編譯 | 曹玉蓓

　　編輯 | Panken

　　智東西10月13日消息，今日，美國耶魯大學研發的兩棲機器龜（ART）登上了國際學術頂刊Nature的封面。該研究從生物世界中汲取靈感，設計出了能同時在陸地和水域實現輕松導航的機器龜。

▲Nature論文封面圖

　　論文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41586-022-05188-w

　　海龜有腳蹼，擅長游泳；陸龜有圓腿，可在走路時承重。此項研究提出的“自適應形態發生”設計策略，使得兩棲機器龜可以改變其四肢形態和步態，以應對不同的環境。

　　這一設計思路，有望進入生物監測、災難響應、安全等實際應用中，同時可用于研究動物運動。

　　一、靈感來自進化超億年的海龜和陸龜

　　生物進化過程是通過進化更完善的遺傳程序，從而為動物提供了身體形狀，使它們能夠在其主要類型的棲息地有效地移動。但這些適應性往往以在其他環境中的低效表現為代價。

　　同樣，當工程師設計移動機器人時，他們也傾向于在單一操作環境的基礎上選擇設備的結構和行為。其結果是固定的結構和行為，在一個環境中表現出色，但卻影響了機器人適應其他環境的能力。

　　目前，移動機器人的普及跨越生態監測、倉庫管理和極端環境探索，到個人消費者的家中。這種不斷擴大的應用前沿要求機器人在多個環境中運行，這是傳統機器人設計策略尚未有效解決的重大挑戰。

　　在不同環境中，機器人遇到的移動挑戰也不相同。為了讓機器人能好地適應不同環境，Rebecca Kramer-Bottiglio教授課題組從陸龜和海龜中汲取靈感，構建了一個機器龜，它融合了傳統的剛性部件和軟材料，從根本上增強了其四肢的形狀并改變了其步態以適應多環境運動。

▲機器龜與海龜游泳對比

　　二、變形機器龜來了！陸地、水中移動效率都很高

　　機器龜的身體有一個變形肢體，能夠根據環境調整其硬度和形狀。身體包括四個子系統：底盤、外殼、肩關節和變形肢體。底盤容納電子元件，外殼提供流線型、用于浮力調整的壓載空間、有效載荷存儲和保護。肩部關節在運動學配置中各有三個馬達，以實現一系列的步態。

▲系統描述：機器人組成部分

　　由一對簡單的氣動執行器組成的變形肢體，與粘附在熱固性聚合物上的應變限制層連接到每個肩關節。通過嵌入的加熱器加熱熱固性材料使其軟化，并給氣動推桿充氣，使肢體的橫截面積和硬度發生變化。這些變化使機器龜的肢體能夠在有利于行走的圓柱形幾何形狀和有利于游泳的平鰭幾何形狀之間進行適應性變形。

　　在水中測試時，機器龜的浮力可調整為表面和水下游泳。隨著四肢變形為腳蹼模式，研究者研究了劃水和拍打運動。劃水步態是一個相對于機器人身體向后的劃水動作，隨后是一個向前和向背的羽化恢復動作；拍打步態的特點是由連續的上沖和下沖組成的垂直運動輪廓。

　　機器龜結合了海龜和陸龜的特點，具有了可變形的四肢，能夠根據周圍環境調整四肢形狀、剛度和動作。當將機器龜從一種環境過渡到另一種環境時，其四肢使用可變剛度材料和人造肌肉來改變其形狀。機器龜具有靈活的四肢：

▲前肢變形過程：再次加熱到50W，從腿狀變回鰭狀模式

　　三、未來或可用于監測海洋生態系統

　　機器龜融合了傳統的剛性部件和軟材料，從根本上增強了其四肢的形狀并改變了其步態以適應多環境運動。

▲機器龜拍打著雙鰭在水中游泳

　　機器龜使用腿部模式和匍匐前進的方式來穿越堅硬的土壤部分。當機器龜接近水面時，基質變得更加飽和，它開始爬行，以確保穩定性，防止直立步態的集中點負荷深入到基質中。機器龜并沒有在開闊的水面上走很遠，在變形之前，它把四肢抬出水面。當它在淺水區僅部分被淹沒時，它依靠劃水來游泳。到達水域后，機器龜就將腿變成鰭狀肢，使其能夠以基于升力和阻力的水上步態進行暢游。

　　▲機器龜從陸地爬到水里：為了在移動過程中變形，研究團隊設計機器龜將四肢抬出水面

　　步態、肢體形狀和環境介質的相互作用揭示了控制機器人運動成本的重要參數。結果證明，自適應形態發生是提高移動機器人遇到非結構化、不斷變化的環境的效率的有力方法。

▲機器人所有步態的速度和CoT

　　根據耶魯大學團隊博客里的詳細描述，機器龜未來潛在的應用方向有很多。Rebecca Kramer-Bottiglio的實驗室專注于包括監測海岸線生態系統、潛水員助手和海洋養殖等應用。機器龜還將幫助研究人員研究海洋中復雜沖浪區的運動物理學，那里的波浪、電流和濁度使一些機器設備的導航失靈。

　　結語：模仿生物機理，為機器人帶來更多可能

　　從大自然汲取設計靈感在機器人研究中已經很常見，科學家通過這種方式研發了很多不同類型的仿生機器人，比如今年日本研發的蟑螂機器人，加州大學圣地亞哥分校的研究團隊研發出來的藻類-納米顆?；旌衔⑿蜋C器人等。

　　耶魯大學團隊的這項新研究，為研發能夠適應多樣化環境的下一代自主系統提供了新思路，即通過動態調整形態，在不同環境中實現最佳的行動性能。

　　不過截至現在，很多仿生機器人還處于研究或初步試驗階段，距離真正的大規模量產應用及普及，還有較長的路要走。

　　來源：Nature、NewScientist