在传统机器人领域，我们习惯于见到坚固、刚性的机械结构。
然而，随着技术的发展和卓越适应性、多功能性和仿生能力的展现，软体机器人正在逐渐成为机器人行业新的研究焦点。
相较于传统的刚性机器人，软体机器人在材质选择和驱动机制上展现出了更加丰富的多样性。
它们多由柔性材料如织物、树脂以及聚合物凝胶等构成，并且能够采用包括气动、光电在内的多种驱动方式。这种材料的柔韧性和驱动方式的多元化，极大地增强了软体机器人的功能丰富性、运动灵活性以及在各种使用环境中的适应性。
图1.形似章鱼的软体机器人
鉴于软体机器人能够模仿生物有机体的多功能性和温和性，在与生物有机体互动的任务中表现出特别的适应性。近年来，研究人员关于软体机器人的设计灵感也越来越多地来源于生物模型。
腿部分布不均的蛾类小型幼虫尺蠖，因仅在身体前端和后端有腿，形成了特殊的运动方式。
在进行移动时，尺蠖通常先用前腿固定自身，将身体后端向前弯曲成“Ω”形，然后伸展前端完成前进。
这一独特的移动方式吸引了众多机器人和生物力学研究者的浓厚兴趣，并成为其设计和制造新型软体机器人的重要灵感来源。
前不久，来自名古屋大学工学研究生院信息和通信工程系和东京工业大学机械工程系的研究人员便受尺蠖运动机制启发，
对其早期开发的蠕动运输装置控制模式进行了革新。通过这些改进，他们成功
研发了一种新型蠕动机器人，该机器人的最高运输速度可达8.54毫米/秒，并且能够携带超过100克的负载
。
那么，这款机器人是如何实现如此显著提升的呢？让我们一同跟随机器人大讲堂，深入了解这一创新技术的细节吧！
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控制模式变化：肠道蠕动→尺蠖运动
据了解，研究人员此前开发的气动类大肠软体机器人控制机制受到了肠道蠕动启发。
基于行波运动原理，该机器人采用了McKibben肌肉，可通过模拟肠道中的环肌和纵肌相互作用产生的蠕动运动，来实现物体的运输。
图2.大肠软体机器人的启发控制模式
在蠕动过程中，腔内的物体会经历一种有序的肌肉活动，其中位于物体前方的纵向肌段会先收缩，而紧接其后的环形肌层则会放松。随着物体在腔内移动，这种协调的收缩和放松动作会不断重复，常常形成一种波浪状的运动模式。具体来说，在蠕动波的前端，在推进方向上，环形肌展现出松弛状态，而纵向肌则发生收缩。而在波浪的后端，情况则相反：环形肌收缩，纵向肌则放松。这样的连续肌肉协同作用促进了物体在蠕动系统内的向前运动，模仿了生物有机体中自然发生的蠕动过程。
遗憾的是，在这种控制模式下，该机器人的移动速度与同类机器人相比并没有明显优势。此外，
当轴向肌和环形肌同时作用时，由于产生的行波速度不匹配，机器人在传输物体时的性能变得难以预测。
因此，
研究人员开始探索其他的控制模式，以期对机器人进行升级和改进，并最终将目光投向了尺蠖
——一种运动机制简单且能够适应多变复杂环境条件的生物。
不同于蚯蚓及其他毛毛虫的蠕动爬行模式，尺蠖的运动模式简单且有效，在各类环境中极具适应性。得益于能够交替固定其真腿和前腿，
尺蠖可通过腹部收缩和战略性利用其身体形态的两种状态过程来实现运动。
图3.尺蠖运动模式
在第一种状态下，尺蠖通过其前置的真足牢固地锚定自身，同时利用腹部的经向肌纤维收缩来牵引前足向前移动。尺蠖调整足部结构的能力促进了这一过程，足部可变得短而粗以减少移动时的摩擦，或长而细以便有效地抓握表面。进入第二种状态时，尺蠖的身体弯曲成“Ω”形，达到最大的弯曲角度，此时前腿紧抓支撑物，为推动身体向前做好准备。第三种状态下，尺蠖将后部的前足固定住，随即提起胸部，为下一轮的向前伸展做准备。在最终阶段，尺蠖完全伸展身体，回到细长的形态，完成一个运动周期。整个身体的伸展和收缩都是通过躯干的经线肌肉来实现的，正如上图剖面图BB所展示的那样。
