机动控制装置
对于自主运动控制，研究了三种不同的控制方法，并将其集成到一个单一的混合结构中，从而为不同的任务选择最适合的控制策略。这三种控制策略分别是:(1)经典控制，(2)感觉电机控制，(3)内模控制。
非自主运动控制单元(反射)
尽管反射不是自愿控制的，但它们是全球行为的一部分。通常情况下，反射需要多个肌肉(即激动剂和拮抗剂)驱动，因此反射控制系统不能在单个促动器水平上实现。计划实施的一种反射是前庭-眼反射。在这个过程中另一组可能很重要的反射是撤退反射，它可能会被触发，例如，在意外触摸的情况下。
ECCEOS
ECCEOS是机器人的基于物理的计算机模型，有多种用途。它被用作所有控制器的演示和开发平台，以及运动规划和执行过程中的错误监控的内部模型。该模拟器的三个主要组成部分是:(1)物理和图形模型描述，(2)物理引擎(用于碰撞检测、执行器动力学仿真等)和(3)图形引擎(用于视觉反馈和与模拟场景的交互)。
认知功能单元
认知功能单元决定了机器人的行为。它由感知单元、规划单元、决策单元等组成。
肌腱驱动的机械手部分由弹性、柔性和可变形的材料制成。例如，肌腱是有弹性的，指尖是可变形的，手指之间也有可变形的材料。它有15个自由度，由13个伺服电机驱动，每个手指上放置一个弯曲传感器来测量位置，一套标准的FSR压力传感器覆盖在手上(例如，在指尖上，在背部和手掌上)。
动物形态的多样性在水下世界尤其令人印象深刻。研究发现，在进化过程中，形态的各种特性都得到了优化，以实现有效的运动。在这个项目中，我们探索了水下机器人运动的形态特性。针对自适应水下运动，本项目研究一种仿鱼游动机器人。该机器人采用单自由度电机控制，在三维水下环境中表现出丰富的行为多样性。
制造这个机器人的主要目的是研究建立视觉、听觉、触觉的连贯表征的过程，以及如何用这种表征来描述/引出存在感。我们的目标是理解人类和机器的表现形式。我们打算在发展的框架内进行研究，例如从发展系统的角度研究问题。在这个框架内，我们将使用两种方法:一方面，我们将通过研究和在人类婴儿身上进行实验，研究大脑学习和建立这种统一表征的机制;另一方面，我们打算使用人工系统(如机器人)作为感知-行动表征理论的模型和演示。
为了实现快速运动，利用形态特性是必不可少的。跑步四足机器人“MiniDog”利用弹簧特性、重量分布和身体尺寸引起的内在身体动力学，能够实现相对鲁棒的快速腿部运动。由于使用了身体动力学，机器人的控制极其简单，而且具有丰富的行为多样性。
当我们观察细胞的微观世界时，我们看到大量的分子相互作用，以某种方式管理着高度自主的生命活动。
没有中央“控制”，但它们会自我组装，这就是你读这句话的原因。
为了解开生命的奥秘(创造“有生命”的机器人)，我们开发了一个研究平台——Tribolon(源自Tribology)——这是世界上唯一的一款自行装配机器人。
详情请查看www.tribolon.com．您也可以下载一些出版物。
这种机械臂机器人由高度非线性气动人造肌肉驱动机构组成。要了解更多细节，请咨询开发者拉贾·德拉维德。
机器人最初是一辆遥控汽车(RC-car)，在某些方面有一个特殊的身体。它的身体是一个硬壳行李箱，只有一个稍微修改过的RC-car底座内置其中。RC-car的安装方式是，电机可以驱动后轮，而转向伺服连接到一个前轮。手提箱可以从微控制器控制切换到普通的远程控制。因此，行李箱内装有接收器，可以通过开关激活。这是为了演示目的而内置的，在本任务中没有进一步的用途。
我们开发了一种基于麦克风的人工胡须传感器。天然鼠须粘在电容式麦克风，使须的变形移动麦克风的膜。这个信号可以被放大和数字化。AMOUSE的目标是构建一个配备了人工胡须系统的移动机器人，该系统作为一种手段，基于神经生理学实验和神经建模的结果来验证模型。AMouse是配备了两个人工胡须阵列的标准Khepera II机器人。这种胡须由粘在电容式麦克风上的天然鼠须组成。因此，每个晶须都是一个传感器。晶须可以主动移动。通过PCMCIA数据采集卡在笔记本电脑上进行数据采集。此外，机器人有一个全方位的摄像头，可以进行触觉感知、多模态问题和视觉导航的实验。
通过对这个会游泳的人形机器人的多次实验，我们注意到人类在很多方面都受到了游泳的限制。例如，我们必须呼吸当我们游泳时，这不是在机器人的情况下。同时也揭示了人类系统的许多方面。更详细的描述将很快发布。
目前我们从日本公司购买了3个近藤人形机器人。编舞艺术家帕布罗·文图拉已经在展览上使用这个机器人作为下一个惊喜!
