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编译程序 | 健恩

编写 | 鸡声

智东西10月8日信息，美国加州理工学院的研究工作人员开发设计出了一种双足机器人，融合了双足行走与飞行二种健身运动姿势，使其具备非常的协调能力，可以开展繁杂的健身运动，如滑滑板、高空走钢丝等。

▲LEO沿系在树间的绳子行走

这一机器人设计构思来自于飞禽在行走与飞行中间形成的各类个人行为，研究工作人员将其取名为LEONARDO（“legs onboard drone”无人飞机上的腿，通称LEO）。LEO可以利用多骨关节腿和根据螺旋桨的助推器，完成对本身均衡的精细化操纵。

研究工作人员在研究毕业论文中称，归功于它的混和健身运动工作能力，LEO可以实行人们和传统式机器人无法实施的各种每日任务。高处作业将是LEO最好的运用之一，如电力线路的维修、高处公路桥梁喷漆漆料等。

此项研究于本周三发布在Science子刊Science Robotics上，并走上了该刊物当月的封面图。毕业论文题目为《A bipedal walking robot that can fly, slackline, and skateboard（一种双足行走机器人，能够飞行、高空走钢丝和双翘板）》。

毕业论文连接：https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.abf8136

一、不断创新运动方式，让机器人能跑也可以飞

目前的机器人大多数都能够在地板或上空开展健身运动，却基本上沒有与此同时具有这二种运动方式的机器人。除此之外，目前的机器人也非常少具备实行繁杂目标的工作能力。

路面机器人具备腿式、轮试、爬取式等形式多样，在其中双足机器人因具备全人类的外型，可以像人们一样行走、飞奔、弹跳等而备受关注。可是路面机器人的挪动非常容易遭受艰险地貌的限定，与此同时其使用范畴也仅限于路面周边，难以从业高空作业工作中。

飞行机器人可以忽视各种艰险地貌，从业遥感技术、交货、救援、安全巡检等上空工作中。可是其自己的弊端也十分显著，例如耗能大、飞行时间较短、载荷量比较有限等。除此之外，上空机器人半空中工作中时易必须 最先照料本身的可靠性，因而其与物件开展物理学互动时与路面机器人对比要更为艰难。

研究工作人员将这二种机器人的优点紧密结合，让LEO可以融合徒步与飞行二种运动模式开展混和健身运动，根据转换不一样的运动方式来融入各种艰险地貌。

▲LEO来到阶梯前并飞陷泥里

二、个子75cm仅有5斤重，肩扛4个螺旋桨

LEO的总重量为2.58KG，行走时的总体相对高度为75cm。它主要是由躯体、螺旋桨推动系统软件和两根带尖脚后跟的腿三部份构成。

为了更好地使其充足轻量，LEO的脚部构造选用碳纤维管和三维打印碳纤维材料尼龙材料骨关节来支撑点滚动轴承。它的双腿是对称性的，每条腿都是有3个交流伺服电机，一个坐落于盆骨处，此外2个坐落于髋骨的前后左右，三个交流伺服电机一同操纵脚部的健身运动。

LEO的肩膀安裝有4个对称性置放的螺旋桨，用于平稳和操纵行走和飞行姿势。

▲LEO的电子器件和机械零部件

LEO能够根据其L波段电子计算机和感应器模块彻底独立运作，依据必须 穿越重生的阻碍物种类，它能够挑选应用徒步或飞行，或依据必须 将二者混和应用。

在行走全过程中，LEO的螺旋桨保证其可以在行走时保证站立，脚部致动器根据更改腿的地方以往前挪动机器人的重心点，进而完成行走。在飞行中，LEO可以独立应用螺旋桨，像无人飞机一样飞行。

三、会滑滑板、高空走钢丝，高处作业是较大运用方位

归功于其混和健身运动的工作能力，研究工作人员发觉它还可以进行一些基本机器人很困难的姿势，例如在缆绳上行走、滑滑板等。而且它还有着很高的抗干扰性，在达3.8 m/s的风力下也可以长期保持。

▲LEO滑滑板绕开阻碍

研究工作人员在文章中谈道：“或许最合适LEO的运用是这些涉及到高处作业的运用，这种作业对全人类而言一般是凶险的，必须 机器人来取代。”

比如，现阶段电力线路检验借助技术专业技术人员来进行，她们不但要长距离查验路线，还需要走在路线上开展检测和检修。运用LEO不用再外派工作人员爬上电缆线，仅用让机器人飞到电力线路上并顺着电缆线行走来实现维护保养工作中，这会减少维修成本费，也可以减少工作人员跌落事故的很有可能。

除开这种功效以外，为LEO设计方案的技术性还能够推动响应式起落架系统软件的发展趋势。研究精英团队构想，将来的火花旋翼机能够配置腿式起落架，便于他们下落在歪斜或不平整的地貌处时能够维持人体均衡，进而减少在降落不成功的风险性。

下面，该精英团队方案根据健全脚部设计方案使其愈发牢固来提升LEO的特性，以支撑点更重的机器人并提升螺旋桨的推动力。除此之外，她们还期待LEO可以更为独立，便于机器人在崎岖不平的地势上行走时，可以掌握脚部支撑点了是多少净重，必须 螺旋桨给予是多少推动力。

研究工作人员还准备为LEO配置一种新研发的控制系统，该优化算法运用深层神经元网络操纵无人飞机的降落，让机器人能够更好地掌握自然环境，追究其徒步、飞行或混和健身运动的最好组成，以最安全性、最少耗能的形式从一个地区运动到另一个地区。

总结：能跑能飞，让双足机器人运用室内空间更宽阔

双足机器人因具备全人类的外型，可以效仿人们进行各项任务。可是受制于自然环境与地貌标准，双足机器人在许多状况下的锻炼身体的话受限制。

LEO根据将行走与飞行二种运动状态紧密结合，让双足机器人能跑也可以飞，摆脱了地貌这一阻碍，使其具有更为普遍的运用室内空间。

来源于：Science Robotics、TechXplore