磁驅(qū)軟體微機器人集遠程無線驅(qū)動、柔性順應(yīng)形變、精確編程調(diào)控等優(yōu)勢于一體，在生物醫(yī)療等領(lǐng)域展現(xiàn)出廣闊應(yīng)用前景。然而，當這些微機器人在高度受限、強干擾且動態(tài)變化的復(fù)雜環(huán)境中執(zhí)行長時序、多步驟的作業(yè)任務(wù)時，往往只能依賴預(yù)設(shè)控制程序或人工手動切換模式，難以同時兼顧環(huán)境適應(yīng)、自主決策與高精度運動控制。

近年來，研究人員不斷從自然界中汲取靈感，探索更高階的多模態(tài)運動機制。鴕鳥、袋鼠和靈長類動物等生物，天生具備隨環(huán)境變化自主調(diào)整運動方式的能力。

例如，猿猴在穿越復(fù)雜地形時，會通過主動調(diào)整自身和地面間的有效支撐點數(shù)量，在四肢著地、雙足直立等多種“支點行走（Pivot-walking）”模態(tài)間靈活切換，從而完成快速奔跑、溝壑跳躍及食物捕獲等行為，體現(xiàn)出生命體與環(huán)境高度適配共融的運動智慧。

大自然中動物的“支點行走”與多模態(tài)運動機制啟發(fā)

在復(fù)雜環(huán)境中執(zhí)行連續(xù)作業(yè)任務(wù)時，如何賦予磁驅(qū)軟體微機器人“物理形態(tài)-作業(yè)功能”共融的自主決策和運動能力，使其能夠自主匹配最佳運動模態(tài)，并在切換過程中保持高精度穩(wěn)定作業(yè)，已成為制約微機器人邁向更高水平自主化應(yīng)用的重要挑戰(zhàn)之一。

01.

受生物“支點行走”啟發(fā)，開發(fā)全自主磁驅(qū)微機器人

面對這一挑戰(zhàn)，北京理工大學(xué)王化平教授團隊受自然界支點行走動物的啟發(fā)，創(chuàng)新性地提出了一種“環(huán)境-任務(wù)事件驅(qū)動”的磁驅(qū)微機器人多模態(tài)自主切換和運動控制方法，突破了傳統(tǒng)微機器人開環(huán)/半自動控制中環(huán)境適應(yīng)、任務(wù)執(zhí)行與運動控制相互割裂的局限，賦予了微機器人在復(fù)雜地形中通過自主導(dǎo)航捕獲目標的能力。

近日，該研究成果以《Hierarchical Multimodal Motion Control of Magnetic Pivot-Walking Millirobotic-Grippers for Autonomous Target Acquisition in Complex Terrains》為題發(fā)表于機器人領(lǐng)域頂級期刊《IEEE Transactions on Robotics》。

成果獲國家重點研發(fā)計劃、國家自然科學(xué)基金等項目支持。北京理工大學(xué)為第一完成單位，機電學(xué)院聶汝豪、鐘世豪為共同第一作者，王化平教授為通訊作者。

研究團隊提出的微機器人采用了獨特的中心對稱“三支點”構(gòu)型，通過非均質(zhì)磁化編程實現(xiàn)兩種可動態(tài)切換的形變狀態(tài)：既可向內(nèi)卷曲形成適于目標包裹的“前向閉合”，也可向外舒展形成適于支撐行走的“反向支撐”，為不同運動模態(tài)的自主切換與抓取操作提供了結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)。

磁驅(qū)支點行走微機器人的形變狀態(tài)與多模態(tài)運動

02.

構(gòu)建分層控制架構(gòu)，實現(xiàn)多模態(tài)自主切換

為提升機器人在復(fù)雜環(huán)境中的自主運動與作業(yè)能力，團隊圍繞不同形態(tài)與任務(wù)需求設(shè)計了包含Minuet（小幅步進）、Stride（大步跨越）、Wrap（包裹行走）等在內(nèi)的6種基礎(chǔ)支點行走模態(tài)，并進一步集成了面向?qū)挏羡挚缭降膹椞↗umping）序列。

微機器人雙支點行走的步態(tài)和跳躍分析

在此基礎(chǔ)上，團隊構(gòu)建了上下兩層協(xié)同控制框架：

決策上層：團隊引入了基于離散事件的有限狀態(tài)機（E-FSM）。將狹窄通道、寬溝壑以及目標接近與抓取推進等環(huán)境約束和任務(wù)狀態(tài)統(tǒng)一抽象為事件，并結(jié)合視覺反饋自主完成運動模態(tài)的選擇與切換。

執(zhí)行下層：采用高斯過程（GP）輔助的步態(tài)參數(shù)優(yōu)化，并結(jié)合滑?？刂品椒?，對關(guān)鍵磁場驅(qū)動參數(shù)進行調(diào)節(jié)，從而在環(huán)境擾動下實現(xiàn)高精度、強魯棒性的路徑跟隨。

分層多模態(tài)運動控制框架

03.

