Control Lyapunov Functions for Compliant Hybrid Zero Dynamic Walking
California Institute of Technology（加州理工学院）
在动态机器人系统上实现具有形式保证的非线性控制器的能力有可能实现更复杂的机器人行为-然而，实现这些控制器通常具有实际挑战性。为了解决这个问题，本文提出了端到端的实现动态双足运动的欠驱动双足机器人通过混合零动态和控制李雅普诺夫函数。Cassie的顺应性模型被表示为混合系统以设置用于轨迹优化框架的阶段。为了在所有方向上实现各种步行速度，编译了顺应性步行运动库，然后将其参数化，以便在实时控制器中有效使用。控制李雅普诺夫函数，这有很强的理论保证，综合利用步态库，再加上逆动力学，以获得基于优化的控制器框架为二次规划。它被证明，该控制器可证明实现稳定的运动，这是再加上一个理论分析，证明有用的性能的控制器的调整和实施。所提出的理论框架上的Cassie机器人，其中3D步行是通过使用基于优化的扭矩控制实现实际证明。实验突出了机器人行走在不同的速度和地形，说明了端到端的实现理论上合理的非线性控制器的动态欠驱动机器人系统。
2021-07-09 cs.RO
Signal Temporal Logic Compliant Co-design of Planning and Control
Centre for Cyber-Physical Systems, IISc, Bangalore, India（印度班加罗尔IISc中心）；Technical University Delft（代尔夫特技术大学）
针对自主机器人的STL任务，提出融合规划与控制的无模型协同设计方法，通过强化学习运动基元库与基于采样的STL规划生成可行轨迹，并在差速驱动和四足机器人上验证。
2025-07-25 cs.RO
SCCRUB: Surface Cleaning Compliant Robot Utilizing Bristles
Department of Mechanical and Industrial Engineering, Northeastern University（机械与工业工程系，东北大学）；Department of Computer Science, Northeastern University（计算机科学系，东北大学）
本研究提出SCCRUB软体机器人，利用刷毛和神经网络学习逆运动学与弹性，实现开环力位控制，成功擦除顽固污渍，平均去除99.7%污染物，展示了软体机器人安全高效清洁的能力。
2025-07-08 cs.RO
Rigid vs compliant contact: An experimental study on biped walking
Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所）；University of Tehran（德黑兰大学）；Tarbiat Modares University（塔比阿特莫达勒斯大学）；Hakim Sabzevari University（哈基姆萨卜泽瓦尔大学）；Sharif University of Technology（谢里夫理工大学）
由于腿的运动是通过接触实现的，接触建模在足式机器人的运动规划、仿真和控制中起着核心作用。两个流行的方法来模拟接触考虑刚性和柔性的前提下，在相互作用的端口。与具有刚性接触（无冲击）的腿系统的动力学模型相反，该模型易于开发，研究人员之间没有共识采用标准的柔顺接触模型。本文的主要目的是研究具有刚性接触和\textit{novel}柔性接触模型的双足步行系统的动力学模型结构，并对两种模型进行实验验证。对于刚性接触的模型，在开发的关节机构在飞行阶段没有任何接触的环境中的模型后，我们应用完整约束的接触点，并开发在单，双支撑阶段的机器人的约束动力学模型。对于柔性接触的机器人模型，提出了一种新的非线性接触模型，并利用该模型对机器人的运动进行了仿真。为了显示所开发的模型的性能，我们比较从这些模型中获得的结果，从两足步行的人类大小的人形机器人SURENA III，它已被设计和制造的CAST，德黑兰大学的经验测量。分析表明，这两种模型在估计机器人在半刚性表面上行走的动态行为的优点。刚性接触模型复杂度较低，与接触物体的物理特性无关，可用于基于模型的运动优化、分析和控制，而柔性接触模型复杂度较高，适用于更真实的仿真场景。
2018-12-13 cs.RO
Body Lift and Drag for a Legged Millirobot in Compliant Beam Environment
University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
目前对腿运动的许多研究都正确地集中在脚的牵引力上，包括颗粒介质。未来的腿式微型机器人将需要穿越地形，如灌木丛或其他植被，在那里身体接触力会显著影响运动。在这项工作中，一个（以前开发的）低成本的6轴力/扭矩传感外壳被用来测量之间的相互作用力的hexapedal millirobot和一组顺应梁，作为一个代理的密集杂乱的环境。使用VelociRoACH机器人平台进行的实验用于测量触觉外壳上的升力和阻力，其中负升力可以增加牵引力，即使阻力增加。可以测量通过密集地形所需的阻力能和比阻。此外，机器人和柔性梁之间的一些接触可以降低运动的比阻。对于小型、轻量的足式机器人，在梁环境中，身体运动取决于腿-地面和身体-梁力。一个壳的形状，减少阻力，但增加负升力，如使用的半椭圆，建议是有利的机器人运动在这种类型的环境。
