在自然界中，許多生物進化出了在複雜三維環境中自如運動的能力。受此啟發，機器人領域逐漸從傳統剛性結構轉向柔性本體研究。軟體機器人憑藉其固有的柔順性和自適應粘附能力，在非結構化環境探索中展現出獨特優勢，近年來已有原型機實現了在水平與垂直表面之間的過渡運動。
然而，現有軟體機器人普遍存在運動維度有限、垂直表面負載能力不足、缺乏有效感測反饋等問題。儘管剛性機器人的軌跡跟蹤與路徑規劃技術已較為成熟，但軟體機器人因材料非線性、建模複雜及感測集成難度大，其精確運動控制仍面臨顯著挑戰。目前基於視覺或融合感知的控制方法，尚無法在複雜軌跡跟蹤中兼顧精度與實時性，尤其在垂直運動時難以穩定抵消重力影響。
因此，如何開發能夠在水平和垂直表面上無縫過渡和精確軌跡跟蹤的軟體機器人仍然是一個挑戰。
▍開發SPARC：實現三維地形運動過渡與精確軌跡跟蹤
針對軟體機器人當前面臨的技術挑戰，來自密歇根大學與上海交通大學研究人員組成的研究團隊進行深入研究，並開發出一款名為SPARC的軟體機器人。該機器人採用獨特的摺紙結構設計，能夠在平坦路徑上爬行並攀爬垂直表面，其移動精度達到通常只有剛性機器人才能實現的水平。
SPARC是一款柔軟、本體感受、敏捷的3D攀爬機器人，其攀爬動作依賴於三個基於Kresling摺紙圖案設計的氣動執行器。這些幾何結構在真空壓力作用下可預測地摺疊，類似扭曲的手風琴。研究團隊利用這種可預測的扭轉運動，實現了對機器人形態的精確判斷，且無需依賴外部感測器。
具體來說，SPARC機器人集成了三個並行排列的3D列印Kresling摺紙執行器與吸盤結構，可在多種表面上實現三維驅動與吸附。團隊創新性地利用了Kresling摺紙固有的收縮-扭轉耦合特性，讓SPARC實現了實時本體感知和狀態重建，並對負載變化表現出良好的適應性。為提升軌跡跟蹤精度，團隊在步態控制器中採用了雙閉環控制系統，通過角度編碼器實現精確姿態管理，同時結合運動捕捉技術調整全局定位。在路徑規劃方面，團隊採用的純追蹤演算法能夠準確跟蹤曲線路徑，並在急轉彎處保持靈活機動。結合雙閉環控制策略與在線路徑規劃演算法，SPARC能夠實現精確的姿態控制。
在實際測試中，SPARC展現了在地面與垂直表面之間平穩過渡的能力，並能在垂直平面上承載超過自身重量兩倍的有效載荷（自重210克，負載500克）。得益於三個並聯氣動Kresling執行器的協同工作，SPARC在三維空間中的實現了60%高幅度收縮、50度彎曲性能，以及較高的負載能力。
據研究團隊介紹，這項將三維驅動、創新本體感知、運動學建模、魯棒控制和高效規劃策略相結合的工作，使SPARC成為目前已知首個能在三維地形中進行精確運動規劃的軟體機器人。前不久，該研究成果的相關論文已以「SPARC: A Soft, Proprioceptive, Agile Robot for 3D Climbing and Exploration with Precise Trajectory Following」為題，發表於《Advanced Science》期刊。
▍五大關鍵：SPARC機器人的研發與設計製造
在複雜三維地形中實現精準運動、重物承載及平面對垂直面的平穩過渡，是軟體機器人研發的重要方向。為達成這一目標，SPARC軟體機器人需具備高幅度高強度收縮、三維彎曲及強粘附能力，其核心技術方案圍繞氣動摺紙執行器設計、本體感覺建模、參數優化、運動學分析及步態控制展開，形成了一套完整的研發與驗證體系。
SPARC的核心驅動單元採用基於Kresling摺紙設計的氣動摺紙軟體執行器。該設計使執行器在-80kPa負壓條件下可實現60%的收縮率，驅動力達3千克，使用壽命超過20000次循環。這些性能分別源於摺紙圖案的高展開率、真空驅動方式及高質量3D列印工藝。同時，研發團隊創新性地利用Kresling摺紙固有的收縮-扭轉耦合運動特性，賦予執行器自我感知與實時動態調整長度的能力。機器人的運動機構由三個線性Kresling執行器並聯構成，每個執行器包含六個串聯且保持手性的基本單元。單元之間插入剛性支撐環以防止六邊形橫截面變形，確保執行器僅產生純線性運動。與傳統抑制Kresling執行器扭轉運動的設計不同，SPARC通過3D列印連接器將執行器末端與軸承內環運動耦合，軸承外環則剛性安裝在前腳基座上，實現扭轉變形與整體結構的分離。每個執行器一端的軸承上安裝微型角度編碼器，在實現純軸向收縮的同時，可測量扭轉角度並轉換為執行器長度，集成至感測結構系統中。
為實現三維地形粘附與穿越，SPARC配備四個硅膠吸盤作為足部，每個足部採用雙吸盤配置以降低變形風險，確保真空粘附時位置與方向穩定。機器人本體還安裝兩個測量標記，為控制系統提供自定位反饋。在執行器製造環節，SPARC採用軟硬材料組合的3D列印工藝以保障內部收縮均勻、性能一致並降低人工成本。執行器軟質部分選用TPE材料，其較低的肖氏硬度和較好的流動性有助於減少腔室壁缺陷並提升氣密性。剛性部件採用PLA材料列印，真空吸盤則由硅橡膠製成。
