索路径计划和本地运动计划，反映机器人特定限制的弹性自主权。 Cerberus基于其探索各种地下环境及其高级指挥和控制的能力，表现出有效的探索，对感兴趣的对象的可靠检测以及准确的映射。在本文中，我们报告了DARPA地下挑战赛的初步奔跑和最终奖项的结果，并讨论了为社区带来利益的教训所面临的亮点和挑战。
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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。
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我们描述了更改 - 联系机器人操作任务的框架，要求机器人与对象和表面打破触点。这种任务的不连续交互动态使得难以构建和使用单个动力学模型或控制策略，并且接触变化期间动态的高度非线性性质可能对机器人和物体造成损害。我们提出了一种自适应控制框架，使机器人能够逐步学习以预测更改联系人任务中的接触变化，从而了解了碎片连续系统的交互动态，并使用任务空间可变阻抗控制器提供平滑且精确的轨迹跟踪。我们通过实验比较我们框架的表现，以确定所需的代表性控制方法，以确定我们框架的自适应控制和增量学习组件需要在变化 - 联系机器人操纵任务中存在不连续动态的平稳控制。
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多限制攀岩机器人的运动计划必须考虑机器人的姿势，联合扭矩，以及它如何使用接触力与环境相互作用。本文着重于使用非传统运动来探索不可预测的环境（例如火星洞穴）的机器人运动计划。我们的机器人概念Reachbot使用可扩展和可伸缩的动臂作为四肢，在攀爬时实现了大型可伸缩度工作区。每个可扩展的动臂都由旨在抓住岩石表面的微生物抓地力封顶。 Reachbot利用其大型工作空间来绕过障碍物，裂缝和挑战地形。我们的计划方法必须具有多功能性，以适应可变的地形特征和鲁棒性，以减轻用刺抓握随机性质的风险。在本文中，我们引入了一种图形遍历算法，以根据适用于握把的可用地形特征选择一个离散的grasps序列。该离散的计划是由一个解耦运动计划者互补的，该计划者使用基于抽样的计划和顺序凸面编程的组合来考虑身体运动和最终效应器运动的交替阶段，以优化单个阶段。我们使用运动规划师在模拟的2D洞穴环境中计划轨迹，至少有95％的成功概率，并在基线轨迹上表现出改善的鲁棒性。最后，我们通过对2D平面原型进行实验来验证运动计划算法。
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森林中自主冬季导航所固有的挑战包括缺乏可靠的全球导航卫星系统（GNSS）信号，低特征对比度，高照明变化和变化环境。这种类型的越野环境是一个极端的情况，自治车可能会在北部地区遇到。因此，了解对自动导航系统对这种恶劣环境的影响非常重要。为此，我们介绍了一个现场报告分析亚曲率区域中的教导和重复导航，同时受到气象条件的大变化。首先，我们描述了系统，它依赖于点云注册来通过北方林地定位移动机器人，同时构建地图。我们通过在教学和重复模式下在自动导航中进行了在实验中评估了该系统。我们展示了密集的植被扰乱了GNSS信号，使其不适合在森林径中导航。此外，我们突出了在森林走廊中使用点云登记的定位相关的不确定性。我们证明它不是雪降水，而是影响我们系统在环境中定位的能力的积雪。最后，我们从我们的实地运动中揭示了一些经验教训和挑战，以支持在冬季条件下更好的实验工作。
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许多应用需要机器人通过具有大障碍的地形，例如自动驾驶，搜救和救援和外星探索。虽然机器人在避免稀疏障碍时已经出色，但它们仍然在扭转杂乱的障碍物中挣扎。灵感来自蟑螂的使用和响应具有不同方式的障碍物的障碍物，以跨越不同刚度的草地梁，在这里，我们开发了一种能够进行环境力传感的简约机器人的物理模型，向前推进两个光束以模拟和理解杂乱障碍的遍历。像刚度和偏转位置一样的光束属性可以从测量的嘈杂的梁接触力估计，其富力地随着感测时间而增加。使用这些估计，模型预测了使用势能障碍定义的遍历定义的成本，并使用它来规划和控制机器人以产生并跟踪以最小成本横穿轨迹。在遇到僵硬的光束时，模拟机器人从更昂贵的音高模式转换为更昂贵的滚动模式到遍历。当遇到脆弱的光束时，它选择推动横梁，而不是避免光束的能量成本。最后，我们开发了一个物理机器人并证明了估计方法的有用性。
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人体中的微观机器人可以从超声波上收集能量，从而提供对自主行为的板载控制，例如测量和通信诊断信息以及精确输送药物。本文评估了使用活塞收集能量的微米大小机器人可用的声电。活塞上的声学衰减和粘性阻力是对可用功率的主要限制。大约100kHz的频率可以在皮肤上约10厘米的换能器内向低衰减组织中的机器人传递数百个Picowatt，但在高衰减组织（例如肺）中却少得多。但是，微观机器人的应用可能涉及如此之多，以至于机器人显着增加衰减，从而降低了体内深处的机器人的功率。本文描述了机器人如何共同管理何时和何时收获能量来减轻这种衰减，从而平均可以为每个机器人提供数十亿机器人。
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休眠季节葡萄树修剪需要熟练的季节性工人，这在冬季变得越来越缺乏。随着在短期季节性招聘文化和低工资的短期季节性招聘文化和低工资的时间内，随着工人更少的葡萄藤，葡萄藤往往被修剪不一致地导致葡萄化物不平衡。除此之外，目前现有的机械方法无法选择性地修剪葡萄园和手动后续操作，通常需要进一步提高生产成本。在本文中，我们展示了崎岖，全自治机器人的设计和田间评估，用于休眠季节葡萄园的端到最终修剪。该设计的设计包括新颖的相机系统，运动冗余机械手，地面机器人和在感知系统中的新颖算法。所提出的研究原型机器人系统能够在213秒/葡萄藤中完全从两侧刺激一排藤蔓，总修枝精度为87％。与机械预灌浆试验相比，商业葡萄园中自治系统的初始现场测试显示出休眠季节修剪的显着变化。在手稿中描述了设计方法，系统组件，经验教训，未来增强以及简要的经济分析。
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当没有光学信息可用时，在不确定环境下的机器人探索具有挑战性。在本文中，我们提出了一种自主解决方案，即仅基于触觉感测，探索一个未知的任务空间。我们首先根据MEMS晴雨表设备设计了晶须传感器。该传感器可以通过非侵入性与环境进行交互来获取联系信息。该传感器伴随着一种计划技术，可以通过使用触觉感知来产生探索轨迹。该技术依赖于触觉探索的混合政策，其中包括用于对象搜索的主动信息路径计划，以及用于轮廓跟踪的反应性HOPF振荡器。结果表明，混合勘探政策可以提高对象发现的效率。最后，通过细分对象和分类来促进场景的理解。开发了一个分类器，以根据晶须传感器收集的几何特征识别对象类别。这种方法证明了晶须传感器以及触觉智能，可以提供足够的判别特征来区分对象。
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