2019-04-19 cs.RO
Safe and Compliant Control of Redundant Robots Using Superimposition of Passive Task-Space Controllers
University of Edinburgh（爱丁堡大学）；University of Oxford（牛津大学）
提出一种基于多个被动任务空间控制器叠加的冗余机械臂柔顺控制框架，无需矩阵求逆和优化即可实现本质稳定、数值条件良好且计算成本低廉的控制，在快速变化参考的高要求动态任务中实现亚厘米级跟踪性能，同时保持交互安全和对奇异的稳健性。
2020-09-21 cs.RO
SoftMimic: Learning Compliant Whole-body Control from Examples
Improbable AI Lab, Massachusetts Institute of Technology, USA（Improbable AI Lab，麻省理工学院）
本文提出 SoftMimic 框架，利用逆运动学生成柔顺动作数据并训练强化学习策略，使人形机器人从单个动作片段学会吸收外力扰动并泛化到多任务。
2025-10-20 cs.AI cs.LG cs.RO
The Quadruped Soft Tail: Compliant Grasping and Swabbing for Contamination Surveys in Harsh Environments
Mechatronics, Robotics and Operation Section, European Organization for Nuclear Research (CERN)（欧洲核子研究中心（CERN）机电一体化、机器人与操作部门）；Department of Engineering Cybernetics, Norwegian University of Science and Technology (NTNU)（挪威科技大学（NTNU）工程控制论系）
提出一种安装在四足机器人上的轻量、柔软、肌腱驱动的尾巴，通过空心柔性骨架和软体夹爪实现污染拭子的抓取、擦拭和回收，结合运动学模型和任务空间控制器实现遥操作，验证了抓取对形状影响小且共模驱动可调节刚度。
2026-07-02 cs.RO
Inverse Dynamics Control of Compliant Hybrid Zero Dynamic Walking
California Institute of Technology（加州理工学院）
我们提出了一个轨迹规划和控制架构的双足运动在各种速度的高度欠驱动和兼容的双足机器人。离线规划顺应性步行轨迹库，并将其存储为用于在线跟踪的多项式系数的紧凑阵列。控制实现使用一个浮动基础的逆动力学控制器，该控制器产生动态一致的前馈转矩，以实现步行使用从轨迹优化获得的信息。控制器的有效性证明在模拟和硬件上行走在室内平坦的地形和室外计划外的干扰。此外，控制器和优化源代码都可以在GitHub上获得。
2020-10-18 cs.RO
Optimal Control for Articulated Soft Robots
Università di Pisa（比萨大学）；Heriot-Watt University（赫瑞-瓦特大学）；National Robotarium（国家机器人中心）
针对铰接式软体及欠驱动柔顺机器人控制难题，提出基于 DDP 的轨迹优化与状态反馈方法，可联合优化轨迹、力矩与刚度，并通过仿真和实验验证其性能提升。
2023-06-02 cs.RO
Task-Space Motion-Force Nonlinear Model Predictive Control for Precise and Compliant Control under Uncertainties
New York University (NYU)（纽约大学）；Artificial and Natural Intelligence Toulouse Institute (ANITI)（图卢兹人工与自然智能研究院）
本文提出一种统一的NMPC框架，可实现任务空间运动-力控制，解决力反馈NMPC的长期挑战，在冗余机械臂和四足机器人上验证了其有效性，保留了NMPC的核心优势。
2026-10-14 cs.RO
Admittance-Based Motion Planning with Vision-Guided Initialization for Robotic Manipulators in Self-Driving Laboratories
Department of Electronics Systems, Aalborg University（电子系统系，奥尔堡大学）；Department of Information Technology and Electrical Engineering, Università degli Studi di Napoli Federico II（信息科技与电气工程系，那不勒斯费迪里奇二世大学）
