Although in many of the tasks in robotics, what is sought mainly includes accuracy, precision, flexibility, adaptivity, etc., yet in wearable robotics, there are some other aspects as well that could distinguish a reliable and promising approach. The three key elements that are addressed are as follows: control, actuation, and sensors. Where the goal for each of the previously mentioned objectives is to find a solution/design compatible with humans. A possible way to understand the human motor behaviours is to generate them on human-like robots. Biologically inspired action generation is promising in control of wearable robots as they provide more natural movements. Furthermore, wearable robotics shows exciting progress, also with its design. Soft exosuits use soft materials to build both sensors and actuators. This work investigates an adaptive representation model for actions in robotics. The concrete action model is composed of four modularities: pattern selection, spatial coordination, temporal coordination, and sensory-motor adaptation. Modularity in motor control might provide us with more insights about action learning and generalisation not only for humanoid robots but also for their biological counterparts. Successfully, we tested the model on a humanoid robot by learning to perform a variety of tasks (push recovery, walking, drawing, grasping, etc.). In the next part, we suggest several soft actuation mechanisms that overcome the problem of holding heavy loads and also the issue of on-line programming of the robot motion. The soft actuators use textile materials hosting thermoplastic polyurethane formed as inflatable tubes. Tubes were folded inside housing channels with one strain-limited side to create a flexor actuator. We proposed a new design to control the strained side of the actuator by adding four textile cords along its longitudinal axis. As a result, the actuator behaviour can be on-line programmed to bend and twist in several directions. In the last part of this thesis, we organised piezoresistive elements in a superimposition structure. The sensory structure is used on a sensory gripper to sense and distinguish between pressure and curvature stimuli. Next, we elaborated the sensing gripper by adding proximity sensing through conductive textile parts added to the gripper and work as capacitive sensors. We finally developed a versatile soft strain sensor that uses silicone tubes with an embedded solution that has an electrical resistance proportional to the strain applied on the tubes. Therefore, an entirely soft sensing glove exhibits hand gestures recognition. The proposed combinations of soft actuators, soft sensors, and biologically inspired action representation might open a new perspective to obtain smart wearable robots. / Obwohl bei vielen Aufgaben in der Robotik vor allem Genauigkeit, Präzision, Flexibilität, Anpassungsfähigkeit usw. gefragt sind, gibt es in der Wearable-Robotik auch einige andere Aspekte, die einen zuverlässigen und vielversprechenden Ansatz kennzeichnen. Die drei Schlüsselelemente, sind die folgenden: Steuerung, Aktuatoren und Sensoren. Dabei ist das Ziel für jedes der genannten Elemente, eine menschengerechte Lösung und ein menschengerechtes Design zu finden. Eine Möglichkeit, die menschliche Motorik zu verstehen, besteht darin, sie auf menschenähnlichen Robotern zu erzeugen. Biologisch inspirierte Bewegungsabläufe sind vielversprechend bei der Steuerung von tragbaren Robotern, da sie natürlichere Bewegungen ermöglichen. Darüber hinaus zeigt die tragbare Robotik spannende Fortschritte bei ihrem Design. Zum Beispiel verwenden softe Exoskelette weiche Materialien, um sowohl Sensoren als auch Aktuatoren zu erschaffen. Diese Arbeit erforscht ein adaptives Repräsentationsmodell für Bewegungen in der Robotik. Das konkrete Bewegungsmodell besteht aus vier Modularitäten: Musterauswahl, räumliche Koordination, zeitliche Koordination und sensorisch-motorische Anpassung. Diese Modularität in der Motorsteuerung könnte uns mehr Erkenntnisse über das Erlernen und Verallgemeinern von Handlungen nicht nur für humanoide Roboter, sondern auch für ihre biologischen Gegenstücke liefern. Erfolgreich testeten wir das Modell an einem humanoiden Roboter, indem dieser gelernt hat eine Vielzahl von Aufgaben auszuführen (Stoß-Ausgleichsbewegungen, Gehen, Zeichnen, Greifen, etc.). Im Folgenden schlagen wir mehrere weiche Aktuatoren vor, welche das Problem des Haltens schwerer Lasten und auch die Frage der Online- Programmierung der Roboterbewegung lösen. Diese weichen Aktuatoren verwenden textile Materialien mit thermoplastischem Polyurethan, die als aufblasbare Schläuche geformt sind. Die Schläuche wurden in Gehäusekanäle mit einer dehnungsbegrenzten Seite gefaltet, um Flexoren zu schaffen. Wir haben ein neues Design vorgeschlagen, um die angespannte Seite eines Flexors zu kontrollieren, indem wir vier textile Schnüre entlang seiner Längsachse hinzufügen. Dadurch kann das Verhalten des Flexors online programmiert werden, um ihn in mehrere Richtungen zu biegen und zu verdrehen. Im letzten Teil dieser Arbeit haben wir piezoresistive Elemente in einer Überlagerungsstruktur organisiert. Die sensorische Struktur wird auf einem sensorischen Greifer verwendet, um Druck- und Krümmungsreize zu erfassen und zu unterscheiden. Den sensorischen Greifer haben wir weiterentwickelt indem wir kapazitiv arbeitende Näherungssensoren mittels leitfähiger Textilteile hinzufügten. Schließlich entwickelten wir einen vielseitigen weichen Dehnungssensor, der Silikonschläuche mit einer eingebetteten resistiven Lösung verwendet, deren Wiederstand sich proportional zur Belastung der Schläuche verhält. Dies ermöglicht einem völlig weichen Handschuh die Erkennung von Handgesten. Die vorgeschlagenen Kombinationen aus weichen Aktuatoren, weichen Sensoren und biologisch inspirierter Bewegungsrepräsentation kann eine neue Perspektive eröffnen, um intelligente tragbare Roboter zu erschaffen.

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