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在范围内软机器人中实现自主权
这些微小的生物可以利用其软体体系来促进机车的促进，[5]持续记忆，[6]和计算。[7,8]这种模式在更大的生物中也存在：通过利用其肌肉骨骼系统的机制，脊椎动物也可以实现一种体力智力[9,10]，从而将认知资源释放出来，以提高认知资源来获得高级理性。[1,11]软机器人技术的建立是出于设计能够类似地利用这种身体上的物理智力来简化其环境相互作用并减轻生活中的计算负担的明确目的。[12]然而，尽管软物质工程在生物启发的功能中取得了很大进步的发展，但这些材料的整体转移到具有真正生物启发的自主权的软机器人中，仍然在很大程度上未实现。在此障碍的核心是软机器人控制。软机器人的Chie量集中在功能性，可变形材料的制造[13,14]和致动[15,16] [17-19]，[17-19]在每个区域中驱动了实质性的创新。相比之下，软机器人感知的发展较少，[20,21]学习，[22,23]和对照。[24 - 26]
早期职业科学家就软机器人技术的未来交谈
在最近的十年中，我们目睹了一种非凡的软机器人技术。对软机器人的重新点燃的兴趣与制造技术的进步部分相关，这些技术使得能够在多个长度尺度上制造具有尺寸的复杂多物质机器人体。在最近的手稿中，读者可能会发现能够抓握，步行或游泳的奇特的柔软机器人。但是，出版数量的增长并不总是反映出该领域的真正进步，因为许多手稿采用了非常相似的想法，并且只是调整了软体的几何形状。因此，我们毫无保留地同意未来研究必须超越“为了软化的柔软的事物）的情绪。”软机器人无疑是一个引人入胜的领域，但它需要对限制和挑战进行批判性评估，使我们能够聚焦软机器人在传统同行中拥有最佳杠杆作用的领域和方向。在这一观点论文中，我们讨论了与能源自治，无电子逻辑和可持续性等重要方面有关的机器人研究的现状。目的是从早期职业研究人员提供的两个相反的观点批判性地研究软机器人技术的观点，并突出显示未来最有希望的未来方向，即我们认为，使用软机器人技术来利用软机器人技术来实现软生物启发的人工技术。
针对 SARS-CoV 的体液免疫纵向研究...
4 生物系统信息学研究组，Rene' Rachou 研究所，Oswaldo Cruz 基金会，贝洛奥里藏特，米纳斯吉拉斯州，巴西，5 公共卫生和老龄化研究中心，Rene' Rachou 研究所，Oswaldo Cruz 基金会，贝洛奥里藏特，米纳斯吉拉斯州，巴西，6 定量方法培训服务 - SAMeQ，Rene' Rachou 研究所，Oswaldo Cruz 基金会，贝洛奥里藏特，米纳斯吉拉斯州，巴西，7 蠕虫学和医学软体动物学研究组，Rene' Rachou 研究所，Oswaldo Cruz 基金会，贝洛奥里藏特，米纳斯吉拉斯州，巴西，8 健康监测和患者安全中心，Hospital Metropolitano Doutor Célio de巴西米纳斯吉拉斯州贝洛奥里藏特市卡斯特罗，9 巴西米纳斯吉拉斯州贝洛奥里藏特市 Célio de Castro 大都会医生医院，提供安全与职业医学专业服务
七星瓢虫（Harmonia）的基因组序列...