受到尺蠖运动启发，研究人员对之前设计的蠕动运输装置进行了重新构想，将其中的环形肌肉概念化为类似于尺蠖的真腿和前腿。
同样地，机器人内部的经向肌肉被等同于蠕虫体内的相应肌肉，从而实现了如上图右侧所展示的控制模式。借鉴尺蠖的爬行策略，机器人首先利用其环形肌肉（相当于真腿）来稳定物体。接着，它通过收缩经肌来缩短柔性体部（相当于腹部和胸部）。之后，环形肌肉（相当于前腿）固定住物体的另一端。最终，机器人伸展其身体，借助于这种交替的抓持和伸展动作，实现了与被传输物体间的相对位移。
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机器人本体设计与制作
该软体机器人的设计借鉴了大肠的构造。
它由四个分段组成，每个分段的尺寸为4 × 45毫米。在这些分段连接的界面上，设有十个固定点，用于安装纵向的人造肌肉（也称作轴向肌肉）。该机器人的内径介于48至58毫米之间，壁厚约为1毫米。在每个固定点上都装备有纵向肌肉，而环形肌肉则缠绕在每个分段的外围，形成了九个环状结构。机器人的结构细节和肌肉布局如下图所示。
图4.蠕动机器人的结构
机器人的机身设计利用Autodesk Inventor 2023软件完成，并通过Objet260 Connex 3 3D打印机（Stratasys Ltd.）实现。打印材料采用的是具有橡胶质感的柔性材料Agilus30（由Stratasys Ltd.提供），通过增材制造技术打造而成。然后，将McKibben型的人工肌肉（EM20系列，由s-muscle公司制造）嵌入到机器人的柔韧机体中。此外，为了提高内部运动的流畅性，在机器人的内表面还涂覆了一层专用润滑剂（MS31，由MonotaRO Co., Ltd.提供）。
当加压空气被输送至包裹在编织网中的柔性管状囊时，McKibben肌肉会相应地发生收缩。随着囊体的膨胀，编织网的束缚作用限制了其扩张能力，导致肌肉纤维缩短并产生拉力。
这种薄而强的McKibben经向肌肉的收缩，为机器人的运动提供了主要动力，主要体现在沿轴向的收缩上。而径向收缩则是通过激活紧绕的环形肌肉来实现的。
图5.经线肌和环肌对应的肌肉收缩
正如上图所示，一旦驱动气压达到0.15 MPa，环肌和轴肌控制的两种收缩类型均可实现超过5%的收缩率。需要特别注意的是，当气压超过0.3 MPa时，固定点容易遭受损害，并且超出这一压力值后，收缩率并没有显著提升。
基于这些发现，研究人员在初步实验中选择了0.25 MPa作为驱动气压，以平衡收缩效率和执行器的耐用性。
图6.蠕动机器人的控制策略
机器人的控制机制则如上图所示包括一个空气调节器，
负责将来自压缩机的空气引导至顺序控制器的八个接口。该配置允许独立操控四个轴向肌肉和四个圆形肌肉。控制器能够在一个周期内执行最多16个预设指令，每个指令通常持续一秒钟，除非特别说明。
通过设置如图3左侧所示的肌肉激活顺序，机器人能够模拟尺蠖式的运动，从而促成机器人与物体间的相对位移。
该机器人的控制系统具备了精确性、可编程性及适应性，这些特性对于复现尺蠖复杂的移动模式至关重要。该系统不仅允许广泛的可编程性和运动模式定制，以满足不同应用场景的需求，还具备实时适应环境变化的潜能。尽管实现这一点需要集成传感输入，以增强其在动态环境中的操作能力。
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机器人性能试验与测试
