仿生机器人大盘点《资讯》

发布时间：2020-08-17 12:11:21 阅读：次来源：耳机厂家

2018-05-03 13:55:52来源：贤集网机器人大盘点" width="600" height="337" title="仿生机器人大盘点" align="" />

1、斯托（Festo）公司的BionicWheelBot，模拟了摩洛哥后翻蜘蛛的生物形态。仿生学教授Ingo Rechenberg发现了这种居住在撒哈拉沙漠边缘的蜘蛛。除了能像普通蜘蛛那样行走，它们还会翻跟头。这两种移动方式能让它们更好地适应环境。在平地上，通过翻腾它们的移动速度可增加一倍。当地面不平坦时，使用八条腿行走的速度更快。BionicWheelBot能够弯曲腿部使身体成为车轮。在滚动模式下，它的速度远快于大多数腿式机器人。但机械腿的作用也很大，能够帮助它穿越困难的地形。这种机器蜘蛛目前还未拥有实际用途，但它们灵活的活动能力有望在未来的机器人领域中找到用武之地。

2、瑞士洛桑联邦高等理工学院的研究团队研制了一种能够在鱼群中游泳的机器鱼。它还能够研究鱼群之间的沟通模式，随后模拟它们的沟通和移动模式，进而影响鱼群的行为。研究者Frank Bonnet表示，“我们创造了一种‘间谍’鱼，它能够渗透到小型鱼的鱼群里。”

3、Sarcos公司研发了两款外骨骼机器人——Guardian系列的GT和XO。GT是一套安装在移动基座上的大型机械臂。人类操作者可把手臂伸入一组主控制器中，通过移动自己的手臂和手指来远程操控机械臂。XO是更传统的外骨骼套装，旨在提升操作者的力量和耐力。该公司开发的XO和XO Max升级版都将在2019年上市。Guardian系列模拟了人体的各个骨骼结构。哪怕是一名新手，这些外骨骼产品操作起来都很容易上手，因为研发者尽量在机械设计中采用了人体解剖学的结构比例。

4、在机场等场合，鸟类有时意味着很大的隐患。ClearFlight公司为此设计了一款能够扑打翅膀的机器鹰RoboBird。通过模仿猛禽的外观和运动，RoboBird能够有效地吓走较小的鸟儿，人类无需布置网状捕捉装置或噪音发射装置。

5、受到壁虎脚底吸力的启发，斯坦福大学和NASA喷气推进实验室联合研发了一种无需套索就能够粘附在太空垃圾上的装置。机械工程教授Mark Cutkosky指出，“我们开发了一种模拟壁虎粘着力的夹具。”壁虎脚上长有许多微绒毛。当它们与物体接触时，会在脚底和物体表面之间形成分子键——分子中电子位置的不同形成了微弱的分子间作用力。值得一提的是，这种夹具粘附物体时无需外力，太空中却能令物体飘离原来的位置。

6、Vincross公司的HEXA六脚机器人看起来很像一只螃蟹，能够应对各种地形。按照设计，它相当于一个机器人平台，而非成品。设计者为它装配了许多传感器，包括具有夜视能力的摄像头、两个三轴加速度计、一个红外发射器和一个距离测量传感器。开发者可花费500美购买一只HEXA，使用Vincross提供的标准开发工具包，让它拥有各种功能。Vincross的官网指出，HEXA可塑造成火星上的火山勘探器或地震后的急救员。

7、蝠鲼能够在水中快速移动，如同飞行一般。这种高效的海底移动模式让它们具有极大的灵活性和速度。新加坡国立大学的工程师花了两年多的时间研制了模拟蝠鲼运动模式的水下无人机MantaDroid。与使用螺旋桨的海底无人机不同，MantaDroid几乎是无声的，这有助于它在海洋生物环境中发挥更大的作用。海底无人机的用途广泛，如检查海底基础设施、在人类难以进入的区域（如溢漏处）调查污染情况。

8、哈佛大学约翰·保尔森工程和应用科学学院（SEAS）的机器人专家打造了尺寸只有几厘米的机器蟑螂HAMR。HAMR的全称是哈佛动态微型机器人，它就像蟑螂一样，能够大幅度转动并高速移动、攀爬、运载东西，从高处掉落仍完好无损。HAMR的真正突破之处是移动方式。它的每条腿都装有两个致动器，这模拟了蟑螂的关节结构。工程学教授Robert Wood解释，“我们打造出的机器蟑螂虽然体型小，但设计复杂，可与蟑螂的一些能力相媲美。”

9、麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）的研究人员打造了机器鱼SoFi。它不仅外型像鱼，还能像鱼一样游动。由于采用无线通信技术，越来越多的水下无人机摆脱了系链的束缚，SoFi也是如此。SoFi的行进并非依靠嘈杂的、可能吓跑海洋生物的螺旋桨。它的鱼尾能够向两侧摆动，是因为体内的一个泵交替地把水送入两个隔板中。

10、圣安娜高等研究院的教授Cecilia Laschi是软体机器人这一新兴领域的领军者。她打造了一种机器八爪鱼，能够像八爪鱼一样在水中和海床上移动。它能够把水吸入体腔，通过喷出水流在水中移动，还可利用柔软的触手在不平坦的海底攀爬。

11、传统摄像机能够帮助无人机修正位置，但它们需要足够的光线才能正常运行。对于采用相机视觉技术的自动驾驶无人机而言，如果超过某些飞行速度，相机系统的视觉算法就会因动态模糊而无法正常工作。苏黎世大学和NCCR机器人公司的研究团队提出了创新的解决方案——一款能够轻松应对高速运动、甚至在接近黑暗条件下工作的相机，即事件型相机（event-based camera）。这种相机的研发灵感源自眼睛，它们采用的视觉传感器可记录像素级的亮度变化，不同于传统相机输出的强度帧（intensity frame）。传统视频可分解为一系列帧，其中包含着丰富的有关亮度和颜色的像素级信息。相较而言，事件型相机只比较不同时刻每个像素点的亮度变化。如果保持静止不动，这类相机发挥不了什么作用。但如果安装到无人机上，它就能大显身手。研究者可通过电脑读取它产生的数据以实时观测飞行环境，同时还能限制需要处理的数据量，以保证高效的处理速度。