本文介绍了一种具有三个自由度（3DOF）的新型被动三输出差异，其将动作和扭矩从单个输入转换为三个输出。建议的三输出开放式差分设计使其功能类似于传统的双输出开放差分的功能。也就是说，当输出不受约束或经受等效的负载条件时，差动将相等的运动和扭矩转换为其三个输出。介绍的设计是第一种具有三个输出的差异，以实现这一结果。三个输出之间的差动动作被动地通过三个双输出开放差分和三个二输入打开差分的对称布置来实现。所得到的差分机制实现了输出所有三个输出的角速度和扭矩关系的等效输入的新颖结果。此外，三输出开放差异实现了具有多于两个输出的差分的新颖结果，其中每个输出共享与所有其他输出的等效角速度和扭矩关系。使用键盘图方法导出三输出开放差分的运动学和动态。另外，呈现了差分机制的优点以及其电流和潜在的应用。

本文介绍了管道内攀岩机器人的设计，该机器人使用新的“三输出开放差分”（3-OOD）机制来遍历管道的复杂网络。传统的轮式/履带式攀爬机器人易于滑动和拖动，同时穿过管道弯曲。3-OOD机制有助于实现在运动过程中消除滑动和在机器人轨道中拖动的新颖结果。所提出的差异实现了传统的双输出差分的功能能力，这是第一次与三个输出的差分实现的。通过消除对管网内部的每个轨道的力来机械地机械地调制机器人的轨道速度，通过消除对任何主动控制的需要。在不同方向和管弯的管网中横穿的机器人的模拟显示出所提出的设计的有效性。

本文介绍了一种新型模块化管攀岩III，采用三输出开口差分（3-OOD）机制，以消除由于管道的横截面变化而导致的轨道的滑动。这将在机器人的任何方向上实现。以前的管道登山者使用三轮/轨道模块，每个模块都有一个单独的驱动机制来实现稳定的遍历。当遇到管道时，在这样的机器人中，轨道的滑动是普遍存在的。因此，采用每个模块的速度的主动控制来减轻滑动，从而需要大量的控制力。所提出的管道登山者通过允许机器人机械地调制轨道速度，实现3-OOD来解决这个问题。提出的3-OOD是第一个三输出差分，以实现传统的双输出差异的功能能力。

管道内的攀岩机器人的蓝图，该机器人可与尖锐的传输一起研究复杂的线关系。探索管道转弯时，标准的轮式攀爬机器人往往会滑动。仪器有助于实现非常独特的延迟序列，在该顺序中，机器人随着进展而滑动和拖动。提议的变速箱连接了标准两输出变速器的最远地面平面。这为3个输出传输打开了大量时间。该仪器考虑了线路中每个轨道上施加的力，以专门改变机器人的轨道速度，从而解锁了良好控制的钥匙。机器人在具有不同轴承和防滑管道弯曲的管网上的挠度证明了所提出的结构的完整性。

设计一个管道内的攀岩机器人，该机器人操纵锋利的齿轮以研究复杂的线关系。探索管道曲线时，传统的滚动/发生管道攀爬机器人往往会滑动。提议的变速箱连接到标准双输出变速箱的最远地面平面。仪器有助于实现一个非常明确的减速序列，在该序列中，机器人在向前移动时滑动和拉动。该仪器考虑了线路关系中每个轨道上施加的力，并有意修改机器人的轨道速度，从而解锁了微调的钥匙。这使得3个输出传输需要大量时间。机器人在具有各种轴承和防滑管道弯曲的管网上的挠度证明了所提出的结构的完整性。

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.

研究界，工业和社会中地面移动机器人（MRS）和无人机（UAV）的重要性正在迅速发展。如今，这些代理中的许多代理都配备了通信系统，在某些情况下，对于成功完成某些任务至关重要。在这种情况下，我们已经开始见证在机器人技术和通信的交集中开发一个新的跨学科研究领域。该研究领域的意图是将无人机集成到5G和6G通信网络中。这项研究无疑将在不久的将来导致许多重要的应用。然而，该研究领域发展的主要障碍之一是，大多数研究人员通过过度简化机器人技术或通信方面来解决这些问题。这阻碍了达到这个新的跨学科研究领域的全部潜力的能力。在本教程中，我们介绍了一些建模工具，从跨学科的角度来解决涉及机器人技术和通信的问题所需的一些建模工具。作为此类问题的说明性示例，我们将重点放在本教程上，讨论通信感知轨迹计划的问题。

