空中形态转换技术助力飞行滚动机器人实现平稳过渡

这款新型机器人名为ATMO（空中变形机器人），利用四个推进器实现飞行，但其保护罩在另一种驱动配置下会转变为系统的车轮。整个形态转换仅依靠单个电机驱动中央关节，将ATMO的推进器抬升至无人机模式或下降至行驶模式。

研究人员在近期发表于《通讯工程》期刊的论文中阐述了该机器人及其驱动的精密控制系统。

"我们受自然界启发设计建造了这个新机器人系统——动物能运用身体不同部位实现多种运动方式，"加州理工学院航空学研究生、论文第一作者扬尼斯·曼德拉里斯（Ioannis Mandralis，22届硕士）表示。他举例说，鸟类飞行时会改变身体形态以减速避障。"空中变形能力为提升自主性和鲁棒性开启了诸多可能性。"

但空中变形也带来挑战。由于机器人临近地面且变形过程中持续改变形态，复杂的空气动力效应随之产生。

"尽管观察鸟类着陆后奔跑看似简单，实际上这却是航空航天领域困扰超过50年的难题，"汉斯·W·李普曼航空与医学工程教授、加州理工学院自主系统与技术中心(CAST)主任兼布斯-克雷萨领导力讲席教授、加州理工学院研究生航空航天实验室(GALCIT)主任莫里·加里布（Mory Gharib，83届博士）指出。所有飞行器临近地面时都会经历复杂力场。以直升机为例：着陆过程中，推进器向下推送大量气流。当气流撞击地面时，部分气流反弹上升；若直升机下降过快，会被卷入反射气流形成的涡流，导致升力丧失。

对ATMO而言，难度更为严峻。机器人不仅要应对复杂的近地力场，四个喷气装置还持续改变相互喷射角度，产生额外湍流和不稳定性。

为深入解析这些复杂空气动力，研究人员在CAST无人机实验室展开测试。通过测力计实验观测机器人着陆形态变化对推力的影响，并采用烟雾可视化实验揭示导致动力学改变的深层现象。

研究人员将这些发现融入为ATMO开发的新型控制系统算法。该系统采用名为模型预测控制的先进方法，通过持续预测系统近期行为并实时调整动作以保持轨迹。

"控制算法是本文最大创新点，"曼德拉里斯强调，"四旋翼飞行器因其推进器布局和飞行方式采用特定控制器。我们在此引入了前所未有的动态系统——机器人开始变形时会产生动态耦合效应，即不同力场相互干涉，控制系统必须能对此作出快速响应。"