跨介质吸附仿生机器人最新研究进展
机器人在高度非结构化环境中的应用,比如进行多地形观测、多介质作业、多环境探查等,对机器人快速跨介质运动(扩大工作范围)和高效暂栖(延长工作时间)的能力有着广泛的潜在需求。相比于传统的飞行机器人,跨介质仿生吸附机器人可长时间工作,并同时覆盖水下和空中的运动范围,这在探索基础科学问题,研制具有潜在用途的高性能跨域航行器方面具有重要意义。机器人实现水下和空中吸附主要面临两大挑战:1)需要强力、可逆、自适应性强的吸附装置,该装置可以同时在水下和空中发挥作用,使机器人可以在各种表面上高效吸/脱附,并可以产生足够的切向力来抵抗高速来流的冲击;2)需要可以快速、连续、稳定跨越水/空界面的无缆机器人,用于搭载吸附装置和工作设备。
通过实验室条件下对生物䲟鱼吸盘的观察,课题组发现,䲟鱼只依靠吸盘的一部分即可吸附在带孔的表面上。课题组利用生物观测手段揭示了䲟鱼吸盘吸附复杂表面、实现长时间吸附的新机理——鳍片独立腔体、静水压增强的冗余吸附机理(图1)。通过多个仿生对照组研究发现,吸盘内部对称排列的鳍片之间可以形成独立的密闭腔体,进行局部吸附;而外部柔软的唇圈也可以形成整体的吸附,实现冗余吸附。当静水压增强驱动鳍片主动旋转时,鳍片顶端的大量微刺结构可以和吸附表面互锁,增强摩擦力来克服剪切力,但微刺结构不会破坏独立鳍片腔体的吸附。传统吸盘装置对泄漏和外部冲击很敏感,而䲟鱼吸盘在水下和空中的冗余和适应性吸附,将摩擦力和吸附时间分别提升了44%和458%。该新机理的揭示对实现仿生机器人在各种表面上长时间“搭便车”具有重要意义。
图1. 䲟鱼吸盘的形态学特征、仿生结构及冗余吸附机理:(A)海豚跃出水面试图甩脱䲟鱼时,䲟鱼依然可以紧紧地附着在海豚表面(图片来源:Maxence Atzori);(B)䲟鱼可以依靠局部吸盘吸附附着在水族箱侧面的多孔表面上;(C)䲟鱼吸盘附着在空中透明玻璃上的FTIR图像(背侧视图),绿色荧光区域表示吸盘与玻璃基板接触的位置; 鳍片间暗黑色区域表示吸盘的独立腔体,它们与表面没有接触;(D)仿生䲟鱼吸盘样机的CAD模型(长度:87 mm,宽度:46 mm);(E)FTIR图像显示具有不同鳍片数量的仿生吸盘和吸附表面的接触情况;(F)䲟鱼吸盘冗余吸附的三个阶段。
为了解决水/空无缝跨越的挑战,机器人需要在水和空气之间进行稳定、连续、快速的跨越,并可以在这两种介质中航行。水和空气两种介质的巨大差异性,导致跨介质特征成为研究的难点。课题组设计了一种简单、低成本的可折叠螺旋桨,其在水下可以自适应折叠,在空中可以被动展开。该可折叠螺旋桨在两种介质中的不同形态使得螺旋桨在两种介质中的工作转速区间减小,缩短了工作转速的切换时间。相比于使用普通螺旋桨,机器人的跨越介质时间缩短了61.1%,显著提升了机器人跨越水/空界面的速度。在此基础上,结合仿生䲟鱼吸盘和高机动的四旋翼无人机,课题组研制了一款能够跨水/空吸附、无缆的仿生机器人(图2)。其利用自适应变形的折叠桨叶可以在水/空介质之间实现稳定、连续、快速跨越切换(0.35 s),连续跨介质出入水单次循环时间为2.9 s;利用冗余吸附的仿生䲟鱼吸盘能够高效吸附复杂表面(弯曲、粗糙、不完整、生物污染表面等)并保持长时间吸附,实现“搭便车”(Hitchhiking)。
图2. 水/空搭便车机器人跨介质性能及其野外应用:(A)机器人俯视图及其自折展螺旋桨在跨越水/空过程中的变化:水下折叠状态,水/空界面逐渐展开,空气中完全展开;(B)机器人在实验室水箱中从水下跨越到空中的高速相机时序图像;(C)机器人附着在运动“宿主”(遥控无人潜水器)的底部,机载相机观测海底生物;(D)机器人在海滩中飞跃出波浪水面;(E)机器人吸附在湿滑的、水流冲击的岩石表面。
水/空搭便车机器人能抵抗较大的外部法向和切向力,使机器人能够“暂栖”在静止表面或“搭便车”到运动的物体上,从而延长工作时间、扩大工作范围。与空中保持悬停状态相比,仿生机器人的搭便车状态的能量消耗减小了约50倍;与水下的游动相比,搭便车的能量消耗减小了约19倍。在野外环境中,该机器人可以在海洋和峡谷溪流中跨越介质,并且可以分别吸附在运动的船底和湿滑的岩石表面,进行稳定的观测任务(图2)。此外,该机器人在特定的开放环境中具有潜在的应用前景,包括长期的水下和空中观测、跨介质抓取、水下结构检查、海洋生物调查、冰山环境检测等(图3)。跨介质仿生吸附机器人扩展了飞行机器人的作业范围和任务时间,并为未来的高性能跨介质无人系统提供了新的思路。
图3. 水/空搭便车机器人及其任务概况:机器人能够在水下和空中跨越,并牢固地附着在各种表面上,使其能够在自然环境中执行长期任务。图片作者:莫砚如(北航国际通用工程学院2018级本科生)
在本研究中,北航机械工程及自动化学院2018级博士研究生李磊为第一作者,王思奇、张以远、宋善源为共同第一作者,文力教授为论文唯一通讯作者;北京航空航天大学为第一/通讯单位,英国帝国理工学院为合作单位。此研究得到国家自然科学基金创新群体项目“机器人仿生基础理论与关键技术”、科技部重大研发计划“智能机器人”专项等项目的资助。(来源:北航)
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