Bipedal robots have received much attention because of the variety of motion maneuvers that they can produce, and the many applications they have in various areas including rehabilitation. One of these motion maneuvers is walking. In this study, we presented a framework for the trajectory optimization of a 5-link (planar) Biped Robot using hybrid optimization. The walking is modeled with two phases of single-stance (support) phase and the collision phase. The dynamic equations of the robot in each phase are extracted by the Lagrange method. It is assumed that the robot heel strike to the ground is full plastic. The gait is optimized with a method called hybrid optimization. The objective function of this problem is considered to be the integral of torque-squared along the trajectory, and also various constraints such as zero dynamics are satisfied without any approximation. Furthermore, in a new framework, there is presented a constraint called impact invariance, which ensures the periodicity of the time-varying trajectories. On the other hand, other constraints provide better and more human-like movement.

对于较高的自由度机器人，质量基质，科里奥利和离心力和重力矩阵在计算上很重，需要长时间执行。由于程序的顺序结构，多层处理器无法提高性能。需要高处理能力来维持更高的采样率。基于神经网络的控制是开发顺序模型的平行等效模型的绝佳方法。在本文中，基于深度学习算法的控制器设计为7度的自由外骨骼机器人。总共49个密集连接的神经元分为四层，以估计跟踪轨迹的关节扭矩要求。为了培训，提出了基于深度神经网络分析模型的数据生成技术。添加了PD控制器来处理预测错误。由于深度学习网络具有并行结构，因此使用多核CPU/GPU可以显着提高控制器的性能。仿真结果显示出非常高的轨迹跟踪精度。

这项工作的目的是设计具有在3D环境中的移动性的机电二维机器人。设计的机器人共有六个驱动的自由度（DOF），每条腿都有两条DOF，位于臀部：一个用于绑架/内收，另一个用于大腿屈曲/延伸，以及膝盖的第三个用于胫骨屈曲的第三个DOF /延期。该机器人设计有点脚，以实现动态的欠压行走。机器人中的每个致动器包括DC齿轮电动机，用于定位测量的编码器，柔性接头以形成串联柔性致动器，以及反馈控制器，以确保轨迹跟踪。为了降低机器人的总质量，胫骨使用拓扑优化设计。由3D印刷部件制造所产生的设计，允许获得机器人的原型来验证致动器的选择。初步实验证实了机器人能够维持站立位置，让我们在动态控制和轨迹生成中绘制未来的工作，以进行周期性稳定行走。

本文介绍了对聪明差异的检查，并以三个机会的层次进行了检查。当结果在波动的载荷下方时，将差异速度和力解释为三个结果的主要差异，但是当暴露于接近载荷时，将其等效的运动和力与其结果相等。确定的运动学和元素在三种不同的负担案件下进行了假设研究。此外，三个负担案件的移动也被重新创建并集中在其当前和潜在应用以及其当前和潜在应用的好处。

以前已经评估过使用轮毂，无人驾驶飞机，立方体，小萨特人等进行空中和地面操纵，感知和侦察的可行性。在所有这些解决方案中，基于气球的系统具有使其极具吸引力的优点，例如，简单的操作机构和持久的操作时间。但是，在基于气球的应用中，有许多障碍要克服，以实现强大的游荡性能。我们试图确定设计和控制挑战，并提出一个新型的机器人平台，该平台允许在火星陨石坑的侦察和感知中应用气球。这项工作简要涵盖了我们建议的驱动和模型预测控制设计框架，用于转向此类气球系统。我们提出了多个无人接地车辆（UGV）的协调伺服，以调节电缆驱动的气球中的张力，并将其连接到未成熟的悬挂有效载荷上。

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。

Automation in farming processes is a growing field of research in both academia and industries. A considerable amount of work has been put into this field to develop systems robust enough for farming. Terrace farming, in particular, provides a varying set of challenges, including robust stair climbing methods and stable navigation in unstructured terrains. We propose the design of a novel autonomous terrace farming robot, Aarohi, that can effectively climb steep terraces of considerable heights and execute several farming operations. The design optimisation strategy for the overall mechanical structure is elucidated. Further, the embedded and software architecture along with fail-safe strategies are presented for a working prototype. Algorithms for autonomous traversal over the terrace steps using the scissor lift mechanism and performing various farming operations have also been discussed. The adaptability of the design to specific operational requirements and modular farm tools allow Aarohi to be customised for a wide variety of use cases.