“廉价的”四足运动(AI实验室，苏黎世大学，瑞士)身体动力学可以显著减少计算努力和agentfs控制器的复杂性。在这项工作中，我们证明了四足机器人腿之间的相位延迟作为一个独特的控制参数足以在二维表面上导航。
“旋转手臂”将被用于人工智能实验室，作为昆虫视觉研究的实验工具。它可以看作是一种“昆虫眼睛的飞行模拟器”:在旋转臂上安装一个人造的昆虫眼睛(摄像机或特殊构造的复眼)，然后在空间中进行快速而复杂的运动，可以(在一定程度上)模拟飞行昆虫头部所遇到的实际情况。这些研究的目标之一是更好地了解昆虫眼睛的特定特征(例如，它的传感器形态)与飞行过程中遇到的视觉输入之间的关系，以及这如何有助于飞行控制。因为像家蝇这样的昆虫可以快速导航，所以旋转臂必须能够产生非常快的反应。因此，它被设计为其三个旋转自由度的最小惯性，同时提供足够的电机功率为快速加速。
史丹皮计划以我们的生物学知识为基础，探索运动的基本设计原则。然而，我们并不是简单地复制生物系统的设计，而是试图提取其中的基本原理。在这个项目中最基本的挑战之一是如何通过考虑形态和生理设计的简单性来增强机器人的行为多样性。基于这个角度，在这个项目中，我们正在研究基于振荡的驱动、材料特性以及与环境相互作用之间的相互作用。矮胖使用反摆动力学诱导双足跳跃步态。它的机械结构由一个刚性的倒t型安装在四个顺应脚。一个直立的“T”结构是连接到这一个旋转接头。所述直立“T”的水平梁通过第二旋转接头与所述垂直梁连接。利用这种两自由度机械结构，通过简单的摆动控制，机器人可以进行多种不同的运动行为控制，包括跳跃、行走和奔跑的步态控制。
许多类型的小版本的矮胖是由Fumiya饭田建的。虽然机器人的大小显著影响整个动力学的机器人，我们已经展示了稳定作为一个形态学和机构有关的动力学。
这只机器兔子是在同样的矮胖概念下建造的。它可以通过两个旋转的物体跳跃来“前进”。同时，还观察了对不同摩擦类型地面的鲁棒性。
小飞象是代表大众智慧的杰出机器人之一。更多详情请访问我们的实验室!