解鎖運動能力，實現(xiàn)復(fù)雜地形自由穿梭與貨物精準抓取

為評估微機器人在復(fù)雜環(huán)境中的運動控制與任務(wù)作業(yè)能力，研究團隊開展了一系列典型場景實驗，包括變徑隧道通行、溝壑跨越、復(fù)雜路徑跟隨以及多形狀目標抓取與運輸。

• 變徑隧道自適應(yīng)通行

面對高度和寬度逐步收縮的變徑隧道，機器人可根據(jù)實時檢測到的空間約束，從高姿態(tài)的Stride模式切換至低矮的Wrap模式，穩(wěn)定通過收縮通道。

微機器人隧道穿越分析

• 寬溝壑自主跨越

當溝壑尺度超出常規(guī)步幅時，機器人可根據(jù)間隙條件自主切換運動模式并執(zhí)行彈跳序列，實現(xiàn)對超過自身長度3倍溝壑的跨越。

微機器人溝壑跳躍分析

• 復(fù)雜路徑高精度跟隨

在直線、鋸齒、階梯、正弦、圓形5種預(yù)設(shè)路徑的跟蹤測試中，依托分層控制算法，機器人的路徑跟隨誤差可控制在體長的5%以內(nèi)，表現(xiàn)出較好的路徑跟蹤精度。

微機器人精準路徑跟隨建模

• 多形狀目標自主抓取與運輸

面對球體、八面體和立方體等不同形狀目標，微機器人可自主完成目標接近、姿態(tài)對準、抓取包裹、運輸及釋放等操作，展現(xiàn)出對多類型目標的抓取與運輸能力。

微機器人目標抓取運輸分析

04.

綜合場景實踐，機器人完成精準抓取作業(yè)

為了驗證微機器人環(huán)境自適應(yīng)與精準抓取作業(yè)潛力，研究團隊開展了綜合場景下的系列實驗。

• 復(fù)雜地形中的自主目標獲取與運輸

在包含狹縫、斜坡和溝壑的復(fù)雜迷宮地形中，微機器人能夠自主完成地形通行、目標接近、抓取包裹、跨障運輸與定點釋放等連續(xù)操作，展現(xiàn)了其分層控制架構(gòu)在應(yīng)對長時序、多步驟任務(wù)場景時的自主性與穩(wěn)定性。

體外復(fù)雜迷宮地形中自主導(dǎo)航、定點抓取和定向運輸實驗

• 離體豬胃中的超聲引導(dǎo)自主抓取作業(yè)

在不透明且存在黏液干擾的離體豬胃環(huán)境中，基于二維超聲反饋實現(xiàn)了微機器人的定位導(dǎo)航、形態(tài)切換與目標抓取運輸，初步展示了其在迂曲粘黏腔道病灶取樣、跨尺度腔室異物清除等微創(chuàng)介入場景中的應(yīng)用潛力。

離體豬胃環(huán)境下的超聲引導(dǎo)自主導(dǎo)航與抓取作業(yè)模擬實驗

05.

結(jié)語

本研究所提出的“環(huán)境-任務(wù)共融”自主控制思路，不僅為生物醫(yī)學(xué)介入場景中的磁驅(qū)微機器人提供了新的技術(shù)路徑，也為復(fù)雜非結(jié)構(gòu)環(huán)境中執(zhí)行多步驟任務(wù)鏈條的“特種作業(yè)微機器人”發(fā)展提供了新思路。

未來，“環(huán)境-任務(wù)共融”微機器人有望在消化道迂曲管腔病灶活檢與異物清除、血管精準給藥與栓塞治療、狹小裂縫結(jié)構(gòu)探查與微量樣本采集等方向展現(xiàn)更大的應(yīng)用潛力。

論文鏈接：

https://ieeexplore.ieee.org/document/11441986