為將Kresling摺紙執行器的本體感受特性應用於運動控制，研發團隊通過有限元分析建立執行器長度與扭轉角度的映射關係，並對3D列印後的TPE樣品進行單軸拉伸測試以修正材料特性變化。基於拉伸測試獲得的材料參數，利用計算機輔助工程軟體對Kresling摺紙室摺疊過程展開分析。結果顯示執行器長度與自扭轉角存在明確關聯，且最大應力集中於不可摺疊六邊形的外邊緣，與實驗中觀察到的疲勞損傷位置一致。通過特定擬合方法推導的自我感知模型，經實驗驗證具有較高可靠性。
壁厚是影響SPARC氣動執行器功能的關鍵參數。研發團隊結合有限元分析模擬與實驗確定最佳壁厚，發現當壁厚低於0.6毫米閾值時，執行器易在實驗中開裂損壞。最終，為確保結構完整性，摺紙腔室壁厚選定為0.6毫米。研究指出，若採用更先進的製造方法，有望進一步減小壁厚並避免破裂或泄漏問題。
針對軟體機器人建模難度高的問題，SPARC採用在多段連續體機器人領域廣泛應用的分段恆定曲率模型。該模型基於恆定曲率假設的簡單性與有效性，將多個恆定曲率段連接以構建整體運動學模型。在SPARC的逆運動學建模中，當後足吸盤固定、前足吸盤釋放時，模型可建立前足位置與三個執行器長度的關聯。基於此模型確定的運動空間顯示，其最大前向步長為30毫米，工作空間呈圓錐體結構，與實驗結果一致。
爬行步態設計方面，SPARC的靈感來源於蚯蚓的運動模式。一個完整的向前步態周期包含四個階段：前足固定、腔室收縮、後足固定、腔室伸展。兩個步驟構成一個完整循環，可推動機器人向前移動30毫米。為確保在光滑表面的可靠粘附，實驗中採用對吸盤施加預載入向下力的策略，增加吸盤邊緣與表面的接觸面積以保障密封效果。
基於上述步態設計與純追蹤控制器，研發團隊開發了SPARC的跟蹤控制演算法。該演算法構建了雙環閉環反饋控制系統：外環為基於機器人全局位置反饋的系統級軌跡跟蹤控制，內環為利用局部末端執行器角度編碼器反饋的執行器級控制。實驗驗證顯示，SPARC在水平面S形曲線、水平面正方形軌跡、垂直面半圓軌跡及垂直面承載500克負載直線運動中，均能完成軌跡跟蹤任務，實際位置與理論位置的誤差處於較低水平，證明該控制演算法具備良好的穩定性與準確性。
▍能力驗證：SPARC的軌跡跟蹤與模塊化地形適應測試
為評估SPARC軟體機器人在不同工況下的運動性能，研發團隊對其在水平與垂直平面上的軌跡跟蹤能力進行了系統測試。
測試場景包括無負載和攜帶500克負載（約為機器人自重兩倍）兩種條件，設計了水平面S形曲線路徑、銳角路徑，以及垂直面直線路徑、曲線路徑四種典型測試軌跡。
實驗結果顯示，SPARC能夠成功跟蹤水平面上的預定軌跡。在直角轉彎階段，由於控制演算法主要聚焦於前腳軌跡的精準控制，後腳出現了輕微偏差。在垂直平面弧線軌跡跟蹤過程中，機器人初始階段受重力影響產生向下偏移，但通過雙閉環控制演算法的實時調整，在後續運動中逐步修正了軌跡偏差。
值得關注的是，在垂直平面直線向上軌跡測試中，SPARC在攜帶500克負載的情況下仍能保持穩定的上升運動。量化數據分析表明，SPARC在水平地面運動時相對跟蹤誤差約為0.5%；在垂直牆壁曲線路徑跟蹤實驗中，軌跡偏差控制在3%以內，這一結果驗證了機器人在水平與垂直表面均具備精確自主運動的能力。
為進一步拓展機器人的地形適應能力，研發團隊探索了多模塊組合方案。通過將兩個SPARC模塊串聯，構建了串列配置機器人。理論分析顯示，該配置可使機器人最大彎曲角度提升至100度，同時最大步長達到單模塊的兩倍，使其能夠實現從地面到正交（90度）牆壁的平穩過渡，突破了單模塊在複雜地形銜接處的運動限制。
針對串列配置SPARC從地面到牆壁的過渡場景，團隊設計了分階段運動策略。當機器人前腳接近牆壁（距離≤2厘米）時，過渡程序啟動。整個過程分為四個協調步驟：首先通過控制後模塊下執行器的壓力實現向上彎曲；隨後調節前模塊下執行器使整個機器人拱起；接著微調上執行器將前腳壓向牆壁並激活吸盤；最後通過執行器收縮將機器人整體固定在牆面上。
在牆壁攀爬階段，串列配置SPARC採用了與地面爬行相似的步態周期原理，但針對垂直環境進行了優化調整。通過降低特定腔室的負壓值，控制執行器的伸展幅度，使機器人頭部先向上傾斜再緩慢下降，有效減少了與牆壁的碰撞風險，提升了攀爬過程的安全性和流暢度。
這些測試結果驗證了SPARC軟體機器人在複雜環境中的運動性能和地形適應能力，為後續在更複雜場景中的應用奠定了基礎。多模塊組合方案的提出，則進一步拓展了軟體機器人在實際工程中的應用潛力。
參考鏈接：https://doi.org/10.1002/advs.202510382
