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.

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。

结肠镜检查被认为是下层胃肠道（GI）癌症筛查的黄金标准，考虑到降低推荐的筛查年龄，全世界的筛查计划。尽管如此，由于结肠镜和结肠壁之间发生的力，常规结肠镜检查可能会给患者带来不适。已经提出了机器人解决方案，以减少不适感，并提高可访问性和图像质量。为了解决传统和机器人结肠镜检查的局限性，在本文中，我们介绍了软屏幕系统，这是一种基于Eversion导航的新型软性形状胶囊机器人，用于内窥镜检查。多个轨道围绕着系统的身体。这些轨道是由单个电动机搭配蠕虫齿轮和内部刚性底盘的Evert驱动的，从而使基于完整的轨道导航。两个可充气的环形腔室封闭了这个刚性底盘并穿过轨道，使它们在膨胀时取代。该位移可用于调节与周围壁的接触，从而实现牵引力控制并调整整体直径以匹配本地管腔尺寸。在这项工作中介绍了第一个束缚原型在2：1尺度下的系带原型的设计。实验结果显示了不同管腔直径和曲率的有效导航能力，为能够强大导航和可靠控制成像的新型机器人铺平了道路，并具有超出结肠镜检查的应用，包括胃镜检查和胶囊内窥镜检查。

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。

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。

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.

软机器人操纵器对于在受限环境中的医疗干预或工业检查等一系列应用都具有吸引力。文献中已经提出了无数的软机器人操纵器，但是它们的设计往往相对相似，并且通常提供相对较低的力。这限制了他们可以携带的有效载荷，因此限制了它们的可用性。在公共框架下不可用不同设计的力的比较，并且设计具有不同的直径和功能，使它们难以比较。在本文中，我们介绍了一种软机器人操纵器的设计，该设计的优化为最大化其力，同时尊重典型的应用程序约束，例如大小，工作区，有效负载能力和最大压力。此处介绍的设计具有一个优势，即它变为最佳设计，因为它被加压到朝不同方向移动，这会导致较高的横向力。该机器人是使用一组原理设计的，因此可以适应其他应用程序。我们还为软机器人操纵器提供了非二维分析，并将其应用于此处提出的设计的性能与文献中其他设计的性能。我们表明，我们的设计比同一类别中的其他设计具有更高的力量。实验结果证实了我们提出的设计的较高力量。

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。

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。

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。

由于柔软的机器人越来越多地在需要高度和受控接触力的环境中使用，最近的研究表明，使用软机器人来估计或本质上感应而不需要外部传感机制。虽然这主要被示出在肌腱的连续管道机构或包括推拉杆致动的可变形机器人，但由于高致动变异性和非线性机械系统响应，流体驱动器仍然造成巨大挑战。在这项工作中，我们调查液压，并联软机器人至本质上的能力和随后控制接触力。导出了一种综合算法，用于静态，准静态和动态力感测，依赖于系统的流体体积和压力信息。该算法验证了单一自由度软流体致动器。结果表明，在准静态配置中，可以在验证范围内的验证范围内的0.56±0.66n的精度下估计作用在单个致动器上的轴向力。力传感方法应用于在单个致动器中强制控制以及耦合的并联机器人。可以看出，两种系统可以准确地控制力，以在多自由度平行软机器人的情况下控制定向接触力的能力。

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。

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。

脑出血（ICH）是最致命的中风子类型，死亡率高达52％。由于颅骨切开术引起的潜在皮质破坏，保守管理（注意等待）历史上一直是一种常见的治疗方法。最小的侵入性疏散最近已成为一种可公认的治疗方法，用于体积30-50 mL的深座性血肿的患者，但适当的可视化和工具敏感性仍然受到常规内窥镜方法的限制，尤其是较大的血肿体积（> 50 mL）。在本文中，我们描述了Aspihre的发展（脑部出血机器人疏散的手术平台），这是有史以来的第一个同心管机器人，该机器人使用现成的塑料管来进行MR引导ICH撤离，改善工具敏感性和程序可视化。机器人运动学模型是基于基于校准的方法和试管力学建模开发的，使模型可以考虑可变曲率和扭转偏转。使用可变增益PID算法控制旋转精度为0.317 +/- 0.3度。硬件和理论模型在一系列系统的基准和MRI实验中进行了验证，导致1.39 +\ -0.54 mm的管尖的位置精度。验证靶向准确性后，在MR引导的幻影凝块疏散实验中测试了机器人的疏散功效。该机器人能够在5分钟内撤离最初38.36 mL的凝块，使残留血肿为8.14 mL，远低于15 mL指南，表明良好的后疏散临床结果。

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。

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。

人类可以利用身体互动来教机器人武器。当人类的动力学通过示范引导机器人时，机器人学习了所需的任务。尽管先前的工作重点是机器人学习方式，但对于人类老师来说，了解其机器人正在学习的内容同样重要。视觉显示可以传达此信息；但是，我们假设仅视觉反馈就错过了人与机器人之间的物理联系。在本文中，我们介绍了一类新颖的软触觉显示器，这些显示器包裹在机器人臂上，添加信号而不会影响相互作用。我们首先设计一个气动驱动阵列，该阵列在安装方面保持灵活。然后，我们开发了这种包裹的触觉显示的单一和多维版本，并在心理物理测试和机器人学习过程中探索了人类对渲染信号的看法。我们最终发现，人们以11.4％的韦伯（Weber）分数准确区分单维反馈，并以94.5％的精度确定多维反馈。当物理教授机器人臂时，人类利用单维反馈来提供比视觉反馈更好的演示：我们包装的触觉显示会降低教学时间，同时提高演示质量。这种改进取决于包裹的触觉显示的位置和分布。您可以在此处查看我们的设备和实验的视频：https：//youtu.be/ypcmgeqsjdm

本文介绍了基于织物的软气动执行器的设计和评估，其驱动需要低压要求，使其适用于婴儿的上肢辅助设备。目的是支持肩部绑架和内收，而无需禁止在其他平面上运动或阻塞肘关节运动。首先，通过模拟探索了具有内部空气电池的执行器设计家族的性能。执行器通过细胞数量及其宽度进行参数化。通过硬件实验进一步测试了通过模拟鉴定的物理可行的致动器变体。选择并根据婴儿的身体人为测量学的定制物理模型选择并测试两种设计。施加施加手臂的力，运动平滑度，路径长度和最大肩部角度的比较，请告知哪种设计更适合用作儿科可穿戴辅助设备的执行器，以及其他用于未来工作的见解。

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。