这个项目的主要目标是探索生物启发的腿跑机器人的设计原则。该项目特别关注一个受生物力学研究启发的四足机器人快速运动的极简模型。因此，这个项目的目标是实现一种快速的腿部运动形式的技术，以及获得我们对生物系统运动机制的进一步理解。
Schmaroo是一个袋鼠机器人，可以跳几厘米。机器人有一个摄像头和一条长腿，可以产生垂直力来跳跃。这个名字来源于开发者Schmitz + Kangaroo。
咖啡是用来研究人机交互的。该机器人有两个驱动器，使机器人的头部可以进行多种方式的移动。通过对该机器人的实验，我们了解到即使是简单的点头动作也可以分为多种类型。
在这个项目中，我们试图开发一个能够通过拍打翅膀悬停的机器人。在制作机器人的过程中，我们关注了“廉价设计”和“形态计算”的概念，并利用了人工智能领域最近提出的“材料属性”。在此基础上，设计了一个具有直流电动机和拍动翅膀曲柄机构的机器人。机器人的翅膀在水平面上跳动，它是由柔软的材料制成的，如聚氨酯、纸板和塑料，以增加向下的气流。我们观察了拍动翅膀的视频，测量了各种材料和尺寸的翅膀的升力。研究结果表明，应根据飞行器的扑动频率、重量等因素来选择机翼的材料和尺寸。
大多数与运动有关的项目是由饭田文谷发起的。这个项目表明，有一个足够的形态，使动态系统实现稳定的运动与简单的控制器(大脑)。
本课题针对伪被动动态行走机器人设计方案的获取，从系统角度和控制角度开发了下肢建模机器人。
两足机器人的形态与材料性能之间的关系是当前研究领域中值得探讨的问题。考虑到这两方面的密切关系，我们设计了叉腿机器人。
猴子这么重的身体是怎么做到跳跃和爬树的?在这个项目中，我们开发了猴子机器人来揭示猴子的秘密机制，特别是通过研究身体的固有振动。
Melissa是为飞行机器人项目开发的机器人平台，该项目是苏黎世大学信息技术系AILab生物机器人研究的一部分。机器人梅丽莎是一个像飞艇一样的飞行机器人，由一个氦气球、一个承载机载电子设备的贡朵拉和一个舷外主机组成。该气球长2.3米，升力约为400克。在贡多拉内部，有3个用于旋转、仰角和推力控制的电机，一个四通道无线电发射机，一个微型全景视觉系统和电池。
在其最复杂的配置Dextrolator是由七个部分组成，由七个马达驱动。它接收126个传感器的反馈。机械手必须执行的主要任务是在不接触墙壁的情况下通过管道，找到路径到达空间中的特定点，最后通过环境到达特定点，同时进行避障。
一种能够使用电机自动定位传感器的机器人。机器人的任务是利用运动视差来估计到障碍物的临界距离。该任务是通过进化算法适应复眼的形态，同时使用固定的神经网络来控制机器人。这16根长管中的每一根都装有一个光传感器，可以探测到角度约为2度的光线。这些管子可以绕一个共同的垂直轴旋转。
这个机器人是一系列机器人的一个例子，使用我们的灵活机器人构建套件，从儿童的构建套件快速构建。我们使用一个人工进化系统来进化可以完成某些特定任务的模拟代理。特别注意的是这些机器人的形态学的作用，考虑到它们在特定环境中的适应性。这些模拟的代理(左)随后被用作构建真实世界机器人的蓝图(右)。最后，这些机器人在真实环境中进行了测试，以评估它们的适应性
我们的实验装置包括:(a)一个六自由度的工业机器人机械手(DOF)， (b)一个彩色立体主动视觉系统，(c)一组放置在机器人fs抓手上的触觉传感器。该机器人已用于开发机器人领域的相关实验。
由Neuronics公司出品
“武士”机器人由小林浩(Hiroshi Kobayashi)设计，由AILab的衍生公司Neuronics, Inc.制造。它将被本科生用于新人工智能课程的课堂和辅导课，但也用于研究目的。“武士”配备有:12个红外近距离传感器阵列，8个保险杠传感器，一个全向彩色相机，两个15瓦直流电机的差动转向，摩托罗拉68336主处理器。
