In this paper we introduce the Pisa/IIT SoftHand, a novel robot hand prototype designed with the purpose of being robust and easy to control as an industrial gripper, while exhibiting high grasping versatility and an aspect similar to that of the human hand. In the paper we briefly review the main theoretical tools used to enable such simplification, i.e. the neuroscience-based notion of soft synergies. A discussion of several possible actuation schemes shows that a straightforward implementation of the soft synergy idea in an effective design is not trivial. The approach proposed in this paper, called adaptive synergy, rests on ideas coming from underactuated hand design. A synthesis method to realize a desired set of soft synergies through the principled design of adaptive synergy is discussed. This approach leads to the design of hands accommodating in principle an arbitrary number of soft synergies, as demonstrated in grasping and manipulation simulations and experiments with a prototype. As a particular instance of application of the synthesis method of adaptive synergies, the Pisa/IIT SoftHand is described in detail. The hand has 19 joints, but only uses 1 actuator to activate its adaptive synergy. Of particular relevance in its design is the very soft and safe, yet powerful and extremely robust structure, obtained through the use of innovative articulations and ligaments replacing conventional joint design. The design and implementation of the prototype hand are shown and its effectiveness demonstrated through grasping experiments, reported also in multimedia extension.

Variable Stiffness Actuators (VSA) are complex mechatronic devices, which are developed to build passively compliant, robust, and dexterous robots.Numerous different hardware designs have been developed in the past two decades to address various demands on their functionality.This review paper gives a guide to the design process from the analysis of the desired tasks identifying the relevant attributes and their influence on the selection of different components such as motors, sensors, and springs.The influence on the performance of different principles to generate the passive compliance and the variation of the stiffness are investigated.Furthermore, the design contradictions during the engineering process are explained in order to find the best suiting solution for the given purpose.With this in mind the topics of output power, potential energy capacity, stiffness range, efficiency, and accuracy are discussed.Finally the dependencies of control, models, sensor setup, and sensor quality are addressed.

In this work, we present WALK‐MAN, a humanoid platform that has been developed to operate in realistic unstructured environment, and demonstrate new skills including powerful manipulation, robust balanced locomotion, high‐strength capabilities, and physical sturdiness. To enable these capabilities, WALK‐MAN design and actuation are based on the most recent advancements of series elastic actuator drives with unique performance features that differentiate the robot from previous state‐of‐the‐art compliant actuated robots. Physical interaction performance is benefited by both active and passive adaptation, thanks to WALK‐MAN actuation that combines customized high‐performance modules with tuned torque/velocity curves and transmission elasticity for high‐speed adaptation response and motion reactions to disturbances. WALK‐MAN design also includes innovative design optimization features that consider the selection of kinematic structure and the placement of the actuators with the body structure to maximize the robot performance. Physical robustness is ensured with the integration of elastic transmission, proprioceptive sensing, and control. The WALK‐MAN hardware was designed and built in 11 months, and the prototype of the robot was ready four months before DARPA Robotics Challenge (DRC) Finals. The motion generation of WALK‐MAN is based on the unified motion‐generation framework of whole‐body locomotion and manipulation (termed loco‐manipulation). WALK‐MAN is able to execute simple loco‐manipulation behaviors synthesized by combining different primitives defining the behavior of the center of gravity, the motion of the hands, legs, and head, the body attitude and posture, and the constrained body parts such as joint limits and contacts. The motion‐generation framework including the specific motion modules and software architecture is discussed in detail. A rich perception system allows the robot to perceive and generate 3D representations of the environment as well as detect contacts and sense physical interaction force and moments. The operator station that pilots use to control the robot provides a rich pilot interface with different control modes and a number of teleoperated or semiautonomous command features. The capability of the robot and the performance of the individual motion control and perception modules were validated during the DRC in which the robot was able to demonstrate exceptional physical resilience and execute some of the tasks during the competition.

This article reports on the state of the art of artificial hands, discussing some of the field's most important trends and suggesting directions for future research. We review and group the most important application domains of robotic hands, extracting the set of requirements that ultimately led to the use of simplified actuation schemes and soft materials and structures—two themes that clearly emerge from our examination of developments over the past century. We provide a comprehensive analysis of novel technologies for the design of joints, transmissions, and actuators that enabled these trends. We conclude by discussing some important new perspectives generated by simpler and softer hands and their interaction with other aspects of hand design and robotics in general.