本文提出了一种基于阻抗控制的运动规划方法，结合视觉引导初始化，实现机械臂在自动驾驶实验室中的自适应和安全操作。
2026-01-29 cs.RO
Dynamics-Compliant Trajectory Diffusion for Super-Nominal Payload Manipulation
Department of Computer Science University of Colorado Boulder（计算机科学系，科罗拉多大学博尔德分校）
针对统一额定负载约束过度保守的问题，提出将负载约束显式纳入去噪扩散模型的轨迹生成方法，实现常数时间输出可直接执行的动力学可行轨迹，并在Franka Emika Panda上验证3倍额定负载下仍可达67.6%工作空间。
2025-08-29 cs.RO
Efficient and Compliant Control Framework for Versatile Human-Humanoid Collaborative Transportation
本文提出了一种高效且合规的协作运输人机协作控制框架，通过交互线性倒立摆和动态可行步态计划实现人形机器人与人类的协同运输任务。
2025-12-08 cs.RO
A Novel Lockable Spring-loaded Prismatic Spine to Support Agile Quadrupedal Locomotion
University of California, Riverside（加州大学河滨分校）
本文提出一种新型弹簧加载可锁定脊柱模块及SCIQ四足机器人平台，通过测试验证了该柔性脊柱在保持跳跃性能的同时，能有效吸收冲击并以猫伸展方式耗散能量以缓解着陆冲击。
2023-08-02 cs.RO
Deformable Multibody Modeling for Model Predictive Control in Legged Locomotion with Embodied Compliance
Dept. of Electrical and Computer Engineering, University of California, Riverside（加州大学河滨分校电气与计算机工程系）
本文提出一种可变形多体建模方法，通过开发质心复合预测变形惯性（CCPDI）张量并与MPC集成，有效稳定了具有实体柔顺性四足机器人的动态步态，提升了步态稳定性和鲁棒性。
2025-04-28 cs.RO
Hydrosoft: Non-Holonomic Hydroelastic Models for Compliant Tactile Manipulation
Department of Robotics, University of Michigan（机器人学系，密歇根大学）
针对触觉传感器柔顺性带来的非线性动力学建模挑战，提出一种计算高效的非完整水弹性模型，通过扩展状态空间显式纳入分布力，支持基于梯度的轨迹优化，仿真与真实实验验证了其有效性。
2025-09-16 cs.RO
Semantic Robot Programming for Goal-Directed Manipulation in Cluttered Scenes
University of Michigan（密歇根大学）
我们提出的语义机器人编程（SRP）的范例作为机器人编程的收敛，通过演示和语义映射。在SRP中，用户可以通过在工作空间中演示其预期目标场景的快照来直接对机器人操作器进行编程。然后，机器人将此目标解析为场景图，该场景图由对象姿态和对象间关系组成，假设已知对象几何形状。然后使用任务和运动规划从任意初始场景配置实现用户的目标。即使面对不同的初始场景配置，SRP也能使机器人无缝适应，以达到用户演示的目标。对于场景感知，我们提出了判别式知情生成估计的场景和变换（DIGEST）的方法来推断的初始和目标状态的RGBD图像的世界。SRP与DIGEST感知的功效被证明为任务的托盘设置与密歇根州的进步获取机器人。场景感知和任务执行评估与公共家庭遮挡数据集和我们的杂乱场景数据集。
2018-10-18 cs.RO
Enabling Massage Actions: An Interactive Parallel Robot with Compliant Joints
Nanyang Technological University（南洋理工大学）；Shanghai Jiaotong University（上海交通大学）
提出了一种基于串联弹性驱动器（SEA）的柔性关节并联按摩机器人，提供了一种统一的力-位置控制方法。首先，建立运动学和静力学模型，以获得相应的控制变量。然后，提出了一种新的力-位置控制策略，单独控制沿表面的法线方向的力-位置和另一个两个方向的位移，而不需要机器人的动力学模型。为了评估其性能，我们实施了一系列的机器人按摩实验。结果表明，所设计的按摩机械手能够成功地实现所需的按摩力和运动模式，达到较高的用户体验。
2022-08-26 cs.RO cs.SY eess.SY
Interaction-Aware Whole-Body Control for Compliant Object Transport
