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斯坦福研发仿生鸟机器人

2021-12-07 11:24:31  作者 : 刘航  来源 : 澎湃新闻


        警用装备网讯: 空中机器人在遥感、搜索、救援等方面获得了广泛应用。然而,它们无法像小鸟一样随意而稳定地降落在一个枝头上,这成为制约其进一步应用的因素。



  小鸟落在枝头这一行为并不简单:每一个树枝的形状、材料、质感等其实都不同。因此,着陆需要很强的敏捷性和协调性。



  美国斯坦福大学工程师 Mark Cutkosky 和 David Lentink 实验室根据鸟类着陆的机制,研发了一种仿生机器人:其能在复杂表面上栖息,还能接住人抛出的不规则物体。“飞机、直升机、飞行汽车、空中机器人只能降落在专门的机场、直升机停机坪等上。而鸟类可以降落在任何地方,我们想开发可以实现这一能力的起落装置。”David Lentink对澎湃新闻记者表示。


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  David Lentink表示,这种机器人在未来可以用于火灾预警系统、天气模式监测、野生动物行为研究等。“由于能够在空中栖息,四轴无人机可以在森林中进行更长时间的生态观测,而不会在飞行中耗尽电量。这就大大增加了科学记录的时间。”



  相关研究于近日在知名学术期刊《Science Robotics》上以封面论文形式发表。标题为“Bird-inspired dynamic grasping and perching in arboreal environments”(树栖环境中受鸟启发的动态抓取和栖息)。几个世纪以来,科学家们一直在研究鸟类如何飞行。但直到最近,科学家才开始研究鸟类栖息的机制和行为。



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  此前,研究人员对parrotlets(一种小型鹦鹉)的飞行进行研究,他们用五台高速摄像机记录这些鹦鹉在一些大小材料不同的栖枝之间的飞行。这些栖枝带有传感器,能记录鸟类着陆、栖息和起飞相关的机械力。



  研究发现,小鸟在到达栖木之前会抬起身体并伸展腿脚。与栖木表面接触后,小鸟控制脚趾力度来包裹和挤压栖木,并抓住表面的微小粗糙点,这样就不会滑倒。最后,小鸟在栖木上保持平衡,并在必要时调整它们的立足点。



  论文第一作者Roderick表示,“我们惊讶的是,无论它们降落在什么表面,都进行同样的空中机动。”“它们用脚处理(栖木)表面纹理的可变性和复杂性。”



  此项研究中,研究者根据鸟类飞行的研究,开发了用于空中机器人的自然启发的定型的空中抓取器 (stereotyped nature-inspired aerial grasper,简称SNAG)。与鸟类似,SNAG 利用定型、被动和主动控制行为跨越各种栖息地降落。SNAG 将受鸟类启发的机制整合到它的两条腿中,在着陆时协同工作、抓住栖木。在着陆过程中,SNAG 会进行平衡来稳定自身,并安全地起飞。



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        SNAG的“腿”的“骨头”是一个迭代了20次的3D打印结构,而“肌肉”和“肌腱”分别是马达和钓鱼线。马达在每条腿上都有,用于控制移动和处理抓握。该机器人腿部也有类似鸟类脚踝附近肌腱的机制吸收着陆冲击能量,并将其被动地转换为抓握力。



  该机器人有一个强大而迅速的离合器,它能在20毫秒内触发关闭。一旦缠绕在树枝上,SNAG的脚踝就会锁定,其右脚的加速度计会报告已着陆,并触发平衡算法来进行稳定。新冠疫情期间,Roderick将3D打印机等设备从斯坦福大学Lentink实验室搬到俄勒冈州农村的一个地下室实验室。他将SNAG以特定速度和方向将机器人发射到不同的表面,检测其在各种场景的表现。



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  该机器人还能抓到人抛出的物体,诸如猎物模型、网球等。最后,Roderick还冒险进入附近的森林,将SNAG在现实中进行一些测试。总体而言,SNAG 表现出色。




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  研究者表示,这项研究最令人兴奋的应用之一是环境研究。Roderick在机器人上安装了一个温度和湿度传感器来记录俄勒冈州的小气候。



  由于该机器人可栖息,从而能节省能源。再配备太阳能等可再生能源,它就可以栖息在树上进行充电,并进行更长时间的监控。这种机器人在未来还能用于火灾预警系统、天气模式监测、野生动物行为研究,甚至物理样本采集。



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  此外,这项研究还可助于鸟类生物学,诸如更深入地了解鸟类成功栖息的原因。



  研究人员设计了两种不同的脚趾排列的机器人。“anisodactyl”有三个前脚趾、一个后脚趾,像游隼,这也是最常见的鸟足布局;“zygodactyl”有两个前脚趾、两个后脚趾,像鹦鹉。不过,他们发现两者之间的性能几乎没有差异,这表明这两种安排对于栖息在树枝上都是有效的。



  提及下一步工作,研究者表示,他们将改进其飞行控制和态势感知,并提高对恶劣条件(如雨或雪)的鲁棒性,使该机器人在自然环境中更好地表现。



  Lentink表示,他们将开发可以参与 XPRIZE Rainforest 项目挑战赛的机器人版本,其能监测生物多样性和气候变化。




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