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研究概述

该研究题为“Multi-modal mobility morphobot (M4) with appendage repurposing for locomotion plasticity enhancement”，由Eric Sihite等学者共同完成，其中主要作者包括Eric Sihite、Arash Kalantari、Reza Nemovi、Alireza Ramezani，以及Morteza Gharib。他们分别隶属加州理工学院航空航天工程系、NASA喷气推进实验室、东北大学电气和计算机工程系等机构。该研究发表在《Nature Communications》期刊上，于2023年6月27日在线发布。

背景知识及研究目的

研究领域及背景

这一研究属于机器人学领域，特别是仿生机器人和多模式移动机器人的创新设计。许多机器人设计受到自然界灵感启发，研究团队察觉到诸多生物在复杂地形的移动中展现了高度灵活性，例如一些鸟类能够将翅膀重新赋能，用于四足行走或斜坡攀爬。这些生物通过多功能附属器官切换其功能模式展现了高度的运动多样性（locomotion plasticity），从而适应不同环境。

受此启发，研究团队设计并开发了一种名为“Multi-modal Mobility Morphobot”（简称M4）的新型机器人，目的是实现多模式移动能力，能够适应多种复杂地形，包括陆地和空中环境。

研究目的

研究的核心目标是开发一种能通过重新定义附属部件用途实现多功能移动能力的机器人。研究中的M4机器人通过附属部件的转换，能够表现出多个不同的运动模式。研究旨在探讨该设计对搜索救援、空间探索、包裹递送以及数字化农业的应用潜力。

研究流程与方法

总体工作流程

研究团队的设计和验证包括以下几大步骤：机器人设计、组件开发、算法设计、实验验证及数据分析。研究重点在于通过附属器官的功能转换，赋予M4机器人不同的运动模式。

M4机器人设计

1. 机械结构
   M4拥有一个关节化的主机身及四条附属肢体，每条肢体包括两个驱动器（分别控制前后两个关节），并结合了既能作为轮子，亦能作为推进器（或称为“轴流涵道式螺旋桨”的包覆结构）的组件。机器人重约6千克，机身由碳纤维和3D打印部件制造，具有出色的强重比。

2. 硬件架构
   M4搭载了多个板载电脑、光学传感器、惯性测量单元（IMU），并结合通信模块实现自主导航。设计特别实现了组件重量分布优化，使机器人具备较高的载荷能力。

3. 多模式移动设计
   M4的结构使其可以从无人地面车辆（UGV），切换为无人飞行系统（UAS），切换为倒立摆（MIP）模式等。具体可执行的8种模式包括四轮滚动、两轮平衡滚动、四足行走、飞行、及通过推进器辅助的翻滚等。

数据处理和算法

研究还开发了一套路径规划算法——Multi-modal Probabilistic Road Map（MM-PRM），用于在多模态路径中执行最优移动切换。算法基于颗粒化的3D空间图标生成，结合代价函数和优化模型，实现路径最优选择。

实验设计与验证

1. 实验目标
   研究团队进行了若干场景下的实验，以验证M4在真实环境中的多模式移动能力及自主运行能力。

2. 实验类型和程序

   • 跨水面实验：M4从地面滚动至水边，然后转化为飞行模式越过水面，再降落后恢复地面滚动模式。
   • 倾斜坡度实验：在45度陡坡上，M4通过推进器辅助完成攀爬（Wing-Assisted Incline Running, 简称WAIR）。
   • 矮空间实验：通过身体降蹲模式，顺利通过低矮空间的障碍。
   • 越障实验：M4通过翻滚技术越过高度或大小超出轮足模式可行范围的障碍。
   • 自动路径规划实验：使用前装传感器和Jetson Nano处理器，机器人自主地基于3D环境选择最优路径。

核心研究结果

多模式运动性能验证

1. 多模式切换能力
   实验显示M4能在多种模式间高效切换，例如从地面滚动至空中飞行，或从MIP模式到四足行走模式。

2. 复杂地形适配性
   M4在粗糙地形、大障碍物及陡坡场景中表现出显著优势。这得益于推进器的合理分配及关节的自由度设计。

3. 能源效率分析
   各运动模式能耗差异明显。UGV模式和MIP模式能耗最低，而飞行模式由于推进器高功率运行消耗最高。

实验支持的数据

实验数据显示M4在实验任务中表现出平均负载能力与能源利用效率的均衡。例如，在WAIR实验中，通过推进器生成的附加地面摩擦力使机器人克服陡坡；在翻滚实验中，推进器的推力将障碍物翻越成功率提升。

研究结论及意义

该研究表明，通过重新赋能附属肢体功能，能够显著增强机器人的运动多样性，且该设计方法为克服地-空两用机器人面临的对立需求提供了解决方案。这不仅在机器人学前沿对于跨地形适应能力的研究上具有重大价值，同时也提升了机器人在实际应用场景中的潜在使用范围。

学术价值

• 提出了独特的基于附属器转化的设计理念，通过强化协同运动能力，为未来更多自主机器人多模式移动发展提供参考。
• 在算法和路径优化策略上提出创新，有助于在复杂环境下实现智能化机器人运行。

应用价值

• 搜索与救援：适用于地震、洪水等复杂灾害救援环境。
• 空间探索：支持多地形探测任务。
• 数字农业/包裹递送：有效克服多样化的室内外物流场景。

研究亮点

1. 多模式运动能力
   M4首次展示了单一机器人既能飞行、滚动、行走又能执行复杂任务的能力逻辑。

2. 附属结构高效再利用
   通过将附属器设计为多功能部件（推进器/轮子/机械臂），研究解决了地空对立要求的瓶颈。

3. 高度自适应
   M4能够根据场景选择最优运动模式，为智能路径选择和动力策略提供更多可能性。

后续工作

研究团队还计划改进机器人在动态步态、工具操作上的能力，并进一步完善自主模式切换算法，使其适用于更复杂的环境。此外，期望进一步实施更多商业化场景测试，以验证实际应用潜力。