Department of Electrical Engineering, the University of Texas at Arlington（电气工程系，德克萨斯大学阿灵顿分校）；Department of Mechanical Engineering, Carnegie Mellon University（机械工程系，卡内基梅隆大学）
本文提出了一种生物启发式的交互导向全身控制方法，通过分离上身交互执行与下身支撑控制，实现稳定且灵活的柔顺物体运输。
2026-07-20 cs.AI cs.RO
A Unified Robust Motion Controller Synthesis for Compliant Robots Driven by Series Elastic Actuators
针对串联弹性驱动器柔性机器人的位置和力控制问题，提出了一种统一的鲁棒运动控制器。它示出的柔性机器人的动力学模型不仅包括匹配，但也不匹配的干扰，通过不同的通道从控制输入作用于系统。为了解决这个复杂的鲁棒控制问题，统一的鲁棒运动控制器合成采用二阶扰动观测器（DOb），这使我们能够估计不仅干扰，而且其一阶和二阶导数，和一种新的控制器设计方法在状态空间。利用Brunovsky正则型变换和扰动及其一阶和二阶导数的估计，重构了机器人的动力学模型，从而得到了一个只包含匹配扰动的新的系统模型。通过传统的基于DOb的鲁棒控制方法消除重构系统模型的匹配干扰，简单地设计了鲁棒位置和力控制器。通过仿真验证了所提出的鲁棒运动控制器的稳定性和性能。
2022-02-01 cs.RO cs.SY eess.SY
DexTele: A Dual-Arm Dexterous Teleoperation System Based on Motion Retargeting and Adaptive Force Control
School of Artificial Intelligence, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（人工智能学院，香港中文大学（深圳））；School of Computing, University of Portsmouth（计算学院，朴茨茅斯大学）
研究针对双臂灵巧遥操作中运动重定向和抓取的挑战，提出DexTele系统，通过视觉运动重定向模块和自适应抓取模块，结合运动图编码器、视觉语言模型等技术，实现多平台精确运动重定向与柔顺抓取。
2026-07-08 cs.RO
Dense Crowd Flow-Informed Path Planning
无论是行人和机器人的舒适度是最高的优先级，当一个机器人被放置在一个环境中包含人类。在不知道机器人的移动机器人的情况下，这种对安全的期望导致了冻结机器人问题，其中机器人面对大量动态障碍物组（例如行人）将确定所有向前导航不安全，导致机器人停在原地。为了在避免冻结机器人问题的同时以符合社会的方式导航，我们有兴趣了解拥挤场景中的行人流量。通过将人群中的行人视为由人群本身移动的粒子，我们可以将系统建模为时间相关的流场。从这个流场中，我们可以提取不同的流段，反映从人群中出现的运动模式。然后，这些运动模式可以在移动机器人的控制和导航期间被考虑，从而允许它在人群流内安全地移动，以到达流内或流外的期望位置。我们结合流场提取与离散启发式搜索，创建流知情的路径规划（FIPP）。我们提供的实证结果表明，当与一个自动推出的本地路径规划相比，使用FIPP的机器人不仅能够更快地达到其目标，但也被证明是更符合社会比使用传统技术的机器人在模拟和真实的机器人。
2022-06-01 cs.AI cs.RO
Elastica: A compliant mechanics environment for soft robotic control
University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
软体机器人是出了名的难以控制。这部分是由于缺乏能够捕捉其复杂连续介质力学的模型，导致缺乏充分利用身体顺应性的控制方法。目前可用的仿真方法要么计算量太大，要么在物理假设上过于简单，导致用于开发此类控制方案的可用仿真资源匮乏。为了解决这个问题，我们引入了Elastica，这是一个免费的开源仿真环境，适用于可以弯曲，扭曲，剪切和拉伸的柔软细长杆。我们展示了Elastica如何与五种最先进的强化学习算法相结合，成功控制柔软、顺从的机器人手臂，完成日益具有挑战性的任务。
2020-09-17 cs.RO cs.SY eess.SY
Adaptive Stiffness: A Biomimetic Robotic System with Tensegrity-Based Compliant Mechanism
Graduate Institute of Architecture（建筑研究所）；National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学）
针对仿生机器人制造落地的技术挑战与机械复杂度问题，受脊椎动物肌肉骨骼特性启发，提出基于刚柔耦合与柔顺机构的张拉整体仿生机器人系统，可实现变刚度自适应运动，为这类机器人的实际应用奠定基础。
2024-07-06 cs.RO cs.SY eess.SY
Compliant actuators that mimic biological muscle performance with applications in a highly biomimetic robotic arm