背景 异色瓢虫（Harmonia axyridis）是一种体型较大（5-8 毫米）、食欲旺盛的瓢虫，被广泛认为是世界上最具入侵性的昆虫之一。其原生范围是中亚和东亚，但被引入北美和欧洲作为生物防治剂。其传播迅速，现已遍布北美洲、中美洲和南美洲、欧洲和非洲。微卫星研究表明，北美东部的一个入侵种群是入侵欧洲、南美洲和南非的种群的来源（Lombaert et al., 2010）。异色瓢虫于 2003 年首次在英国东南部被记录。自到达后，其传播迅速，现已遍布英国，并已在爱尔兰、奥克尼群岛、设得兰群岛、海峡群岛、锡利群岛和马恩岛被记录在案。其是高度多态性的物种，具有若干种公认的形态。鞘翅颜色范围为黄色、橙色、红色或黑色，带有 0-21 个黑色斑点、4 或 2 个红色/橙色斑点。腿部始终为棕色，腹部为深色，带有红棕色边框。小丑瓢虫是一种杂食性动物，以蚜虫以及软果、花粉、花蜜和许多其他软体昆虫（包括其他瓢虫幼虫）为食。它以成虫越冬，经常出现在成虫聚集的建筑物中。该物种的血淋巴含有高浓度的异丙基甲氧基吡嗪（Al Abassi 等人，1998 年）和哈尔班碱（Nagel 等人，2015 年），并且在受到刺激时很容易自体出血。防御性分泌物具有恶臭，并可能导致染色。此外，它还会叮咬人类（Ramsey & Losey，2012），因此该物种被视为小型家居害虫。 异色瓢虫的传播与其他本地瓢虫物种的急剧下降有关。据信，这是由于异色瓢虫在竞争中胜过其他蚜虫物种以及集团内捕食所致（Majerus et al.，2006）。
流体动力学分部 - APS DFD 2022
上午 8:00 – 上午 9:57 并行会议 A01 焦点会议：流体 接下来：软体撞击流体 I Sagamore 宴会厅 1–7 A02 空气动力学：常规 130 A03 主动物质 I：主动湍流 131 A04 动脉瘤 132 A05 动物飞行：飞行昆虫 I 133 A06 高雷诺数游泳 I 134 A07 生理、发声和言语 135 A08 气泡：常规 136 A09 CFD：浸入边界法 I 137 A10 粒子-湍流相互作用 I 138 A11 声学：常规 139 A12 颗粒流 I 140 A13 生物流体动力学：生理 I 141 A14 自由表面流：常规142 A15 实验技术：生物和多相测量 143 A16 流动控制：概述 144 A17 流动不稳定性：多相流和瑞利-泰勒 145 A18 喷射流 I 205 A19 非牛顿流：理论与建模 206 A20 非线性动力学：库普曼和相关方法 207 A21 湍流：湍流建模的机器学习方法 I 208 A22 多孔介质流：对流和传热 231 A23 自由表面流：自然流 232 A24 反应流：LES 和 DNS 233 A25 表面张力效应：界面现象 I 234 A26 波：非线性动力学与湍流 235 A27 涡旋动力学：概述 I 236 A28 CFD：不确定性量化和机器学习 237 A29 液滴：电场效应 238 A30 液滴：超疏水表面和多液滴相互作用 239 A31 流动不稳定性：复杂流体 240 A32 地球物理流体动力学：大气 241 A33 微/纳米流动：通道 242 A34 相变 I 243 A35 一般流体动力学：越过障碍物的流动 244
集成软热电的液晶弹性体，用于形状记忆驱动和能量收集
液晶弹性体 (LCE) 是一类由松散交联的聚合物网络组成的形状记忆聚合物，在从向列相到各向同性相的转变过程中表现出可逆的形状变化。[1] 由于它们具有类似肌肉的工作密度和收缩应变 [10–14]，并且能够打印或图案化为各种几何形状，它们已越来越广泛地用作软体机器人、[2–4] 可穿戴计算和触觉 [5,6] 和形状变形物质 [7–9] 中的执行器。[15,16] 在大多数机器人和工程应用中，基于 LCE 的执行器使用外部热源进行热刺激，或通过焦耳加热使用集成线或嵌入式渗透粒子网络进行电刺激。先前的研究主要集中在通过焦耳加热来加热 LCE，[6,12,13,17,18] 其中许多应用使用液态金属[19–21] 和波浪电子[12,13,22,23] 作为加热元件。然而，这些方法的一个关键限制是它们依赖于开环加热和被动冷却。