天津大学陈焱/马家耀AISY：基于单一编织管的多模式软体机器人

Wiley

2026-03-19

研究背景

凭借卓越的运动灵活性与环境适应能力，多运动模式软体机器人在环境探测、搜索救援等任务中具有广阔的应用前景。然而，当前研究普遍面临“结构复杂度”与“运动多样性”的权衡困境。其中，传统方法通常在具备多种变形能力的主体结构上布置多个驱动单元或采用模块化方法实现多样化运动，这导致系统复杂度与操控难度提升。与之相对，完全由智能材料构建的软体机器人可直接响应外界刺激产生形变，无需任何附加驱动，但其较为简单的结构制约了变形模式与运动能力的拓展。因此，如何通过精巧的结构设计与利用智能材料的刺激响应特性，在降低机器人系统复杂性的同时实现多样化的变形与运动模式，仍是当前研究面临的一大挑战。

文章概述

近日，天津天津大学机械工程学院陈焱教授和马家耀教授团队提出了一种新颖的多模式软体机器人设计方案，通过巧妙组合不同初始构型的形状记忆合金(SMA)丝制成编织管结构，实现了无需任何额外驱动器的多模式软体机器人。通过控制不同SMA丝的通电时序，编织管能够实现轴向收缩、伸长及弯曲变形。研究团队建立了系统的理论模型，定量揭示了SMA丝初始构型与编织管变形性能之间的内在关系，并通过实验充分验证了模型的准确性。基于这一核心机制，成功研制了基于伸缩变形的爬行机器人、基于弯曲变形的滚动机器人，以及能够直线爬行、左/右转弯、尺蠖爬行和滚动运动的多模式机器人。该工作提出的结构设计方法与理论模型对于高集成度多模式软体机器人的设计具有指导和借鉴意义。

图文导读

图1 伸缩变形的表征。(a) 编织管的结构设计和收缩/伸长变形。(b), (c) 丝的离散化与理论建模。(d)-(f) 不同设计参数下编织管的归一化初始长度，归一化长度变化和长度相对变化。(g) 设计参数为P_Sc=0和P_Se=0.74L_w的编织管伸缩变形过程。(h)-(i) 不同P_Sc和P_Se的编织管伸缩变形的实验和理论结果对比。

图2 弯曲变形的表征。(a) 编织管的结构设计。(b) 同时加热两根丝时编织管实现弯曲模式I。(c) 同时加热四根丝时编织管实现弯曲模式Ⅱ。(d) 弯曲模式I下编织管的归一化重心偏移量δⅠ/(cL_w)的理论预测。(e) 弯曲模式Ⅱ下编织管的归一化重心偏移量δⅡ/(cL_w)的理论预测。(f) 参数为R_Sb=0.34L_w和P_Sb=0.86L_w的编织管弯曲变形过程。(h)-(i) 不同RSb和PSb的编织管弯曲变形的实验和理论结果对比。

图3 多模式变形的表征。(a) 编织管的结构设计和多模式变形。(b)-(d) 不同P_Sc、P_Sb和R_Sb下编织管的理论结果。(e) 参数为P_Sc=-0.25L_w、P_Sb=0.86L_w和R_Sb=0.34L_w的编织管多模式变形的实验和理论结果对比。

图4 爬行机器人设计与运动性能分析。(a) 两种具各向异性摩擦足部设计。(b) 爬行机器人的驱动序列。(c) 参数为P_Sc=0和P_Se=0.74L_w的机器人爬行运动过程。(d), (e) 不同P_Sc和P_Se的机器人的实验与理论爬行速度对比。

图5 滚动运动与性能分析。(a) 参数为R_Sb=0.34L_w和P_Sb=0.86L_w的机器人滚动过程。(b) 滚动机器人的驱动序列。(c) 机器人能够实现的偏移量δⅡ与滚动所需的最小偏移量δ_m之比。(d), (e) 不同R_Sb和P_Sb的机器人的实验滚动速度。

图6 多模式软体机器人运动演示。(a) 各向异性摩擦足的设计与装配。(b)-(f) 参数为P_Sc=-0.25Lw、P_Sb=0.86L_w和R_Sb=0.34L_w的机器人依次实现直线爬行、左转、右转、尺蠖爬行和滚动运动。

结论

此项工作提出了一种新颖的多模式软体机器人设计方法，通过设计不同初始构型的SMA丝并组合编织，将变形、驱动、运动三大功能集成设计到单一编织管中，构建了爬行机器人、滚动机器人，及多模式软体机器人，无需任何额外驱动器即可实现多种变形与运动。该研究提出的结构驱动一体化设计框架，为开发高集成、多模式的软体机器人提供了设计思路。

期刊简介

Wiley旗下智能系统领域开放获取旗舰刊。期刊收录关于具有刺激或指令响应智能的人造装置系统的研究，包括机器人、自动化、人工智能、机器学习、人机交互、智能传感和程序化自组装等前沿应用。Advanced Intelligent Systems最新的期刊引文指标1.11，期刊影响因子6.8，在计算机科学，人工智能和自动化与控制系统中分类皆为Q1。(源自Clarivate 2023)