仿生灵感深海生物多模态运动：蝙蝠鱼启发的多模态机器人设计与应用

深海生物多模式运动的智能启蒙的仿生灵感

大自然是人类最伟大的导师。在极端环境中，深海生物的适应性和多样性为科学研究团队提供了宝贵的仿生灵感。蝙蝠鱼是深海世界的“舞者”，他们通过巧妙的鳍动作自由巡游和在深海行走。研究团队从蝙蝠鱼的运动模式中汲取了灵感，设计了一个可以游泳，滑行和爬网的多模式机器人，并使用了手性的双材材料结构来实现0.75范围内快速的游泳到步行转换，以适应不同的潜艇地形和任务要求。

在游泳模式下，机器人通过尾鳍的秋千产生推力，如鱼在水中的班车，最大速度高达5.5厘米/s；在滑行模式下，扩展的背鳍使用水的升降来实现长距离滑行，就像深海中的石油一样，轻便而优雅。在爬行模式下，机器人使用各向异性脚部设计实现3厘米/s的沙子步行，这是稳定且灵活的。这种多模式运动能力使机器人可以在复杂的深海环境中灵活响应，完成各种任务，并成为深海探索中多功能的玩家。

核心突破了极端深海环境中灵活的“热轮”

“对于一个小型机器人，深海10,000米的压力等同于一个小冰山。” Beihang研究团队负责人Wen Li教授的隐喻生动地揭示了小型机器人在研发过程中面临的最大问题之一。在深海的高压下，柔性驱动器材料的模量增加，类似于肌肉的“固执”，这会导致驱动幅度和速度的衰减，从而削弱了机器人的操作性。为了克服这一挑战，经过多次尝试，研究团队设计了一种新的深海驱动装置：使用双态性手性超材料结构在两个稳态之间切换以实现有效的驾驶。这种快速的跳速和振幅将随着结构材料的模量的增加而增加，巧妙地扭转了深海高压对软材料的负面影响，从而“将衰变变成魔术”，成为提高机器人驾驶性能的帮助，克服了机器人的驾驶性能，克服了绩效衰减的困难，使得较高的材料驾驶员在较高的稳定材料驾驶员中，使得诸如迅速的速度驾驶速度，使得速度迅速发展，使其成为迅速发展的速度。车轮在深海中，释放出惊人的压力力量。

在南中国海的海马冷泉（1384m）中，机器人游泳，幻灯片，变形和爬行

为了应对2-4℃低温带来的另一个问题，研究团队巧妙地使用了形状的记忆合金，可以在低温环境中实现高频周期的主动变形，以进行拮抗驾驶。使用形状内存合金的形状记忆效果，一对形状内存合金弹簧通过定期的电流加热而交替地缩回，驱动了手性超材质单元的双轴跳转开关，从而意识到驾驶员的快速循环摆动。此外，通过有限元仿真，实验室环境测试和高压罐实验，驱动器的关键结构参数是系统地优化的，最后，通过静水压力实现了驾驶性能的正面增强，从而显着提高了驱动器的摆动速度和振幅。最后，通过包装技术，例如硅油填充的有机硅管和柔性油胶囊，实现了压力自加密的形状内存合金驱动器，电路板和能量系统的压力自加密包装。

深海实验从实验室到深海具有更好的性能

为了验证机器人的性能，研究小组在多个深海站点进行了现场测试。在几年的测试期间，该机器人配备了深海战士和奋斗者的载人潜水器，并在多个地形和所有海底进行了14次部署测试，包括Haima Cold Spring（1384m），Longxi Haishan（3756m）（3756m）和Mariana Trench（1066666mm）。在3756m深海，驾驶员的驱动性能超过了实验室的性能，并且挥杆振幅提高了24.9％。在1384m的深海中，游泳（33.7 mm/s），滑行（72.1 mm/s）和爬行（21.5 mm/s）的多模式运动速度可与游泳（33.1 mm/s，滑行56.9 mm/s滑行56.9 mm/s，以及爬行21.5 mm/s）。在深海低温和高压下，机器人的运动性能可以与正常温度和压力下的实验室运动性能相当，甚至超过实验室的运动性能，并成功实现了预期的多峰运动。

中国海山的机器人测试（3756m）

具有可穿戴柔性握手的深海操作的好助手

为了应对深海无法捕获柔软生物适用的问题，研究团队使用了手性超材料单元的压力扭压耦合效应来提出一种可穿戴的深海柔性Grasper设计方法。分布式的微性手性结构在抓手的接触表面上引入，从而降低了握把物体表面的接触应力浓度并提高了握把安全性。当戴在刚性手的线性开口和闭合的传统刚性手上时，抓手能够输出51.8N的切向握力，并在104至109pa的物体上保持低接触应力（

超材料柔性手抓住深海海星和海参（3469m）

目前，该团队正在朝着深海灵活机器人 + AI的研究方向努力，为深海智能操作提供了更广阔的空间。从实验室池到玛丽安娜沟渠再到释放结果，这一研发路径已经持续了整整六年。在经历了最黑暗的时刻，在南中国海测试期间，风和挥手砸碎了身体，我也欢呼雀跃海床的首次亮相超过10,000米。正如团队成员Zuo Zonghao一样，北京人机械工程与自动化学院的博士生，以及一位深度潜水工作人员时说：“深海科学研究的魅力在于未知的挑战所带来的挑战。潜水的每一个机会都是宝贵的，但我一直相信，只要我敢于迈出一步，就会迈出一步。

Beihang University的学生Zuo Zonghao与“深海战士”载人潜水

将来，研究团队将专注于提高小型深海机器人的耐力和运动效率，实现大规模的深海探索和监测，并为海洋资源开发，考古挖掘，环境监测和其他领域提供更多的Beihang和中国解决方案。

概念图

Pan Fei，Liu Jiaqi，Zuo Zonghao和He Xia是本文的首位作者，机械工程与自动化学院的Wenli教授和Ding Xilun教授是本文的相应作者。 Beihang是本文的第一个单元和通信单位。这项研究由中国青年科学基金会（A类）和创新研究小组等项目提供资金。