本文介绍了BRL/PISA/IIT（BPI）SOFTHAND：单个执行器驱动的，低成本，3D打印，肌腱驱动的机器人手，可用于执行一系列掌握任务。基于PISA/IIT SOFTHAND的自适应协同作用，我们设计了一种新的关节系统和肌腱路由，以促进软化和适应性的协同作用，这有助于我们平衡手的耐用性，负担能力和握住手的性能。这项工作的重点在于该杂种的设计，仿真，协同作用和抓握测试。新颖的小块是根据连锁，齿轮对和几何约束机制设计和印刷的，可以应用于大多数肌腱驱动的机器人手。我们表明，机器人手可以成功地掌握和提起各种目标对象并适应复杂的几何形状，从而反映了软化和适应性协同的成功采用。我们打算为手的设计开放源，以便可以在家用3D打印机上廉价地构建。有关更多详细信息：https：//sites.google.com/view/bpi-softhandtactile-group-bri/brlpisaiit-softhand-design

用单个机器人手抓住各种大小和形状的各种物体是一项挑战。为了解决这个问题，我们提出了一只名为“ F3手”的新机器人手，受人食指和拇指的复杂运动的启发。 F3手试图通过将平行运动手指和旋转运动手指与自适应功能结合在一起来实现复杂的人类样运动。为了确认我们的手的性能，我们将其附加到移动操纵器 - 丰田人支持机器人（HSR），并进行了掌握实验。在我们的结果中，我们表明它能够掌握所有YCB对象（总共82个），包括外径的垫圈小至6.4mm。我们还构建了一个用于直观操作的系统，并使用3D鼠标掌握了另外24个对象，包括小牙签和纸夹以及大型投手和饼干盒。即使在不精确的控制和位置偏移量下，F3手也能够在抓住98％的成功率方面取得成功率。此外，由于手指的适应性功能，我们展示了F3手的特征，这些特征促进了在理想的姿势中抓住诸如草莓之类的软物体。

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。

Grasping is an incredible ability of animals using their arms and limbs in their daily life. The human hand is an especially astonishing multi-fingered tool for precise grasping, which helped humans to develop the modern world. The implementation of the human grasp to virtual reality and telerobotics is always interesting and challenging at the same time. In this work, authors surveyed, studied, and analyzed the human hand-grasping behavior for the possibilities of haptic grasping in the virtual and remote environment. This work is focused on the motion and force analysis of fingers in human hand grasping scenarios and the paper describes the transition of the human hand grasping towards a tripod haptic grasp model for effective interaction in virtual reality.

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。

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。

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。

外骨骼和矫形器是可穿戴移动系统，为用户提供机械益处。尽管在过去几十年中有重大改进，但该技术不会完全成熟，以便采用剧烈和非编程任务。为了适应这种功能不全，需要分析和改进该技术的不同方面。许多研究一直在努力解决外骨骼的某些方面，例如，机构设计，意向预测和控制方案。但是，大多数作品都专注于设计或应用的特定元素，而无需提供全面的审查框架。本研究旨在分析和调查为改进和广泛采用这项技术的贡献方面。为了解决此问题，在引入辅助设备和外骨骼后，将从物理人员 - 机器人接口（HRI）的角度来研究主要的设计标准。通过概述不同类别的已知辅助设备的几个例子，将进一步开发该研究。为了建立智能HRI策略并为用户提供直观的控制，将研究认知HRI。将审查这种策略的各种方法，并提出了意图预测的模型。该模型用于从单个电拍摄（EMG）通道输入的栅极相位。建模结果显示出低功耗辅助设备中单通道输入的潜在使用。此外，所提出的模型可以在具有复杂控制策略的设备中提供冗余。

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。

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。

用机器人手操纵物体是一项复杂的任务。不仅需要协调手指，而且机器人最终效应器的姿势也需要协调。使用人类的运动演示是指导机器人行为的直观和数据效率的方式。我们提出了一个具有自动实施例映射的模块化框架，以将记录的人体运动转移到机器人系统中。在这项工作中，我们使用运动捕获来记录人类运动。我们在八项具有挑战性的任务上评估了我们的方法，其中机器人手需要掌握和操纵可变形或小且脆弱的物体。我们测试了模拟和实际机器人中的轨迹子集，并且整体成功率是一致的。

预计机器人将掌握形状，重量或材料类型各不相同的广泛物体。因此，为机器人提供类似于人类的触觉功能对于涉及人与人机或机器人与机器人相互作用的应用至关重要，尤其是在那些期望机器人掌握和操纵以前未遇到的复杂物体的情况下。成功的对象掌握和操纵的关键方面是使用配备多个高性能传感器的高质量指尖，在特定的接触表面上适当分布。在本文中，我们介绍了使用两种不同类型的市售机器人指尖（Biotac和wts-ft）的使用的详细分析，每个机器人指尖（Biotac和wts-ft）配备了分布在指尖的接触表面上的多个传感器。我们进一步证明，由于指尖的高性能，不需要一种复杂的自适应抓握算法来抓住日常物体。我们得出的结论是，只要相关的指尖表现出较高的灵敏度，基于比例控制器的简单算法就足够了。在量化的评估中，我们还证明，部分由于传感器的分布，基于BioTAC的指尖的性能优于WTS-FT设备，可以使负载升高至850G，并且简单的比例控制器可以适应该载荷即使对象面临重大的外部振动挑战，也要掌握。