University of Manchester（曼彻斯特大学）；University of Salford（索尔福德大学）；Jilin University（吉林大学）；Shanghai Institute of Technology（上海应用技术大学）
本文提出ICA和ECA两种仿肌肉柔顺执行器，通过电机-肌腱系统实现高功率密度，并在高仿生机械臂中验证了举重、打球和开门等任务性能。
2023-10-31 cs.RO cs.SY eess.SY
Social Zone as a Barrier Function for Socially-Compliant Robot Navigation
University of Michigan（密歇根大学）
本研究利用ATC数据集提取人类轨迹中的最小社交区域，并通过障碍函数将其集成到机器人导航系统中，使机器人能够安全高效地模仿类人导航策略在以人为中心的环境中运行。
2024-10-11 cs.RO cs.SY eess.SY
Design, Calibration, and Control of Compliant Force-sensing Gripping Pads for Humanoid Robots
Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）；National University of Singapore（新加坡国立大学）
本文为小型仿人机器人设计了低成本柔顺力感知抓取垫，提出CoP标定方法、混合力-对齐-位置控制框架及极限表面理论建模避免滑移，并在NAO机器人上验证了系统的有效性。
2024-05-31 cs.RO cs.SY eess.SY
Dynamic Modeling and Robust Gait Optimization of a Compliant Worm Robot
Michigan State University（密歇根州立大学）
本文提出一种实验基础的建模与优化框架，用于能穿越褶皱管道的柔性蜗虫机器人。通过混合动态运动模型和能量模型，结合鲁棒性指标，实现步态优化以平衡速度与能耗。
2026-04-13 cs.RO cs.SY eess.SY
Compliant Control of Quadruped Robots for Assistive Load Carrying
针对四足机器人辅助负载搬运，提出融合导纳控制与基于 CBF 的 QP 的柔顺控制框架，可估计外部力旋量、精确控制加速度、抑制扰动并避免与前方协作者碰撞，且经硬件与仿真验证。
2025-03-13 cs.RO cs.SY eess.SY
Socially Compliant Navigation Dataset (SCAND): A Large-Scale Dataset of Demonstrations for Social Navigation
The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）；Army Research Laboratory（陆军研究实验室）；Google（谷歌）
社会导航是自主智能体（如机器人）在其他智能体（如人类）存在的情况下以“社会顺应”方式导航的能力。随着在人类居住的环境中自主导航的移动机器人的出现（例如，家庭和餐馆中的家庭服务机器人以及公共人行道上的食品递送机器人），在这些机器人上结合社会兼容的导航行为对于确保安全和舒适的人类机器人共存变得至关重要。为了应对这一挑战，模仿学习是一个很有前途的框架，因为它更容易让人类展示社会导航的任务，而不是制定奖励函数，准确地捕捉社会导航的复杂多目标设置。然而，模仿学习和逆强化学习在移动机器人社交导航中的应用目前受到缺乏大规模数据集的阻碍，这些数据集可以捕获野外社交兼容的机器人导航演示。为了填补这一空白，我们引入了社交兼容导航数据集（SCAND），这是一个大规模的社交兼容导航演示的第一人称视图数据集。我们的数据集包含8.7小时，138个轨迹，25英里的社会兼容性，人类遥控驾驶演示，包括多模态数据流，包括3D激光雷达，操纵杆命令，里程计，视觉和惯性信息，由四个不同的人类演示者在室内和室外环境中收集两个形态不同的移动机器人Boston Dynamics Spot和Clearpath Jackal。我们还通过真实世界的机器人实验进行了初步的分析和验证，并表明在SCAND上通过模仿学习学习的导航策略会产生社会顺应行为
2022-06-08 cs.CV cs.LG cs.RO
SAC-Loco: Safe and Adjustable Compliant Quadrupedal Locomotion
Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore（新加坡国立大学电子与计算机工程系）；School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学计算机科学与工程学院）
SAC-Loco提出了一种安全且可调节的四足机器人运动框架，通过可调节的扰动顺应性和鲁棒的故障预防，实现对外部力扰动的稳健响应。
2026-03-07 cs.RO cs.SY eess.SY