这导致温度变化缓慢，并且对控制 LCE 执行器响应速度和曲线的能力有限。具体而言，由于 LCE 的热导率低至 0.3 W m − 1 K − 1[20]，导致驱动速度可能很慢；由于热传递是通过对流而不是传导进行的，冷却速度受到极大限制。后者导致冷却时间可能需要激活时间的 5 倍[12,24] 10 倍[13] 甚至 50 倍[25] 才能使 LCE 在环境条件下冷却并恢复到其原始状态。此外，由于温度升高幅度更大，更快的驱动速度需要更长的冷却时间。[25] 为了减少加热时间，人们嵌入了液态金属液滴等软填料来提高这些结构的热导率。[6] 冷却时间的问题仍然存在，加热和冷却时间的差异取决于传导（加热）和对流（冷却）之间传热速率的差异；需要更智能的方法来解决这个问题。最近有人努力通过新的刺激方法来提高 LCE 执行器的速度和控制，[26] 尽管其中大多数方法都会引入显着的机械
对软机器人技术的自我修复聚合物的评论
摘要：软机器人的内在合规性提供了安全性，自然适应其环境，可以吸收冲击并保护它们免受机械影响。然而，一项文献研究表明，用于构造的软聚合物容易受到各种损害的影响，包括疲劳，过载，界面剥离和切割，撕裂和尖锐物体的穿孔。经济和生态解决方案是通过自我修复聚合物构建未来的软机器人系统，并结合了治愈损害的能力。本评论的论文提出了评估自我修复聚合物的潜力的标准，用于软机器人应用。基于这些软机器人的要求以及与机械和愈合特性相关的材料的定义性能参数，对文献中已经可用的不同类型的自我修复聚合物进行了严格评估和比较。除了对自我修复软机器人技术的艺术状态描述外，该论文还讨论了刺激自我修复聚合物科学与软机器人技术之间跨学科组合的驱动力和局限性。引言对可以安全与人类互动的机器人的需求导致了“软机器人技术”领域的出现（1，2）。这个新阶级最近对机器人社区，学术界（3）和行业（4，5）引起了极大的兴趣。在软机器人，身体部位或某些情况下，整个机器人由连续变形的结构组成，在许多情况下，该结构是由弹性聚合物（6、7）制成的，包括硅（8）和聚氨基烷（9）。软体零件具有相对较大的自由度，导致有趣的大规模变形模式（10）。大多数这些柔性设备都是通过可变的长度肌腱（11）驱动的，可以集成张力电缆或形状的存储器合金电缆（12），或者通过形状的存储聚合物（13-15）（13-15），或者它们是通过将其内部流体通道和圆圈放置在压力下（16、17）或在vacuum（18）的情况下驱动的。是由柔性材料制成的，具有固有的合规性，可导致有趣的特征，例如由于冲击吸光度（19、20）和安全性而引起的影响和碰撞的韧性（21，22）。因此，软机器人适合在不确定的，动态的任务环境和安全的人类机器人相互作用中应用（23）。in
阳光触发纳米血小板的睡眠-觉醒周期
人类传统上将睡眠-觉醒周期与自然的 24 小时节律相一致，晚上睡觉，日出醒来。在这个周期中，阳光起到刺激作用。一种新发现的现象，称为刺激辅助可逆纳米组装 (SaRNA)，表明溶液分散的纳米结构可以模拟阳光触发的睡眠-觉醒周期，在不到一分钟的时间内完成转变。这些纳米结构呈二维纳米片的形式，尺寸约为 25 纳米 - 太小，人眼无法看到 - 只能使用电子显微镜观察。这种由阳光触发的纳米片自主运动与红色和棕色之间的可见颜色变化有关。红色表示分散的纳米片的睡眠状态，而棕色表示它们以坐姿堆叠的配置。在电影中，可逆的睡眠-觉醒转变发生在几个小时的跨度内。与分散的睡眠状态相比，在堆叠的坐姿下，纳米片的电子电导率和电流高出 3.5 倍。saRNA 可在纳米片中实现可逆的机械响应，诱发 14 至 50 纳米范围内的地形振荡。这些纳米致动器在软体机器人、通过压电或摩擦电效应的纳米发电机、可切换显示器、阀门、电机、光调制、触发药物输送、化学检测等领域具有巨大的应用潜力。这是任何混合或无机固态纳米材料首次展示出永久光机械响应以利用机载能量储备的例子。这些是什么纳米片？这些纳米片由碘化铯铋 (Cs 3 Bi 2 I 9 ) 制成，属于混合钙钛矿家族。卤化物钙钛矿是一类具有特定晶体结构的材料，称为钙钛矿结构，其中金属阳离子被卤化物阴离子包围。近年来，卤化物钙钛矿引起了广泛关注，尤其是它们在太阳能电池和光电器件（如光电探测器、发光二极管和 X 射线探测器）中的出色性能。它们表现出高吸收系数、可调带隙和易于制造，使其对低成本和高效器件具有吸引力。这些 Cs 3 Bi 2 I 9 纳米片是通过热注射法制备的。事实上，Moungi G. Bawendi 因
