自主机器人，《Nature》综述！

走进康奈尔大学的实验室，你会发现一群特殊的探索者正在研究自主机器人的新领域——具身能源。这个领域的领军人物包括Robert F. Shepherd等人，他们正在研究自然界中的系统集成和多功能性如何启发自主机器人的新范式。想象一下，如果一个机器人不再需要单独的电池组来储存能量和提供动力，而是直接将化学或电力能源嵌入其结构和材料中，那会是什么样的场景？这就是具身能源的魅力所在。

自主机器人，包括驱动、能量、感觉和控制系统，这些系统和材料并不一定是为多功能而设计和集成的。自然界中的生物，如动物，它们的所有组织层面都包含高度复杂且相互关联的系统，这些系统能够同时执行多种功能。这让研究人员深受启发，试图在机器人设计中模仿这种自然的多功能性。

最近，能源储存技术取得了巨大的进步。这种进步为自主机器人领域带来了新的可能性。不再需要笨重的电池组，机器人可以直接从自身的结构和材料中汲取能源。这种创新的具身能源技术让自主机器人更加灵活、持久和高效。这一领域的研究进展被康奈尔大学的团队以“Towards enduring autonomous robots via embodied energy”为题发表在最新一期的《Nature》杂志上。

揭开能量储存与转换的神秘面纱：具身能源设计的核心框架

当我们谈论机器人的能源设计，图2为我们呈现了一个关于能量储存和转换的框架，这是具身能源设计的核心所在。在这个框架中，我们可以看到能量的流动与转化过程，如同生命的脉搏，贯穿整个机器人系统的运行。

“能量的储存和转换”是具身能源设计的核心议题。那么，如何在这个复杂的系统中准确地收集、储存、应用和回收这些能量呢？这无疑是设计无约束机器人时的一个重要考量。许多机器人设计往往陷入尺寸、重量和功率之间的权衡困境。通过拓宽材料或子系统的功能范围，并在它们之间巧妙地分配预算，我们可以打破传统的能源预算和设计方法的束缚。

动力、传感、计算和控制都将依赖于机械系统的能量流动。在这一环节中，图2为我们详细描绘了具身能源设计的重要概念。这个图表展示了几个机器人具身能源系统的实例，每个系统都代表了一种特定的能量存储和转换方法。

在机械系统中，能量储存的形式多种多样。我们将重点关注自主机器人可以利用的五种最常见的能量类型：电、机械、化学、磁和热。这些类别在某些情况下会有所重叠，例如电化学电池或热化学储热。当我们将不同的能量存储和转换技术结合起来时，就能充分利用这一特性，为机器人创造更多的可能性。

这个框架为我们提供了一个全新的视角，让我们重新审视机器人的能源设计。在这个框架下，我们可以更深入地理解能量的流动与转换，从而设计出更高效、更灵活的机器人能源系统。在探讨能量存储与转换的复杂世界时，我们不禁注意到，存储能量的系统在诸多方面都展现出显著差异。这些方面包括但不限于效率、材料构成，以及它们与各种物质状态的互动，如固态电池、液体氧化还原流电池和气态氢燃料电池等。同样，能量转换机制的设计也极为复杂精细，如电磁马达、内燃机以及液压活塞等。这些机制都对机器人的动力表现有着直接的影响。

五大能量转换技术的精彩演绎

在科技领域，能量转换是一个至关重要的过程。让我们来了解一下五大令人惊叹的能量转换技术，它们分别是：电到机械转换、机械到机械转换、化学到机械的转换、磁力到机械的转换以及热到机械的转换。

一、电到机械转换

电到机械转换技术，是将电能转化为机械能的过程。想象一下，一个小小的电动机如何能将电流转化为旋转的动力，这背后就是这一技术的魔力所在。

二、机械到机械转换

机械到机械转换，是指一种机械能形式转化为另一种机械能形式的过程。从简单的机械装置到复杂的机械设备，这种转换无处不在。

三、化学到机械的转换

化学到机械的转换技术，将化学反应产生的能量转化为机械能。例如，汽车中的内燃机就是这一技术的典型应用，它将燃料燃烧产生的化学能转化为车辆行驶的动力。

四、磁力到机械的转换

磁力到机械的转换，是利用磁场产生的力量来驱动机械设备的运转。磁悬浮列车就是一个很好的例子，它通过磁力的作用，实现无接触、无磨损的运行。

五、热到机械的转换

热到机械的转换技术，是将热能转化为机械能的过程。例如，蒸汽机就是基于这一原理工作的，它将燃烧产生的热能转化为旋转的机械能。

图3展示的是具身储能和能量换能器组合的多功能Ragone图。它揭示了这些能量转换技术在不同场景下的应用与性能表现。这些技术的结合，为我们打开了能源利用的新篇章，让我们在追求可持续发展的道路上更进一步。从能量的收获到储存，再到转化与释放，这一系列过程为我们展现了一个独特的视角，让我们见证了自主与智能的进化之旅。这些思考也为机器人专家带来了全新的启示，促使他们重新思考如何设计、编程和部署机器人技术。在具身能量范式的影响下，设计原则焕发出新的生机，孕育出潜力巨大的多功能能量存储系统。这些系统不仅提升了机器人的耐力，更在适应性方面实现了多目标优化。

在这一研究领域的前沿，我们看到了集成预测多尺度设计、多功能材料的巨大潜力，数字化制造与机器人技术的融合进展更是令人瞩目。这些技术的交融与创新，让我们对机器人的未来充满期待，仿佛置身于一个充满智能与活力的新时代。