本文提出了一种具有平行$ - $串行结构的重型操纵器的新颖建模方法。每次考虑并行$ - $串行结构包含一个旋转段，其具有由无源旋转接头连接的刚性连杆，并由线性液压致动器致动，从而形成闭合的运动回路。另外，也考虑由由液压线性致动器驱动的棱柱接头组成的棱柱形段。执行器力的表达式使用Newton $ - $ euler（n $ - $ e）动态制定。推导过程不假设从操纵器链路解耦的无麻麻空致动器，这在拉格朗日动力学制剂中是常见的。致动器压力动力学包括在分析中，总共引进到普通微分方程（ODES）的三阶系统。在N $ - $ E框架中提出的模型，比其前身更少的参数，激发了虚拟分解控制（VDC）系统过程的修订，以制定基于新模型的控制法。获得每个通用机械手旋转和棱柱形段的虚拟稳定性，导致整个机器人的Lyapunov稳定性。

我们探索粒状介质（GM）中软机器的运动，由细长杆的弹性变形产生。提出了由细菌的生理结构的低成本，迅速制造的机器人。它由刚性头部，带有电动机和电池的嵌入式和电池，以及多个弹性杆（我们的灯泡模型）来调查通用汽车的运动。弹性鞭毛在电机一端旋转，它们由于从GM的拖动而变形，推动机器人。外部拖动由鞭毛形状决定，而后者由于外部负载和弹力之间的竞争而改变。在该耦合的流体结构相互作用问题中，我们观察到增加鞭毛的数量可以减小或增加机器人的推进速度，这取决于系统的物理参数。这种简单机器人之间的功能关系中的这种非线性激励我们利用理论，数值模拟和实验来从根本上分析其力学。我们提出了一个简单的欧拉伯努利光束理论的分析框架，其能够定性地捕获这两种情况。当鞭毛变形小时，理论预测定量匹配实验。为了考虑经常在软机器人和微生物中遇到的几何非线性变形，我们实施了一种仿真框架，该框架包括弹性杆的离散微分几何形状模拟，这是一种基于电阻理论的拖曳模型，以及用于流体动力学的改进的斯托克斯法机器人头。与实验数据的比较表明模拟可以定量地预测机器人运动。总的来说，本文中提出的理论和数值工具可以在粒状或流体介质中的这类清晰的机器人的设计和控制来阐明。

释放机将现成的组件与3DPrinting结合在一起，是一种对称的反应轮独轮车，可以从任何初始位置从任何初始位置跳到其车轮上。船轮凭借非独立和散发不足的动力学以及两个耦合的不稳定自由度，为非线性和数据驱动的控制研究提供了一个具有挑战性的平台。本文介绍了车轮的机械和电气设计，其估计和控制算法以及实验在平衡时表明自我的和干扰的拒绝。

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。

This paper expounds the design and control of a new Variable Stiffness Series Elastic Actuator (VSSEA). It is established by employing a modular mechanical design approach that allows us to effectively optimise the stiffness modulation characteristics and power density of the actuator. The proposed VSSEA possesses the following features: i) no limitation in the work-range of output link, ii) a wide range of stiffness modulation (~20Nm/rad to ~1KNm/rad), iii) low-energy-cost stiffness modulation at equilibrium and non-equilibrium positions, iv) compact design and high torque density (~36Nm/kg), and v) high-speed stiffness modulation (~3000Nm/rad/s). Such features can help boost the safety and performance of many advanced robotic systems, e.g., a cobot that physically interacts with unstructured environments and an exoskeleton that provides physical assistance to human users. These features can also enable us to utilise variable stiffness property to attain various regulation and trajectory tracking control tasks only by employing conventional controllers, eliminating the need for synthesising complex motion control systems in compliant actuation. To this end, it is experimentally demonstrated that the proposed VSSEA is capable of precisely tracking desired position and force control references through the use of conventional Proportional-Integral-Derivative (PID) controllers.

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。