用于机器人建模、路径规划和智能控制的人工智能
人工智能 (AI) 是机器所展现的智能，与人类所展现的自然智能形成对比。人工智能研究的例子包括推理、知识表示、规划、学习、自然语言处理、感知以及移动和操纵物体的能力，这通常被视为智能控制。近年来，人工智能在机器人领域的应用呈指数级增长。人工智能在机器人的路径规划中起着至关重要的作用，可以快速响应复杂环境中的变化。它还在机器人的建模和智能控制中发挥着主导作用，允许更复杂的反馈分析、自我调整应用程序和即时适应环境变化。不断变化的工业环境，如灵活的制造设施和自动化仓库，机器人旨在与人类并肩工作，直接受益于基于人工智能算法的复杂路径规划和自主决策的进步。在消费者方面，清洁机器人和送货机器人等应用也正在成为我们日常生活的一部分。人工智能路径规划和控制算法的实施大大提高了这些机器人的效率和实用性，因为这些机器人必须运行的环境是高度动态的，需要不断适应。本研究主题归入“机器人和人工智能前沿”中的“机器人控制系统”部分。Tan 等人的第一篇文章。专注于为机器人设计机制和算法，作为路径规划和控制的平台。当前的机器人设计一直从游戏和娱乐产品 (GEA) 中汲取灵感。然而，在机器人技术中实施受 GEA 启发的设计缺乏系统性和通用性。本文基于 GEA 的启发，提出了一种系统的机器人设计范式。可以遵循问题驱动和解决方案驱动的过程，以利用 GEA 的类比，从而获得针对实际问题的机器人解决方案。通过使用可重构地板清洁机器人及其路径规划算法，展示了该设计范式的应用。由于具有推理能力，AI 在实现协作机器人的安全人机交互 (HRI) 方面起着至关重要的作用。Du 等人的文章结合了不同的 AI 技术，实现了安全 HRI 的主动避碰。采用微软体感输入设备Kinect检测进入机器人工作空间的人员，实时计算人体骨骼数据。采用具有防撞知识的专家系统分析人体行为，实现主动防撞。采用人工势场法为机器人规划新路径，如：
通过控制和设计共选
软机器人利用合规的材料以灵活的方式与复杂和不确定的环境相互作用，从而可以操纵脆弱的物体并与生物的安全相互作用。它们的适应性推动了医学和制造等领域的创新。设计软机器人即使对于经验丰富的设计师，由于其非线性材料，多物理耦合，多个身体与环境之间的复杂相互作用及其许多自由度，即使对于经验丰富的设计师来说也很具有挑战性。这解释了为什么软机器人技术中的第一批设计受到自然的启发，模仿了诸如蠕虫或章鱼之类的软动物。软体能够符合硬对象并重新配置DI FF任务，然后将控制的重要部分委派给身体。与刚性机器人不同，体现的智能仍然是软机器人技术中的新兴话题。但是，很明显，可以很好地适应其环境的代理商可以快速学习智能行为。本文摆脱了传统的训练控制和敏捷性的关注，旨在通过将人工智能与软机器人设计联系起来来应对控制挑战。软机器人技术领域在建模，控制和设计方面提出了许多挑战。Inria Lille的除霜团队已经开发了几种有限元方法（FEM）的工具来应对这些挑战，从而可以准确地模拟软机器人。这些工具已用于低级控制，并在制造前评估了软机器人设计。此探索需要解决一些挑战。在这项工作中，应用了各种基于FEM的仿真和数值优化工具来探索软机器人的计算设计。设计空间必须非常大，才能探索相关的设计，但也受到了足够的限制，以使优化问题可以解决。开发相关的数学适应性功能对于准确评估软机器人设计的性能和效果至关重要。鉴于计算设计算法的重要数据要求和准确模拟的计算费用，我们旨在通过选择平衡计算时间和准确性的模型或使用学习技术来加速FEM模拟来加快模拟的速度。本论文探讨了软机器人的计算设计，重点是对数值结果的模拟到真实性。解决了两个参数软操作器的设计优化，一个具有嵌入式传感器，另一个具有自动接触功能。随着控制任务，环境和设计空间变得更加复杂，计算负担增加。这激发了从FEM模拟中学到的替代模型的发展，以表征软机器人的设计和控制。通过各种情况证明了该模型的适用性，特别是对气动操纵器的嵌入式控制和软操作器的计算设计。此外，这项工作的一个关键目标是开发工具以选择软机器人设计和控制。