通过形状变化适应环境的软机器人
机器人共同设计是一个新兴的研究领域，尤其在软体机器人方面有巨大应用潜力，本文提出了一种基于增强学习的高维度算法来控制软体机器人的形态变化，同时引入了一个 RL 基准，展示了通过该算法使机器人在序列中多次改变形态的方法。
Jan, 2024
本文介绍了一种强大的进化系统，对不同环境下行走和游泳软机器人的任意形态进化进行了广泛研究，按照三组实验的方式进行探究。结果表明，不同材料在进化软体运动方面具有不同的影响，在我们简化的物理世界中，更加坚硬的机器人在陆地上的步态和形态更为复杂和有效，在水中表现也更好。研究还提出了关于环境转换对形态再适应现象的有趣观察，并指出了在陆地 - 水和水 - 陆转换之间的潜在不对称性：第一种转换似乎具有不利影响，而第二种转换似乎有某些益处。
Nov, 2017
本研究提出了一种机械不稳定性的设计原则，利用可调谐的劈翻双稳性来实现软机器人的快速运动和强大操纵能力，成功开发出高速奔跑机器人，高速水下游泳机器人和可调节硬度的柔性机械手等多功能高性能软机器人，为下一代软机器人的设计提供新的设计范例。
Oct, 2018
受动物形态适应的必要性的启发，一系列工作试图拓展机器人训练，以涵盖机器人设计的物理方面。然而，目前只有旋转或调整既定和静态拓扑属的肢体的强化学习方法。本文展示了一种设计具有任意外部和内部结构的自由形态机器人的策略梯度方法，通过使用放置或移除原子建筑块束以形成高级非参数宏结构，如附件、器官和腔室。尽管仅提供了开环控制的结果，但我们讨论了如何将该方法改进为闭环控制，并在未来实现从模拟到真实物理机器的转移。
Oct, 2023
本文利用机器人的实验研究方法研究了四足机器人在不同地形下的学习最小化机械能消耗以实现不同速度下的自然运动步态。本文证实了这一假设和在仿真和现实硬件的自然地形中的验证，这种方法也能够实现非结构化的奔跑步态，与动物的运动控制研究相一致。
Oct, 2021
本研究主要研究了如何使用机器人手臂和多种传感器将软饰物（dough-like deformable material）进行操作并且变形成一个指定的二维形状，并从控制策略和操作技巧等多方面进行了探究，实验结果表明使用指定的方式对软饰物进行操作时，IoU 指数可以达到 0.90。
Jul, 2022
通过大规模并行可微分仿真，利用遗传算法对机器人进行自动设计，通过优化机器人的行为并探索不同机械结构的变化，发现进化可产生逐渐可微分的机器人，在实体机器人上验证了优化行为的可行性，从而拓宽了我们对生物系统中进化和学习之间关系以及机器人物理结构对策略训练能力影响的理解。
May, 2024
这项工作提出了一种软体生长机器人设计优化的新方法，通过多目标优化问题的数学建模和演化算法，实现了软体机械臂的运动链优化，以解决特定任务并避免不必要的材料和资源浪费。实验证明该方法在性能和资源消耗方面优于现有文献中的方法。
Oct, 2023