腕上的触觉界面可以提供各种触觉线索，以传达信息和与虚拟对象的交互。与指尖不同，手腕和前臂提供了相当大的皮肤，可以放置多个触觉执行器，以显示以最小的保留性丰富触觉信息传递的显示。现有的多重自由度（DOF）腕上磨损的设备采用传统的刚性机器人机制和电动机来限制其​​多功能性，微型化，分配和组装。基于软弹性弹性执行器阵列的替代溶液仅构成1DOF触觉像素。较高的原型产生一个单个相互作用点，并需要复杂的手动组装过程，例如成型和粘合几个部分。这些方法限制了高功能紧凑型触觉显示，可重复性和可定制性的构建。在这里，我们介绍了一种新颖的，完全3D打印的，柔软，可穿戴的触觉显示器，以增加手腕和前臂上的触觉信息传递，并带有3-DOF触觉素（称为Hoxels）。我们的初始原型包括两个烟囱，可提供皮肤剪切，压力，扭曲，拉伸，挤压和其他任意刺激。每个Hoxel在X和Y轴中产生高达1.6 N的力，并在Z轴上产生高达20 n的力。我们的方法可以快速制造多功能和有力的触觉显示器。

Grasping是实际应用中大多数机器人的重要能力。软机器人夹具被认为是机器人抓握的关键部分，并在对象几何形状方差方差的高度和稳健性方面引起了相当大的关注;然而，它们仍然受到相应的传感能力和致动机制的限制。我们提出了一种新型软夹具，看起来像碎碎的碎碎片，其具有综合模具技术制造的柔顺的双稳态机构，纯粹机械地实现感测和致动。特别地，所提出的夹持器中的卡通双稳态结构允许我们降低机构的复杂性，控制，感测设计，因为抓握和感测行为是完全被动的。一旦夹持器的触发位置触及物体并施加足够的力，抓握行为就会自动激励。为了用各种型材抓住物体，所提出的粮食软夹具（GSG）设计为能够包封，夹紧和持续爪。夹具由腔掌，棕榈帽和三个手指组成。首先，分析夹具的设计。然后，在构造理论模型之后，进行有限元（FE）仿真以验证构建的模型。最后，进行了一系列掌握实验，以评估所提出的夹持器对抓握和感测的卡通行为。实验结果说明了所提出的夹持器可以操纵各种柔软和刚性物体，并且即使它承担外部干扰，也可以保持稳定。

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

空中触觉创造了一种新的反馈方式，以使人们能够在空中感觉到触觉。超声波阵列聚焦在空间中的声音辐射压力，以引起由此产生的皮肤偏转的触觉感觉。在这项工作中，我们提出了一个低成本的触觉机器人，以测试空中触觉。通过将桌面机器人组与3D打印的仿生触觉传感器相结合，我们开发了一个可以感知，映射和可视化超声传感器阵列产生的空气触觉感觉的系统。我们通过对各种空气中的触觉刺激进行测试，包括未经调节和调节的焦点来评估触觉机器人。我们将刺激的映射与用于测试空气中触觉的另一种方法的映射：激光多普勒振动法，突出了触觉机器人的优势，包括较低的成本，轻巧的表格因子和易用性。总体而言，这些发现表明我们的方法具有感知空气中触觉的多重好处，并为扩展测试以更好地模仿人触觉感知开辟了新的可能性。

机器人系统的远程操作用于精确而精致的物体抓握需要高保真的触觉反馈，以获取有关抓握的全面实时信息。在这种情况下，最常见的方法是使用动力学反馈。但是，单个接触点信息不足以检测软件的动态变化形状。本文提出了一个新型的远程触发系统，该系统可为用户的手提供动感和皮肤刺激，以通过灵敏地操纵可变形物体（即移液器）来实现准确的液体分配。实验结果表明，为用户提供多模式触觉反馈的建议方法大大提高了用远程移液器的剂量质量。与纯视觉反馈相比，当用户用多模式触觉界面与视觉反馈混合使用多模式触觉接口时，相对给药误差减少了66 \％，任务执行时间减少了18 \％。在CoVID-19，化学实验，有机材料和伸缩性的抗体测试期间，可以在精致的给药程序中实施该提出的技术。

