空中变形有助于飞行、滚动机器人实现平滑过渡

这款名为ATMO（空中变形机器人，aerially transforming morphobot）的新型机器人使用四个推力器实现飞行，但在转换为驱动模式时，保护推力器的整流罩会变为系统的轮子。整个变形过程仅依靠单一电机驱动中央关节，将ATMO的推力器抬升进入无人机模式或降下切换为行驶模式。

研究人员在最近发表于《通讯工程》期刊的论文中阐述了该机器人及其精密的控制系统。

论文第一作者、加州理工学院航空航天专业研究生扬尼斯·曼德拉里斯（Ioannis Mandralis, MS '22）表示："我们设计并建造了一个受自然界启发的新型机器人系统——灵感源于动物运用身体实现不同运动模式的生物机制。"他指出，例如鸟类在飞行中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辟了广阔可能性。"

但空中变形也带来挑战：当机器人临近地面且改变形态时，复杂的空气动力效应随之产生。

加州理工学院汉斯·W·利普曼航空与医学工程教授、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, PhD '83）指出："尽管观察鸟类降落奔跑看似简单，但事实上航空航天界研究此问题已逾五十年。"所有飞行器临近地面时都会经历复杂受力，以直升机为例：降落过程中推力器向下推动大量空气，气流撞击地面后部分反弹上升；若降落速度过快，飞行器可能被反射气流形成的涡流卷入，导致升力丧失。

ATMO面临的挑战更为严峻：不仅需应对复杂的近地作用力，其四组喷流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气动力，研究人员在CAST无人机实验室开展测试：采用测力传感器实验观测机器人着陆形态变化对推力的影响，同时进行烟雾可视化实验揭示动力学变化的深层机制。

基于这些发现，研究人员为ATMO开发的新型控制系统算法得以优化。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预定轨迹。

"控制算法是本论文的核心创新，"曼德拉里斯强调，"四旋翼飞行器因其推力器布局和飞行特性需要特定控制器。我们在此引入了一套未经研究的动态系统——机器人初始变形即产生动态耦合效应（不同力量相互作用），控制系统必须对所有变化作出快速响应。"