通过机器学习方法，基于鳍状物的几何形状和运动学参数，实现了鳍式水下机器人推力的预测，从而加快了系统的开发速度并提供了准确的数据替代模型。
Jun, 2024
利用时间序列神经网络代替推进力学模型，开发搜索式反向模型控制系统，以多个目标为目标，找到一组鳍动力学参数，并演示了如何集成此模型来进行在线控制。
Sep, 2022
研究了一种自动从机械受损中恢复功能的机器人，采用形态变化而非控制器重新适配来提高表现，尤其在受到 “严重伤害”（例如四条腿全部断裂）时表现得更好。
May, 2019
介绍了一种智能的试错算法，使机器人能够在受损后在不到两分钟内适应受损，并没有要求自诊断或预先指定应急计划。该算法可用于治疗五种不同方式的受损以及 14 种不同关节损伤的机械臂，能够让机器人更加稳健、高效和自主，同时也启示了使用自我适应原则的动物。
Jul, 2014
提出了一种新的受鱼群启发的自适应方法，用于群体逃生的群体机器人，通过吸引和排斥力结合生成无碰撞逃生机器人轨迹的生物启发式神经网络。模拟和实验结果表明，与鱼类逃避机动类似，该群体机器人能够集体离开威胁，所提出的方法在系统性能的效果和效率以及复杂环境中的灵活性和鲁棒性方面能够显著提高。
Feb, 2024
小型四旋翼飞行器通过模拟得到的控制策略以及领域随机化和系统识别技术实现了成功的倒置降落行为，模拟了在苍蝇中观察到的行为。
通过使用强化学习算法，并结合流体 - 结构相互作用环境，发现鱼鳍射线控制策略的最佳方法，以实现卓越的推进性能。
Jan, 2024
本文介绍了生物仿生机器鱼的最新设计，分为软机器鱼和刚柔耦合机器鱼，分析了其游泳机制和运动协调和通信的最新进展，总结了当前的研究趋势，讨论了挑战和潜在的未来研究方向。
Jun, 2022
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
通过使用仿生诱饵和神经网络模型，我们展示了我们的生物混合系统能够生成模拟真实鱼群的高保真社会互动，同时减小了仿真和仅鱼类实验中的偏差，保证了生物仿生系统的真实性验证的重要性。
Aug, 2023