人体肢体运动跟踪和识别在医疗康复训练，下肢辅助，截肢者的假肢设计，辅助机器人的反馈控制等中起着重要作用。轻质可穿戴的传感器，包括惯性传感器，表面肌电图传感器以及柔性应变/压力，柔性应变/压力，有望成为下一代人类运动捕获装置。本文中，我们提供了一种无线可穿戴设备，该设备由16通道柔性海绵的压力传感器阵列组成，通过检测由小腿胃gastrocnemius肌肉作用引起的人类皮肤上的轮廓来识别各种人类下肢运动。每个感应元件都是薄碳纳米管/聚二甲基硅氧烷纳米复合材料的圆形多孔结构，直径为4 mm，厚度约为400 {\ mu} m。招募了十个人类受试者，以执行十个不同的下肢运动，同时佩戴开发设备。用支持向量机方法的运动分类结果显示，所有十项测试的动作的宏记录约为97.3％。这项工作证明了具有下肢运动识别应用的便携式可穿戴肌肉活动检测装置，可以在辅助机器人控制，医疗保健，体育监测等中使用该设备。

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.

Common disabilities like stroke and spinal cord injuries may cause loss of motor function in hands. They can be treated with robot assisted rehabilitation techniques, like continuously opening and closing the hand with help of a robot, in a cheaper, and less time consuming manner than traditional methods. Hand exoskeletons are developed to assist rehabilitation, but their bulky nature brings with it certain challenges. As soft robots use elastomeric and fabric elements rather than heavy links, and operate with pneumatic, hydraulic or tendon based rather than traditional rotary or linear motors, soft hand exoskeletons are deemed a better option in relation to rehabilitation.

Shape displays are a class of haptic devices that enable whole-hand haptic exploration of 3D surfaces. However, their scalability is limited by the mechanical complexity and high cost of traditional actuator arrays. In this paper, we propose using electroadhesive auxetic skins as a strain-limiting layer to create programmable shape change in a continuous ("formable crust") shape display. Auxetic skins are manufactured as flexible printed circuit boards with dielectric-laminated electrodes on each auxetic unit cell (AUC), using monolithic fabrication to lower cost and assembly time. By layering multiple sheets and applying a voltage between electrodes on subsequent layers, electroadhesion locks individual AUCs, achieving a maximum in-plane stiffness variation of 7.6x with a power consumption of 50 uW/AUC. We first characterize an individual AUC and compare results to a kinematic model. We then validate the ability of a 5x5 AUC array to actively modify its own axial and transverse stiffness. Finally, we demonstrate this array in a continuous shape display as a strain-limiting skin to programmatically modulate the shape output of an inflatable LDPE pouch. Integrating electroadhesion with auxetics enables new capabilities for scalable, low-profile, and low-power control of flexible robotic systems.

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。

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。

软机器人是一个新兴领域，对需要与环境或人类的安全性和强大的互动的任务产生了有希望的结果，例如抓握，操纵和人机互动。软机器依赖于本质上兼容的部件，并且难以配备传统的刚性传感器，这些传统传感器会干扰其合规性。我们提出了一种高度灵活的触觉传感器，在低成本且易于制造，同时独立于14个出租车测量接触压力。传感器由压阻织物构成，用于高度敏感，连续的响应，以及来自定制设计的柔性印刷电路板，提供高的Taxel密度。从这些TaxLes，可以推断出与传感器的接触位置和强度。在本文中，我们解释了所提出的传感器的设计和制造，表征其输入输出关系，在装备到软机器人RBO手2的硅树脂基气动执行器时，评估其对遵守的影响，并证明传感器提供基于学习的携手对象识别的丰富和有用的反馈。