Abstract Despite the existence of numerous innovative solutions aimed at enhancing the objectivity and efficiency of physical ergonomics analysis, traditional methods are still widely used among ergonomists, relying on direct observation of workers and their task performances. This research addresses this gap by introducing AR4Ergo, an Augmented Reality platform specifically designed to assist ergonomists by computing real-time standard indexes and simulating musculoskeletal loads using biomechanical virtual models. Xsens inertial motion capture system is employed to monitor human movements, while the OpenSim Application Programming Interface has been integrated into AR4Ergo for the simulation of musculoskeletal loads. Microsoft Hololens v2 is used to visualize human and workplace digital twins with information relative to ergonomic indexes and biomechanical simulations during the observation of the tasks performed by workers. A test was conducted to evaluate the functionalities of the platform, with three testers taking turns performing the roles of both the ergonomists and the operators. The results demonstrate how real-time analysis with a visual interface can be performed to augment ergonomists’ experience without modifying the basic observational procedure. Even if the feedback is positive, some improvements have been identified in order to allow the ergonomist to use AR4Ergo in daily practice for different industrial applications.

Despite the advances in bionic reconstruction of missing limbs, the control of robotic limbs is still limited and, in most cases, not felt to be as natural by users. In this study, we introduce a control approach that combines robotic design based on postural synergies and neural decoding of synergistic behavior of spinal motoneurons. We developed a soft prosthetic hand with two degrees of actuation that realizes postures in a two-dimensional linear manifold generated by two postural synergies. Through a manipulation task in nine participants without physical impairment, we investigated how to map neural commands to the postural synergies. We found that neural synergies outperformed classic muscle synergies in terms of dimensionality and robustness. Leveraging these findings, we developed an online method to map the decoded neural synergies into continuous control of the two-synergy prosthetic hand, which was tested on 11 participants without physical impairment and three prosthesis users in real-time scenarios. Results demonstrated that combined neural and postural synergies allowed accurate and natural control of coordinated multidigit actions (>90% of the continuous mechanical manifold could be reached). The target hit rate for specific hand postures was higher with neural synergies compared with muscle synergies, with the difference being particularly pronounced for prosthesis users (prosthesis users, 82.5% versus 35.0%; other participants, 79.5% versus 54.5%). This demonstration of codesign of multisynergistic robotic hands and neural decoding algorithms enabled users to achieve natural modular control to span infinite postures across a two-dimensional space and to execute dexterous tasks, including in-hand manipulation, not feasible with other approaches.

The interest in remotely operable robotic platforms (Avatars) for use in dangerous, domestic, and service environments is now more than ever growing. The widespread adoption of these technologies must inevitably involve a development process that puts users at the center of technological advancement, both from the perspective of those operating the system and those interacting with the system itself. With this objective in mind, we conducted a usability study of an avatar robot involving various subjects with diverse technological and educational backgrounds. Each subject, after a brief training phase, performed tasks extracted from the Ana Avatar XPRIZE, and based on this experience, evaluated the system in terms of general usability and task-specific workload. For this analysis, we used Alter-Ego X, a semi-anthropomorphic robot equipped with actuators and soft hands capable of agile movement thanks to the use of a highly maneuverable, two-wheeled mobile base. Alter-Ego X is equipped with haptic and visual feedback interfaces that complete its control station, designed to be simple, lightweight, and easily wearable. To the best of the authors' knowledge, this work represents one of the first studies evaluating the use of an avatar in terms of usability, intuitiveness, and ease of use.

Construction machines, for example cranes, excavators, or bulldozers, are widely diffused systems operating outdoors in harsh and dangerous environments, such as building sites, forests, and mines. Typically, construction machines require the on-site presence of highly skilled users to manage the complexity of their control and the high power of hydraulic actuation. Construction machines could benefit from recent developments of robot avatar technology that has demonstrated the viability of remotizing human physical activities, leveraging on intuitive interfaces and controls. Similar approaches could also improve the overall usability of construction machines, making them safer and accessible for untrained users. With this in mind, we developed a novel system for the remote control of cranes through intuitive and immersive interfaces. To validate the solution, we evaluated the experience of approximately 80 untrained users that remotely operated a crane during the 33rd Edition of Bauma, the world's leading fair for construction machines.