空中形态变换助力飞行滚动机器人实现平稳过渡

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进器飞行，但在另一种行驶配置中，保护推进器的护罩会变成系统的轮子。整个变形过程依靠单个电机驱动中心关节，将ATMO的推进器抬起进入无人机模式或降下进入行驶模式。

研究人员在最近发表于期刊《通讯工程》（Communications Engineering）的一篇论文中描述了该机器人及其驱动它的复杂控制系统。

"我们设计并制造了一个受自然启发的新机器人系统——灵感来源于动物能够以不同方式运用身体实现不同运动类型的方式，"加州理工学院航空航天专业研究生、新论文的第一作者Ioannis Mandralis（22届硕士）说道。他举例说，鸟类飞行时会改变身体形态以减速并避开障碍物。Mandralis表示："拥有空中变形能力释放了诸多可能性，可提升自主性和鲁棒性。"

但空中变形也带来挑战。由于机器人接近地面，并且它在变形过程中改变形状，复杂的空气动力开始发挥作用。

"虽然观察鸟类降落然后奔跑看似简单，但实际上这可能是航空航天工业努力应对了超过50年的问题，"加州理工学院Hans W. Liepmann航空与医学工程冠名教授、自主系统与技术中心（CAST）主任兼Booth-Kresa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Mory Gharib（83届博士）说道。所有飞行器在接近地面时都会经历复杂的力。以直升机为例，当其降落时，推进器向下推动大量空气。这些空气撞击地面后，部分会反弹向上；如果直升机降落过快，可能会被反射气流形成的涡旋吸入，导致飞行器失去升力。

对于ATMO而言，难度更大。机器人不仅要应对复杂的近地力，还有四个喷口不断改变相互喷射的程度，从而产生额外的湍流和不稳定性。

为了更好地理解这些复杂的空气动力，研究人员在CAST的无人机实验室进行了测试。他们使用所谓的测力传感器实验来观察机器人降落时改变配置如何影响其推力。他们还进行了烟雾可视化实验，以揭示导致动力学发生此类变化的潜在现象。

随后，研究人员将这些见解输入为ATMO创建的新控制系统背后的算法中。该系统采用了一种称为模型预测控制（model predictive control）的高级控制方法，其原理是持续预测系统在不久的将来的行为，并调整其动作以保持在正确轨道上。

"控制算法是本文最大的创新点，"Mandralis说道。"四旋翼飞行器因其推进器布局和飞行方式而使用特定的控制器。在此，我们引入了一个前所未见的动态系统。一旦机器人开始变形，就会出现不同的动态耦合——不同的力相互作用。控制系统必须能够快速响应所有这些变化。"