人形机器人成精了！走钢丝玩滑板，还会飞上天，登Sicence子刊封面

近日，美国加州理工学院的研究人员开发出了一种双足机器人，结合了双足行走与飞行两种运动姿态，使其具有异常的灵活性，能够进行复杂的运动，如滑滑板、走钢丝等。

LEO沿系在树间的绳索行走

这个机器人设计灵感来自于鸟类在行走与飞行之间产生的各种行为，研究人员将其命名为LEONARDO（“legs onboard drone”无人机上的腿，简称LEO）。LEO能够通过多关节腿和基于螺旋桨的推进器，实现对自身平衡的精细控制。

研究人员在研究论文中称，得益于它的混合运动能力，LEO能够执行人类和传统机器人难以执行的各类任务。高空作业将是LEO最合适的应用之一，如高压线路的检修、高空桥梁喷涂油漆等。

这项研究于上周发表在Science子刊Science Robotics上，并登上了该期刊本月的封面。论文题目为《A bipedal walking robot that can fly, slackline, and skateboard（一种双足行走机器人，可以飞行、走钢丝和滑板）》。

改变传统运动方式，让机器人能跑也能飞

现有的机器人大多都可以在地面或空中进行运动，却几乎没有同时拥有这两种运动方式的机器人。此外，现有的机器人也很少具有执行复杂任务的能力。

地面机器人具有腿式、轮式、爬行式等多种形式，其中双足机器人因具有人类的外观，能够像人类一样行走、奔跑、跳跃等而备受关注。但是地面机器人的移动很容易受到崎岖地形的限制，同时其应用范围也限于地面附近，很难从事高空工作。

飞行机器人能够无视各类崎岖地形，从事遥感、交付、搜救、巡检等空中工作。但是其自身的缺点也十分明显，比如能耗大、飞行时间短、荷载量有限等。此外，空中机器人在空中工作时因需要首先照顾自身的稳定性，因此其与物体进行物理交互时与地面机器人相比要更加困难。

研究人员将这两种机器人的优势相结合，让LEO能够结合步行与飞行两种运动模式进行混合运动，通过切换不同的运动方式来适应各类崎岖地形。

LEO走到台阶前并飞下台阶

身高75厘米仅有5斤重，肩扛4个螺旋桨

LEO的重量为2.58公斤，行走时的整体高度为75厘米。它主要由躯干、螺旋桨推进系统和两条带尖脚跟的腿三部分组成。

为了使其足够轻量化，LEO的腿部结构采用碳纤维管和3D打印碳纤维增强尼龙关节来支撑滚珠轴承。它的两条腿是对称的，每条腿都有3个伺服电机，一个位于骨盆处，另外两个位于髋部的前后，三个伺服电机共同控制腿部的运动。

LEO的肩部安装有4个对称放置的螺旋桨，用来稳定和控制行走和飞行动作。

LEO的电子和机械部件

LEO可以通过其机载计算机和传感器套件完全自主运行，根据需要穿越的障碍物类型，它可以选择使用步行或飞行，或根据需要将两者混合使用。

在行走过程中，LEO的螺旋桨确保其能够在行走时保持直立，腿部致动器通过改变腿的位置以向前移动机器人的重心，从而实现行走。在飞行中，LEO能够单独使用螺旋桨，像无人机一样飞行。

会滑滑板、走钢丝，高空作业

是最大应用方向

得益于其混合运动的能力，研究人员发现它可以完成一些常规机器人难以完成的动作，比如在绳索上行走、滑滑板等。并且它还具有极高的抗干扰能力，在达3.8 m/s的风速下也能保持稳定。

LEO滑滑板绕过障碍

研究人员在论文中谈道：“也许最适合LEO的应用是那些涉及高空作业的应用，这些工作对人类来说通常是危险的，需要机器人来替代。”

例如，目前高压线路检测依靠专业人员来完成，他们不仅要远距离检查线路，还要走在线路上进行检查和维修。利用LEO无需再派遣人员爬上电线，只用让机器人飞到高压线路上并沿着电线行走来进行检修工作，这会降低检修成本，也能够降低人员坠落伤亡的可能。

除了这些作用之外，为LEO设计的技术还可以促进自适应起落架系统的发展。研究团队设想，未来的火星旋翼机可以配备腿式起落架，以便它们降落在倾斜或不平坦的地形上时可以保持身体平衡，从而降低在着陆失败的风险。

接下来，该团队计划通过完善腿部设计使其更加坚固来提高LEO的性能，以支撑更重的机器人并增加螺旋桨的推力。

此外，他们还希望LEO能够更加自主，以便机器人在崎岖的地形上行走时，能够了解腿部支撑了多少重量，需要螺旋桨提供多少推力。

研究人员还计划为LEO配备一种新开发的控制算法，该算法利用深度神经网络控制无人机的着陆，让机器人更好地了解环境，自行决定步行、飞行或混合运动的最佳组合，以最安全、最低能耗的方式从一个地方移动到另一个地方。

能跑能飞，让双足机器人应用空间更广阔

双足机器人因具有人类的外观，能够模仿人类完成各项工作。但是受限于环境与地形条件，双足机器人在很多情况下的运动会受到限制。

LEO通过将行走与飞行两种运动状态相结合，让双足机器人能跑也能飞，打破了地形这一障碍，使其拥有更加广泛的应用空间。

论文链接：

https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.abf8136

来源：Science Robotics、TechXplore