在试验中，研究人员建立了一组基线实验参数，如图7所示。这组参数包括0.25 MPa的气压设置、35毫米的物体直径以及每秒一个指令的命令频率。3D打印的机器人软体在长期耐用性方面存在一定的局限性，特别是在连续运行和驱动气压超过0.3 MPa的情况下，机器人的身体存在肌肉分离或骨折的风险。因此，
在实验中，研究人员选择以 0.25 MPa 作为基线压力来降低这种风险。
图7.基线试验参数
随后，研究人员对机器人适配多种物体的能力进行了评估。
具体而言，研究人员研究了输入压力、物体直径以及指令频率对机器人搬运效能的影响。这项调查旨在确定这些因素如何影响机器人适应和有效运输不同尺寸和类型的物体的能力。正如图8所展示的，机器人能够独立控制各个部分的经向肌和环向肌的收缩。
图8.机器人控制
在借鉴尺蠖运动机制的控制模式中，研究人员有能力同时激活机器人的两个相邻部分（例如A1-A2、A2-A3或A3-A4，如图9所展示）或者一次性激活所有四个部分（A1-A4，如图10所示），以此来实现机器人的轴向收缩。
当同时激活四个部分时，机器人的收缩速度会显著加快，与仅激活两个部分时相比，效率有了明显提升。
图9.使用两个部分的受尺蠖启发的控制模式
图10.使用四个部分的受尺蠖启发的控制模式。
除了以上测试，研究人员也通过调整机器人的阶段数量、气体供应压力以及命令执行率等变量，对影响机器人运输效率的因素进行了深入测试。
实验结果表明，机器人的运输效率受到激活部分的数量、运输物体的尺寸和材料、供应的气压和命令执行率几个关键因素的共同影响。
值得关注的是，
在弯曲过程中增加参与部分的数量能够提升推进距离，
这是因为机器人轴向收缩的时间得到了延长。然而，这种性能的提升并不是线性的，因为随之而来的是多个部分之间协调的难度增加。
图11. 使用 (a) 两个部分和 (b) 四个部分运输硬空心圆柱体。( d =运输距离）。
被运输物体的尺寸与材质对机器人的抓握效率有着显著影响。
由于较小或较软的物体减少了抓握力并增加了滑动的可能性，因此特别具有挑战性。当受到压力时，较软的材料容易变形，这会导致机器人的环形肌肉在抓取时压缩，减小了有效的直径，进而影响了抓取的稳定性和搬运过程的效率。
图12. 机器人运输速度对应于（a）物体尺寸，（b）供应压力，（c）命令执行率，以及（d）物体尺寸与供应压力之间的关系。
此外，这些材料一般具备独特的摩擦属性，并在应力-应变行为中表现出显著的滞后现象，这会导致抓地力降低、打滑风险增加，以及在运输过程中由于热能或内部摩擦而产生的能量耗散，进而削减了机器人操作的总体效能。
所提供的气压也是一个关键因素，需要针对不同物体的尺寸确定其最佳工作范围。
但气压过高可能会因为肌肉松弛时间的延迟而降低性能表现。
有趣的是，
命令执行率对传输速度的影响呈现阈值效应。
虽然一开始提高频率可以加速，但超过某个临界点后，肌肉无法在指令间隙完全放松，这会妨碍有效运动，导致性能下降。
机器人的控制系统在速度、感觉集成和维护要求方面面临诸多限制。
操作速度受限于肌肉的物理性能和系统的响应时间，这可能对机器人在快速或动态环境中的操作能力产生负面影响。尽管该系统擅长执行预设指令，但整合实时感官反馈以实现自主适应仍是一个主要挑战，这对机器人自主环境反应能力至关重要。
在未来的研究中，结合大型语言模型有望提升控制过程的效率。此外，依赖于气动驱动的系统需要定期维护，以解决软体部件潜在的磨损和漏气问题，这些问题会影响系统的可靠性和耐久性。
参考文章：
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2667379724000044?via%3Dihub#b26
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