Sahabot 2由Dimitrios Lambrinos和Ralf Moller与Rosys AG、Hiroshi Kobayashi和Marinus Maris合作建造。和它的前身“萨哈伯特”一样，它是为一个具体的实验而建造的，该实验涉及沙漠蚂蚁的导航行为，1997年8月，它正在撒哈拉沙漠的突尼斯部分运行，而动物行为学家也在同一地区收集了真正的沙漠蚂蚁的数据。
Sahabot是由Dimitrios Lambrinos, Hiroshi Kobayashi和Marinus Maris建造的。它是为一个涉及沙漠蚂蚁导航行为的特定实验而建造的。这项研究于1996年7月在撒哈拉沙漠的突尼斯地区进行，在同一地区，生态学家收集了真正的浮雕动物的数据。
蜂蜜是一个会飞的自主机器人。这是一种由舷外PC控制的室内飞艇。它配备了各种传感器，包括一个摄像头和四个用于运动控制的螺旋桨。它主要是由Hiroshi Kobayashi在Rene Schaad的帮助下开发的。蜂蜜主要用于导航实验和人机交互实验。
格洛丽亚是改良版的迪达伯特。它在Didabot的基础上进行了改进，提供了更长的电池寿命(目前最长可达1.5小时)、保护罩、碰撞传感器和实时时钟。这些修改是必要的，因为格洛丽亚是鲁弗斯的好朋友，鲁弗斯在一个没有修改的办公环境中工作了很长时间。
模拟机器人在纯模拟硬件中执行视觉归航。硬件是基于“平均地标向量”模型。有关描述，请参阅我们的论文“没有快照的地标导航:平均地标向量模型”，它可以在Ralf Moeller的主页上找到。
由Marinus Maris制造的自主机器人Morpho I的控制架构是基于神经形态设计的。基本上，有一个完整的用于机器人控制的传感-电机芯片，负责所有的传感(23像素对比度视网膜阵列)、边缘位置检测(带有位置编码的赢家通吃)、决策(注意力偏差)和电机转向(为伺服提供脉冲的脉冲发生器)。它的任务是遵循两条可能路线中的一条。哪条线是由芯片外部控制调整机器人的注意力。
Sita是由Marinus Maris建造的。Sita是建立在汽车模型基础上的，就像它的兄弟“Famez”(下图)。它配备了一个一维摄像头(64像素)，16个红外和环境光传感器，保险杠和一个语音发生器。机器人的任务是无论何时被要求跑腿。这个语音生成器(希望很快能够增强语音理解能力)将使机器人能够与人类进行口头交流。
Marinus Maris用Rene Schaad和Daniel Regenass的系统软件制造了10个教育机器人，用于Pfeifers教授的“新AI”课程的学生教育。它的特点:基于R/C车(Tyco Scorcher)，非常快的差分4WD(4个推进6)，英特尔16位196KD微控制器(20 MHz)，红外和环境光传感器，可编程C和汇编器。
Rufus T. Firefly由Rene Schaad建造。它是一个多用途的可扩展的自主智能体研究平台。
Famez是一个完全依赖于一个传感器(一个超声波测距仪)的快速机器人。其中三个是由Marinus Maris在我们的实验室根据汽车模型套件制作的。它的最高速度是每小时10英里。它采用摩托罗拉MC68331和HC11微控制器。
这个机器人是由Rene Schaad用“Stokys”金属结构部件制造的。它的特点:车载转向，20Mhz英特尔196KD微控制器，声纳，2个天线，蜂鸣器，抓手。
Cyclope是在瑞士洛桑联邦理工学院的微信息学实验室开发的。我们拥有一个用于评估目的的范例。功能包括:圆形，12.5 cm直径(5”)，HC11单片机，64元线阵CCD，保险杠，调试板，红外遥控，图形液晶显示器等。
Khepera是在瑞士洛桑联邦理工学院的微信息学实验室设计的。人工智能实验室目前拥有15个Kheperas。特点包括:圆形，5.5厘米直径(2.2”)，小的尺寸使桌面实验，2个直流电机差速转向，20分钟自主，或电传，摩托罗拉MC68332微控制器，微型抓手即将。