BRL是英國西英格蘭大學和布里斯托爾大學聯合成立的機器人實驗室，受英格蘭高等教育基金管理委員會資助，也是英格蘭zui大的機器人實驗室。該實驗室主要研究*機器人和自動化系統。實驗室主任Chris Melhuish教授表示：“服務機器人有一些矛盾的地方——如果一個機器人好到可以讓人使用，它同時也就會強大得足以產生危險。因此，我們必須有一些物理和行為上的安全系數，使得機器人在這些系數之下是受控的。”

　　　要使機器人的手臂具有人臂一樣的功能，zui基本的條件就是要像人一樣具有腕、肘及肩關節等類似的動作。據英國《工程師》雜志報道，BRL研制了一個手臂組裝件，包括上半身和兩條手臂，每條手臂安有人類所有的關節，可以*自由地活動。手臂會從手指的觸覺傳感器收到反饋信息。BRL的人形機器人手臂組裝件是一個裝有多個傳感器、制動器和微處理器的系統，通過控制器局域網CAN界面相互。從手指到肩膀的每個制動器都受控才能保證整體運動類似人類。CAN是一種有效支持分布式控制和實時控制的串行通信網絡。

　　　多數動物的觸覺器是遍布全身的。對人來說，觸覺是除視覺以外接受外界信息量zui多的感官。但是，視覺系統造價昂貴，控制復雜，因此，給機器安裝上恰當的觸覺傳感器具有重要意義。在具有類人外表的同時，BRL研制的控制系統必須能夠利用系統中的強交叉耦合，允許粗糙的運動和精細的手指尖的微制動。手和手指上有關力量、溫度和表面形狀、質地的傳感器得到的信號必須保證安全，并與外界交互。控制系統還必須在粗糙的高能制動和精細的手指尖微制動間尋求平衡，以保證可以更真實地模仿人類的特點。另外，控制系統還要考慮機器人的實際限制，比如，通過一個CAN實現高度分散的特征之間的。

　　　人在移動時省力的辦法就是使肌肉的作用力zui小化，這也是BRL的研究人員想讓機器人具備的。因此，他們必須測量人類的肌肉運動，并為機器人建模。在布里斯托爾大學，有一位教師進行的研究就是利用傳感器測量人類和動物的運動。實驗室機器人類人控制途徑研究的負責人Guido Herrmann博士說：“我們正好可以從他的數據中得到想法，并把他的數據轉化為我們自己的運動法則。”

　　　據Herrmann介紹，分散的控制系統給研究人員造成了眾多挑戰。如每個制動器和傳感器都只有有限的數據，但研究人員需要控制所有數據。由于控制系統受限于電線可以傳送的信息量，因此需要在各部位就地進行決策。Herrmann使用了分布式智能和多層抽象層的方法來克服這個限制。

　　　從一條手臂開始，研究人員打算模仿整個機器人的動力學原理，然后設計像機器一樣運作快速的控制器。之后，在兩只手臂內植入相互作用的兩條CAN數據傳送線，然后加入更多分散的傳感器。這一項目的zui終目的是要發明新辦法，使得機械手臂可以根據它們讀到和理解的文本指示內容完成任務。Melhuish說：“如果你給機器人讀一個悲傷的故事，它應該可以辨別出你悲傷的表現，并能作出相應的回應。如果兩個人一起完成一項任務，如一起倒咖啡，一個人拿杯子，另外一個人倒。這個動作很容易觀察到，但是動作和交互作用很難在機器人身上實現，要作大量努力。”

　　　“不需要坐在500米開外看他做動作，我們要和它交流。”Melhuish說，“我們的機器人要設置內容，而不僅僅是展示機械。正如你手把手地教孩子如何切面包，我們想要教機器人如何工作。”