大資料文摘受權轉載自機器人大講堂
注意看，這隻機械昆蟲正在展示最新的飛行特技！
隻見它順利的着陸在垂直玻璃門上、稍微滑行一下、然後輕松起飛。
一連串動作既輕盈、又絲滑，和真昆蟲的飛行模式幾乎沒差別！
這段視訊在抖音上釋出後，網友們開始暢想起它未來的發展及應用：
有人說：“我都不敢想如果配合國防科大的蜂群技術，布雷得有多塊！”
還有網友表示：“可以研究研究南方蟑螂，無論哪個角度都能直沖面門。”
這隻機械昆蟲來自南京航空航天大學，是一隻能爬又能飛的“兩栖昆蟲”。
不僅能在玻璃上自如地着陸-起飛，就連牆壁、木門、大理石、樹幹、甚至帳篷都難不倒它：
而它的優勢并不是單純的“爬的遠”或“飛得高”，而是兩種狀态之間的無縫銜接，還是在垂直壁面上，這是目前兩栖機器人缺少的重要能力！
效仿昆蟲的“飛”+“爬”
對于蟑螂會飛這件事情，除了想想就頭皮發麻外，也側面說明了昆蟲強大的飛行運動能力。
昆蟲不僅能撲翼飛行，還可以飛到各種壁面上附着并爬行，兩種狀态切換自如，給科學家們提供了極好的仿生模型。
說到“飛”，已經有很多撲翼機器人；提到“爬”，爬牆機器人也不在少數。
但兩者的結合是一個相當有挑戰的課題，現有的懸停撲翼系統難以産生足夠的升力來支撐爬牆機器人；而能在多種類型表面附着爬行的爬牆機器人也還不夠全面，現有的仿生機器人很少能同時兼具這些運動能力。
能夠穿梭于空中與壁面間的機器人屬于“多模态運動的跨域機器人”，想要實作這一點，還需研究一種新的“飛”與“爬”之間的轉換控制方法，這不僅能提升兩栖機器昆蟲的整體運動性能，也對了解昆蟲的起飛和着落具有重要意義！
那昆蟲的身體結構到底有什麼奧秘呢？
昆蟲對撲動翅膀和身體姿勢的控制相當靈活：在懸停時，它撲動翅膀産生向上的的升力，而身體姿勢可以任意改變。尤其是在牆壁上降落或起飛時，需要完成一系列複雜的子產品化動作，包括身體減速和身體大角度旋轉。
受到這一點的啟發，南京航空航天大學的研究人員也将這種“大角度旋轉”融入了仿生機器人中。
撲翼旋翼混合布局
機械昆蟲采用了撲翼與旋翼混合布局：
外觀看起來像隻蜻蜓，一對翅膀（撲翼）水準軸上左右對稱，2個旋翼分别在頭和尾巴的下方，頭部兩側的爬牆轉子很像兩個大眼睛，尾部是電池。
這種混合布局能夠為機器人提供穩定的姿态控制：
- 頭尾旋翼差速旋轉-産生俯仰力矩，為機器昆蟲提供俯仰運動和縱向運動的操控；
- 左右撲翼差速撲動-産生滾轉力矩，為機器昆蟲提供滾轉運動和橫向運動的操控；
- 矢量偏轉舵機驅動頭部旋翼動力組偏轉，産生航向偏轉力矩，為機器昆蟲提供偏航運動的操控。
機械昆蟲的結構可以實作高效可控的飛行，攀爬部分卻與昆蟲不同，設計在機器人身體上方。機器人飛行時的動力可以為攀爬部分提供氣動負壓吸附，還能與具有仿生粘附特性的爬行機構産生協同作用，同時還可以抵抗重力引起的傾覆力矩。
為了更好的研究機械昆蟲在飛行和爬行時各方向的姿态，研究人員還進行了運動學與動力學分析。
通過分析，他們由三個歐拉角确定機器人飛行時的姿态，與機器人各個方向的旋轉角速率相關，并分析了機器人運動過程中容易失穩的形式以确定旋翼負壓系統的吸附力與重力、壁面摩擦系數等參數的關系。
協調控制政策
要實作垂直壁面上的飛行-着陸-飛行的跨域運動，除了依賴于混合布局外，還需要執行器的協調控制政策。
過渡方案大概如下：
- 飛行-着陸
機器人減速并緩慢接近牆壁，目前端的粘附墊觸壁時，保持飛行穩定、俯仰和橫滾姿态自校準，逐漸減小俯仰角，停止撲翼。當俯仰角超過臨界角後，預期俯仰力矩逐漸減小，直至完全接觸牆壁。
- 着陸-飛行
機器人保持頭部轉子的推力，使其與牆壁持續接觸；減小尾槳功率；當判斷俯仰角到-60°，自動啟動撲翼；後續離牆時，需要精确控制俯仰角和角速度，還需要提前增強尾槳功率以克制重力作用，在機器人達到水準姿态前将下落速度和俯仰角速度降低到幾乎為零，使機器人進入穩定可控的懸停飛行。
在以上過程中，擁有足夠的空氣和牆壁控制能力非常重要。具體來說，空中爬牆機器人撲翼和旋翼的混合動力必須能夠在所有3個軸上提供足夠的扭矩，以實作飛行過程中的姿态控制和爬牆過程中的穩定性。
為了驗證動力學的設計參數能否提供足夠的控制能力，研究人員比較了不同控制信号的輸入，對機器人控制能力的影響。
最終，機器昆蟲完成連續着落飛行轉換的最長時間為6.1 秒。飛-爬轉換過程耗時0.40 ± 0.03 s，爬-飛轉換過程耗時0.70 ± 0.09 s，在豎直壁面的爬行速度為6 cm/s。
不僅如此，該方法也提高了飛行速度，機械昆蟲室外飛行的最大速度為6.8 m/s！
研究者簡介
這項研究發表在《Research》期刊中，标題為“An Aerial–Wall Robotic Insect That Can Land, Climb, and Take Off from Vertical Surfaces” （一種可以在垂直表面着陸、爬升和起飛的空中牆壁機器人昆蟲）。
在文章的結尾，研究人員認為目前的機械昆蟲尚有不足：例如缺乏對攀爬方向的控制、保持平衡時能量消耗較大等。
未來，團隊将進一步優化布局設計，改進爬行機構以及旋翼在爬行階段中對機器人運動方向的控制；還會增加機器昆蟲的微觀鈎爪，做到與真昆蟲更相似的爬行機制。
除此之外，将來還準備對機器昆蟲的導航、感覺、自主要制和遠距離通信進行補充，利用機器學習來優化飛爬轉換過程的動力配置設定，或針對特定目标進行自主檢測、識别和跟蹤等。
文章的通訊作者：吉愛紅，現任南京航空航天大學研究員，博士生導師。主要研究領域包括：運動仿生與智能機器人（主要包括醫療機器人、爬壁機器人、飛行機器人、連續體機器人、并聯機構、跨域技術等）
另一位通訊作者：鄭祥明，現任南京航空航天大學研究員，博士生導師，主要從事飛行器總體設計、新概念微型飛行器設計等方面研究。參與完成大陸首架微小型自主飛行偵察無人機等多種型号飛行器的研制工作，獲國防科技進步一等獎兩項。
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