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生物运动机制启发,加州理工学院团队成功研发创新型机器人ATMO(空中变形机器人)。该系统通过四组推进器实现飞行功能,其创新设计在于推进器保护罩可在行驶模式下转换为车轮结构切换仅依赖单个电机驱动中央关节,使推进器组件在无人机飞行构型与地面行驶构型间高效转换。

传统陆空两栖机器人需着陆后才能启动变形程序,复杂地形中常因姿态失稳导致任务中断。ATMO首创空中变形能力:在接近地表过程中完成形态转换,实现飞行与地面作业的无缝衔接这种强化的机动性与系统鲁棒性,为物流运输、地质勘探等领域提供全新解决方案。

攻克气动耦合挑战

空中变形面临严峻技术难题:机器人近地变形时引发复杂气动耦合效应。尽管鸟类着陆看似流畅,相关气动力学研究已持续半世纪研究人员强调。所有飞行器近地时均受地面效应影响,所有飞行器在接近地面时都会经历复杂的力。以直升机为例,垂直下降过快接近地面时旋翼产生的向下气流撞击地面后反弹向上。如果下降速度过快,直升机旋翼会陷入自身下洗流反弹形成的强烈旋转涡流(涡环)中旋翼无法有效产生升力,直升机可能失控坠地。

ATMO的挑战更为多维:除地面效应外,四组推进器变形过程中持续变化的喷射角度,还会诱发额外湍流与系统失稳。研究团队在自主系统中心(CAST)实验室通过六维力传感器量化气动力变化,并采用粒子图像测速技术实现流场可视化解析。

智能控制核心

研发的核心挑战在于构建自主空陆转换控制系统——空中变形导致机器人动力学特性剧变,要求算法实时适应动态参数变化并抵御阵风等突发干扰。解决方案采用模型预测控制(MPC)技术:机载计算机基于物理模型预测系统状态演进,结合任务目标(如精准车轮着陆)实时生成最优控制指令。该技术源于团队对多模态探测机器人的探索,旨在突破空陆运动能力融合壁垒,实现作业流程的无缝衔接。

未来发展与科研启示

当前研究聚焦赋予ATMO全自主环境感知能力,计划通过机载摄像头构建感知-决策闭环,智能规划起降点位、变形时机及行进路径,最终在复杂城市场景中实现动态避障与人机安全协同。

针对科研工作者,建议将复杂问题解构至本质层面求解,采用模块化分解加速长期项目;同时强调跨学科协作的核心价值——优秀团队既可提升研究效能,更能催化多元思维碰撞驱动突破性创新。

原文链接:

https://www.techbriefs.com/component/content/article/53385-a-robot-with-the-brains-to-morph-mid-air

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