DeltaZ: An Accessible Compliant Delta Robot Manipulator for Research and Education
Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）；Rose-Hulman Institute of Technology（罗斯-霍曼理工学院）
本文提出厘米级、低成本且可 3D 打印的 DeltaZ 机器人，利用三平动自由度和闭式运动学降低研究与教育使用门槛，并将其作为开源强化学习基准。
2022-07-02 cs.RO cs.SY eess.SY
Design of a Robust Stair Climbing Compliant Modular Robot to Tackle Overhang on Stairs
IIIT-Hyderabad（海得拉巴国际信息技术学院）；IIT Jodhpur（印度理工学院焦特布尔分校）
本文讨论了一种鲁棒爬楼梯柔性模块化机器人的概念和参数设计，能够解决楼梯悬伸。修改我们的机器人的轮子的周边的几何形状有助于解决悬突。随着建立一个概念设计，稳健的设计参数设置，以最大限度地减少性能变化。采用基于灰色的田口方法为机器人的设计参数提供了一个最佳的设置。机器人原型已成功地缩放不同尺寸的楼梯，悬置，从而证实了所进行的分析。
2016-07-11 cs.RO
Force-Sensing Tensegrity for Investigating Physical Human-Robot Interaction in Compliant Robotic Systems
物理人机交互（physical human-robot interaction，pHRI）领域的进步极大地提高了人类和机器人的沟通、协作和共存能力。特别地，顺应性机器人系统提供了许多特性，这些特性可以被利用来实现更有效和直观地传达意图的物理交互，使得顺应性系统在人类-机器人协作场景的更物理要求的子集中潜在地有用。张拉整体机器人是柔顺系统的一个例子，它非常适合物理交互，同时仍然保留有用的刚性特性，使其适用于各种应用。在本文中，我们提出了一个6杆球形张拉整体力传感能力的设计和初步测试。使用这个原型，我们证明了它的力传感器阵列的能力，以检测各种物理交互类型，可能会出现在人类的背景下。然后，我们训练和测试一系列的分类器使用的数据，从独特的和有代表性的互动，以证明使用这种物理形式的传感可靠地沟通的目标和意图，从人类操作员在人机协作设置的可行性。
2021-06-15 cs.RO
Human-centered Benchmarking for Socially-compliant Robot Navigation
UTBM（贝尔福-蒙贝利亚尔技术大学）；CIAD（知识获取与决策实验室）；Center for Bioinformatics, Saarland Informatics Campus（萨尔兰信息学园区生物信息学中心）
本文提出以人为本的端到端基准测试框架，利用RoSAS评估四种开源导航方法的社会兼容性，并验证其与机器人中心指标的对应关系。
2023-07-09 cs.RO
Compliant motion control for handling a single object by two similar industrial robots
National Institute of Applied Sciences and Technology（国家应用科学和技术研究所）
在本文中，我们提出了一个符合运动控制策略处理一个单一的对象由两个类似的工业机器人。由两个机器人进行的对象的动力学被同化的质量弹簧阻尼器系统的动力学描述的分段线性模型（PWA）。两个机器人的协调是使用专用于PWA系统的主从同步方法，基于李雅普诺夫理论，并通过线性矩阵不等式（LMI）解决。仿真结果证明了该方法的性能，并与相关方法进行了比较。
2014-05-07 cs.RO
Linear Delta Arrays for Compliant Dexterous Distributed Manipulation
Meta AI；Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
本文提出由64个直线驱动柔顺 delta 机器人构成的192 DoF分布式 delta 阵列，结合模块化设计、分布式控制与强化学习，实现多种协调灵巧操控。
2023-08-14 cs.MA cs.RO cs.SY
COCrIP: Compliant OmniCrawler In-pipeline Robot
IIIT-Hyderabad（海得拉巴国际信息技术学院）
本文提出了一种模块化的管道爬行机器人与一种新的柔性折叠OmniCrawler机构。OmniCrawler模块的圆形横截面实现了完整运动，便于机器人在弯曲方向上对齐。此外，履带机构提供了相当数量的牵引力，即使在光滑的表面。履带模块的这些优点通过模块本身的主动顺应性得到进一步补充，这有助于通过小直径管道中的急弯。该机器人具有一系列3个这样的柔性可折叠模块，这些模块通过被动关节由连杆互连。对于理想的管道直径和弯曲的曲率，每个被动关节的弹簧刚度值是通过使用机器人的准静态模型制定一个约束优化问题来确定的。此外，之间的最小摩擦系数值的模块管表面，可以垂直爬的机器人没有滑动。数值仿真结果进一步验证了真实机器人样机的实验。