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/。

This study proposed a novel robotic gripper that can achieve grasping and infinite wrist twisting motions using a single actuator. The gripper is equipped with a differential gear mechanism that allows switching between the grasping and twisting motions according to the magnitude of the tip force applied to the finger. The grasping motion is activated when the tip force is below a set value, and the wrist twisting motion is activated when the tip force exceeds this value. "Twist grasping," a special grasping mode that allows the wrapping of a flexible thin object around the fingers of the gripper, can be achieved by the twisting motion. Twist grasping is effective for handling objects with flexible thin parts, such as laminated packaging pouches, that are difficult to grasp using conventional antipodal grasping. In this study, the gripper design is presented, and twist grasping is analyzed. The gripper performance is experimentally validated.

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。

在机器人操作中，以前未见的新物体的自主抓住是一个持续的挑战。在过去的几十年中，已经提出了许多方法来解决特定机器人手的问题。最近引入的Unigrasp框架具有推广到不同类型的机器人抓手的能力。但是，此方法不适用于具有闭环约束的抓手，并且当应用于具有MultiGRASP配置的机器人手时，具有数据范围。在本文中，我们提出了有效绘制的，这是一种独立于抓手模型规范的广义掌握合成和抓地力控制方法。有效绘制利用抓地力工作空间功能，而不是Unigrasp的抓属属性输入。这在训练过程中将记忆使用量减少了81.7％，并可以推广到更多类型的抓地力，例如具有闭环约束的抓手。通过在仿真和现实世界中进行对象抓住实验来评估有效绘制的有效性；结果表明，所提出的方法在仅考虑没有闭环约束的抓手时也胜过Unigrasp。在这些情况下，有效抓取在产生接触点的精度高9.85％，模拟中的握把成功率提高了3.10％。现实世界实验是用带有闭环约束的抓地力进行的，而Unigrasp无法处理，而有效绘制的成功率达到了83.3％。分析了该方法的抓地力故障的主要原因，突出了增强掌握性能的方法。

大多数空中操纵器都使用串行刚性链接设计，在操纵过程中启动接触时会导致大力，并可能导致飞行稳定性难度。连续操作器的遵守情况可能会改善这种限制。为了实现这一目标，我们介绍了空中无人机的紧凑，轻巧和模块化电缆驱动的连续操作的新颖设计。然后，我们为其运动学，静电和刚度（合规性）得出一个完整的建模框架。该框架对于将操纵器集成到空中无人机至关重要。最后，我们报告了硬件原型的初步实验验证，从而提供了有关其操纵可行性的见解。未来的工作包括对拟议的连续操作机与空中无人机的集成和测试。

手腕驱动的矫形器设计用于帮助脊髓损伤的人，然而，这种控制策略所施加的运动限制可以阻碍移动性并导致身体运动异常。本研究表征了使用新型尼古斯掌握器，一种适配器矫正器的身体补偿，允许对未受害手动功能进行对象掌握的掌握。受试者执行一系列掌握和释放任务，以比较正常（测试控制）和约束的腕驱动模式，显示出由于约束而显示的显着补偿。电动机增强模式也与传统的手推车运作进行比较，以探讨混合人体机器人控制的潜在作用。我们发现被动手推车和电机增强模式都满足了在测试的各种任务中实现了不同的角色。因此，我们得出结论，一种灵活的控制方案，可以基于手头的任务改变干预的措施具有减少未来工作补偿的可能性。

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.

Open Arms是一个新型的开源平台，该平台具有现实的人类机器人手和手臂硬件，并具有28个自由度（DOF），旨在扩展人形机器人抓握和操纵的能力和可访问性。敞开的武器框架包括开放的SDK和开发环境，仿真工具和应用程序开发工具，以构建和操作敞开的武器。本文描述了这些手控制，感应，机制，美学设计以及制造业及其现实世界的应用，并使用远程手工护理机器人进行了现实应用。从2015年到2022年，作者设计并确定了敞开的武器的制造作为低成本，高功能机器人手臂硬件和软件框架，以服务类人机器人的机器人应用以及对低成本假肢的紧急需求，作为一部分汉森机器人索菲亚机器人平台。使用消费产品制造的技术，我们着手定义模块化的低成本技术，以近似人类手的灵敏性和灵敏度。为了证明我们的手的敏捷性和控制，我们提出了一种生成握把残留的CNN（GGR-CNN）模型，该模型可以从实时速度（22ms）的各种对象的输入图像中生成强大的抗抑制剂。我们使用在标准的康奈尔（Cornell）握把数据集上使用模型体系结构实现了92.4％的最新准确性，该数据集包含各种各样的家庭对象。