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。

人们经常通过双手施加压力来与周围环境互动。虽然可以通过在手和环境之间放置压力传感器来测量手动压力，但这样做可以改变接触力学，干扰人类触觉感知，需要昂贵的传感器，并且对大型环境的扩展很差。我们探索使用常规的RGB摄像头推断手动压力的可能性，从而使机器对无爆炸的手和表面的手动压力感知。中心洞察力是，通过手的施加压力会导致内容丰富的外观变化。手共有生物力学特性，从而产生相似的可观察现象，例如软组织变形，血液分布，手姿势和铸造阴影。我们收集了36位参与者的视频，这些参与者具有不同的肤色，向仪器的平面表面施加压力。然后，我们训练了一个深层模型（压力visionnet），以从单个RGB图像中推断出压力图像。我们的模型会在培训数据外降低给参与者的压力，并且表现优于基准。我们还表明，我们的模型的输出取决于手的外观，并在接触区域附近投射阴影。总体而言，我们的结果表明，可以使用以前未观察到的人手的出现来准确推断施加压力。数据，代码和模型可在线提供。

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。

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/。

将触觉反馈从指尖转移到手腕上的重新定位被认为是使与混合现实虚拟环境的触觉相互作用的一种方式，同时使手指免费完成其他任务。我们介绍了一对腕触觉触觉设备以及一个虚拟环境，以研究手指和触觉者之间的各种映射如何影响任务性能。腕部呈现的触觉反馈反映了由食指和拇指控制的虚拟物体和虚拟化头像之间发生的相互作用。我们进行了一项用户研究，比较了四个不同的手指触觉反馈映射和一个无反馈条件作为对照。我们评估了用户通过任务完成时间的指标，手指和虚拟立方体的路径长度以及在指尖处的正常和剪切力的大小来评估了用户执行简单的选择任务的能力。我们发现多次映射是有效的，并且当视觉提示受到限制时会产生更大的影响。我们讨论了方法的局限性，并描述了朝着腕部磨损设备进行多重自由度触觉渲染的下一步步骤，以改善虚拟环境中的任务性能。

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。

Fruit harvesting has recently experienced a shift towards soft grippers that possess compliance, adaptability, and delicacy. In this context, pneumatic grippers are popular, due to provision of high deformability and compliance, however they typically possess limited grip strength. Jamming possesses strong grip capability, however has limited deformability and often requires the object to be pushed onto a surface to attain a grip. This paper describes a hybrid gripper combining pneumatics (for deformation) and jamming (for grip strength). Our gripper utilises a torus (donut) structure with two chambers controlled by pneumatic and vacuum pressure respectively, to conform around a target object. The gripper displays good adaptability, exploiting pneumatics to mould to the shape of the target object where jamming can be successfully harnessed to grip. The main contribution of the paper is design, fabrication, and characterisation of the first hybrid gripper that can use granular jamming in free space, achieving significantly larger retention forces compared to pure pneumatics. We test our gripper on a range of different sizes and shapes, as well as picking a broad range of real fruit.

与传统的刚性机器人相比，由于合规性，安全性和低成本，软机器人由于其优点而引起了越来越多的关注。作为软机器人的重要组成部分，软机器人夹具还显示出其优越的同时抓住具有不规则形状的物体。已经进行了最近的研究，以通过调整可变有效长度（VEL）来改善其抓握性能。然而，通过多室设计或可调刚度形状记忆材料实现的Vel需要复杂的气动电路设计或耗时的相变过程。这项工作提出了一种由3D印刷灯丝，忍者克朗的折叠式软机器人执行器。它是通过高速模型进行实验测试和表示的。进行数学和有限元建模，以研究所提出的软致动器的弯曲行为。此外，提出了一种拮抗约束机制来实现VEL，并且实验表明实现了更好的符合性。最后，设计了一种双模夹具，以展示Vel对抓取性能的进步。