2017-04-22 cs.RO
Proposal of ROS-compliant FPGA Component for Low-Power Robotic Systems
Utsunomiya University（宇都宫大学）
近年来，机器人被要求是自主的，并且它们的机器人软件是复杂的。机器人有一个性能不足的问题，因为它不能配备一个高性能的微处理器，由于电池电源操作。另一方面，FPGA器件可以通过实现定制电路来加速机器人系统中的特定功能，而不会增加功耗。但是，由于与软件相比FPGA电路的开发成本很大，因此难以将FPGA器件引入机器人。因此，在这项研究中，我们提出了一个FPGA组件技术，易于集成的FPGA到机器人，这是符合ROS（机器人操作系统）。作为案例研究，我们使用Xilinx Zynq平台设计了符合ROS标准的FPGA图像标记组件。开发的ROS组件FPGA组件执行速度比普通ROS软件组件快1.7倍。
2015-08-28 cs.AR cs.DC cs.RO
Compliant Sphere Lattice Contact: Distributed Contact Modeling for Sphere-Based Robot Representations
该研究针对基于球的机器人接触模型物理准确性不足的问题，提出CSLC分布式接触模型，通过弹簧连接的柔顺球格实现空间接触区域建模，经验证可提升抓取稳定性。
2026-08-04 cs.RO
Development of Underactuated Geometric Compliant (UGC) Module with Variable Radial for Robotic Applications
School of Engineering, Cardiff University（卡迪夫大学工程学院）
本文开发了一种可变径向的欠驱动几何柔顺（UGC）模块，通过设计多种半刚性关节并利用高斯过程回归建模，实现了半径可动态缩减至80-85%且保持结构完整性的机器人原型。
2024-11-08 cs.RO
Bipedal walking with continuously compliant robotic legs
University of Stuttgart（斯图加特大学）；Institute for Nonlinear Mechanics（非线性力学研究所）
本文提出用连续柔顺材料替代传统刚性部件和SEA，设计双足机器人柔顺腿部，通过近似建模和多层控制策略，实现了成功的双足行走。
2024-11-11 cs.RO
GelSight Fin Ray: Incorporating Tactile Sensing into a Soft Compliant Robotic Gripper
Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
为了适应不断变化的环境，并安全地与人类互动，机器人应该具有柔顺和柔软的特性，以及感知周围世界的能力。即便如此，将触觉感知结合到软顺应机器人中，如鳍雷手指，由于其可变形结构而很困难。不仅需要修改框架，为视觉传感器留出空间，从而实现复杂的触觉感知，机器人还必须保持其原始的机械顺应性。然而，将高分辨率触觉传感器添加到柔软的手指是困难的，因为许多传感器化的手指（诸如基于GelSight的手指）是刚性的，并且在感测区域中的变化仅来自触觉接触而不是来自手指顺应性的假设下起作用。传感器化的柔软机器人手指需要能够将其整体本体感受变化与其触觉信息分开。为此，本文介绍了一种新的设计GelSight鳍射线，它既体现了被动适应它掌握的任何对象的能力，也体现了执行高分辨率触觉重建，对象方向估计和剪切力和扭转力的标记跟踪的能力。拥有这些功能，柔软且顺从的机器人可以执行更多需要传感的操作任务。手指能够成功执行的一个这样的任务是厨房任务：酒杯的重新定向和放置，这很难用外部视觉传感器来完成，但用触觉感知就很容易了。这种传感技术的发展也有可能应用于其他软柔性夹具，提高其在许多不同领域的可行性。
2022-04-14 cs.RO
On robot compliance. A cerebellar control approach
University of Granada（格拉纳达大学）
本文提出的工作是一种新的生物学方法，用于机器人手臂的实时的柔顺控制。我们整合了一个尖峰小脑网络的核心反馈控制循环执行扭矩驱动控制。尖峰小脑控制器提供扭矩命令，允许精确和协调的手臂运动。为了计算这些输出电机命令，尖峰小脑控制器接收机器人的感觉信号，机器人的目标行为，和一个指导信号。这些输入信号被转换成一组不断演变的尖峰模式，在每个时间点代表一个特定的系统状态。然后支持尖峰定时依赖可塑性（STDP），允许建立自适应控制。当STDP部署时，尖峰小脑控制器根据经验不断调整提供给机器人的扭矩命令。自适应扭矩命令反过来又帮助尖峰小脑控制器处理机器人致动器内的内置弹性元件，模仿人类肌肉（固有的弹性）。我们提出了一个自然的整合的生物启发的控制方案，基于小脑，一个符合机器人。我们证明，我们的兼容方法优于默认的工厂安装的位置控制的准确性，在一组用于解决小脑运动行为的任务：控制六个自由度（DoF）在平稳的运动，快速弹道运动，和非结构化的场景兼容的运动。
2020-03-31 cs.NE cs.RO cs.SY
Soft-bubble: A highly compliant dense geometry tactile sensor for robot manipulation
Toyota Research Institute（丰田研究院）
实现有效的触觉感知和机械顺应性是使机器人在未知、不确定和混乱的环境中稳健和安全操作的关键。为了实现这一目标，我们提出了一个轻量级的，易于构建，高度兼容的密集几何传感器和末端执行器，包括一个充气乳胶膜与深度sensor. We提出的动机和硬件设计，这个软泡，并通过示例任务，包括战斗对象分类，姿态估计和跟踪，和non-objectile对象操作演示其功能。我们还提出了初步的实验，以显示高分辨率的几何感知触觉任务的重要性，并讨论了鲁棒操纵中的应用。
2019-04-03 cs.RO
Interactive Robot-Environment Self-Calibration via Compliant Exploratory Actions
Yale University（耶鲁大学）；Rice University（莱斯大学）
针对现有机器人标定依赖外部传感器和人工干预的问题，提出利用内置力-力矩传感器通过柔顺探索动作自动估计机器人-环境空间关系的自标定框架，实验证明其能准确建立空间关系且无需额外设备或人工干预。
2024-03-19 cs.RO
Contact-Prioritized Planning of Impact-Resilient Aerial Robots with an Integrated Compliant Arm
University of California, Riverside（加州大学河滨分校）；Field AI
本文提出了一种配备柔顺臂的冲击弹性空中机器人s-ARQ，结合实时接触力估计器、非线性运动控制器和接触优先规划方法，实现在杂乱环境中高效处理碰撞并稳定机动。
2023-05-24 cs.RO
Compliant Blind Handover Control for Human-Robot Collaboration
University of Modena and Reggio Emilia（摩德纳与雷焦艾米利亚大学）
针对人机协作中操作者背对机器人的盲交接场景，提出自主交接架构，解决递送安全与物品释放时机问题，推动人机协作协议发展与高效协作。
2024-09-11 cs.RO
Cooperative Distributed Robust Control of Modular Mobile Robots with Bounded Curvature and Velocity
University of Utah（犹他大学）
本文研究了一种新型的运动控制系统，用于具有柔性框架轮式模块化移动机器人（CFMMR）。该系统结合了基于有限曲率的运动控制器和非线性阻尼动态控制器，通过多种控制器交互形式评估不同控制结构，实验结果验证了姿态调节的有效性。
2019-05-03 cs.RO cs.SY eess.SY
A Passively Bendable, Compliant Tactile Palm with RObotic Modular Endoskeleton Optical (ROMEO) Fingers
Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
本研究针对现有机器人手多忽视手掌作用的问题，开发了带高分辨率触觉传感的结构柔性软手掌与欠驱动ROMEO软手指，集成出略大于棒球的软硬结合触觉机器人手，为后续相关设计提供参考。
2024-04-12 cs.RO
Feeling Through the Load: Compliant Quadruped Locomotion under Payload Interactions
Fujitsu Research of America（富士通美国研究院）
针对四足机器人在负载交互下的运动问题，提出力感知运动框架，将负载交互视为命令，结合柔顺策略与因果力估计器，实现稳定、柔顺且支持人类引导的运动。
2026-10-07 cs.RO
Design and Evaluation of a Compliant Quasi Direct Drive End-effector for Safe Robotic Ultrasound Imaging
Duke University（杜克大学）；University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）
本文设计了一种采用准直接驱动执行器的新型柔顺末端执行器，经离体实验验证，其力跟踪误差及多项图像质量指标均优于传统方案，可提升机器人超声成像的安全性与可靠性。
2026-08-26 cs.RO
Analysis of Deep-Learning Methods in an ISO/TS 15066-Compliant Human-Robot Safety Framework
Institute of Robotics, Johannes Kepler University, 4040 Linz, Austria（机器人研究所，约翰尼斯·凯普勒大学，奥地利林茨，4040）
本文提出一种基于深度学习的人机安全框架，通过动态调整机器人速度提升协作效率，实验显示周期时间减少15%。
2025-11-24 cs.RO
