这款新型软体机器人借助机器学习算法，拥有了像生物一样的柔软性

自然界中，一些生物体因其独特的柔软性与弹性令人惊叹。它们能够将软组织和坚硬的骨骼完美融合，展现出无与伦比的灵活度和应变能力。这些生物的奇妙特性为工程师们带来了无尽的灵感，特别是在机器人技术快速发展的今天。科学家们一直试图将生物体的这种天赋赋予机器人，从而克服传统刚性机器人的局限性。

想象一下，如果机器人拥有与生物体相似的柔软性和弹性，它们能否展现出更加生动、高效的动态行为？最近，一群科学家提出了一种新型软体机器人，其设计灵感来源于张拉整体结构。这种结构不仅赋予了机器人高度的动态运动能力，还使其在面临物理损伤时展现出惊人的结构和行为弹性。

与传统的刚性机器人不同，这种软体机器人充分利用了软材料的独特性质。软材料为机器人设计带来了新的挑战，但也为其带来了前所未有的灵活性。由于软材料的性质复杂，机器人的运动步态一直难以精确控制。长期以来，科学家们主要通过实验的试错法来手动设计和调整机器人的步态。这一过程既繁琐又耗时，限制了机器人在复杂环境中的适应能力。

本研究中，科学家们终于打破了这一局限。他们提出了一种基于张拉整体的软体机器人设计，并巧妙地结合了机器学习算法。这种算法能够在最少的物理试验下，自动发现最有效的步态模式。这意味着机器人的步态不再需要繁琐的手动调整，而是可以根据环境变化和需求自动适应。

这种新型软体机器人的设计理念独具匠心。它借鉴了自然界的张拉整体结构，如艺术品中的张拉整体雕塑、建筑中的桥梁等。这些结构以其独特的稳定性和动态性为机器人设计提供了灵感。更重要的是，张拉整体结构使得机器人在面对变形时能够保持完整性并快速恢复初始形态。

与传统的刚性机器人相比，这种软体机器人在面对物理损伤时展现出无与伦比的弹性和适应能力。无论是遇到意想不到的地形还是受到外部冲击，它都能迅速调整自己的步态和行为策略，保持稳定的运动状态。

该软体机器人还受到自然生物体的启发。例如，章鱼的柔软四肢可以自适应地塑造形态以有效抓握；水母利用自身的弹性在游泳时被动地恢复能量；天蛾毛虫的重心移动方式也是基于软组织的动态变化。这些自然生物体的行为模式为软体机器人的设计提供了宝贵的灵感和启示。

在自动化技术的浪潮中，软体机器人领域正涌现出一种新型机器人——张拉整体机器人。与传统软体机器人相比，它的特性更为独特，更易于构建与控制。这款模块化张拉整体机器人不仅坚韧耐损，当遇到干扰或压碎时，它凭借强大的弹性抵抗损坏。更令人惊叹的是，它采用了一种数据高效的强化学习算法，能够自我发现移动方式，甚至在受损后也能迅速重新学习和调整其行为。这是一种智能化的、高度灵活的自动化系统。

振动，这种无传感器操纵和控制方法的趋势日益明显。Rezik等人创新性地开发了一种振动驱动的平面机械手，能够实现对小部件的大规模分布式平面控制。在移动机器人领域，一种名为粘滑摩擦运动的驱动方式已经被广泛采纳。尽管这些方法利用实验得到的手工调谐频率来生成运动，但它们的运动模式往往难以预测，这对建模和仿真提出了巨大挑战。尽管如此，张拉整体机器人似乎拥有解决这一难题的潜力。

张拉整体机械系统以其独特的稳定性与强度而闻名。它由许多刚性元件（支柱）组成，通过拉伸元件（电缆或弹簧）连接其端点，并通过预应力保持稳定。这种结构不仅在工程学中占据一席之地，而且在自然界的各个尺度上都得到了体现，从人类手臂的腱网到活细胞的力学转导。每一尺寸下的张拉整体结构都展现出了它们的两大特性：卓越的强度与重量比，以及结构上的稳健性。这种结构虽然可以作为儿童玩具的特色，却同样拥有构建下一代NASA行星漫游车的潜力。

对于张拉整体机器人而言，一种更动力学的控制方法正在被研究。最近，研究人员开始探索如何利用振动作为控制手段，特别是在软张拉整体机器人中。尽管存在一些利用模拟环境的研究成果，如使用中心模式生成器产生共振夹带或目标导向的行为，但这些成果尚未成功应用于真实世界的机器人中。现实差距的存在使得模拟环境中的成果并不能简单地应用于真实机器人。Böhm和Zimmermann开发的由单一震动电磁铁驱动的张拉整体启发式机器人展示了新的可能性。科学家们已经开始研究如何将振动作为一种控制更为柔软的机器人的手段。

我们提出一个假设：现实世界的软张拉整体机器人的固有共振和动态复杂性可以被有效利用。如果得到适当的激励，机器人可以产生共鸣，从而实现阶梯状图案的运动。为了验证这一假设并证明软张拉整体机器人的潜力，我们设计了一款口袋大小的软张拉整体机器人。这款机器人的参数经过调整以达到最大限度的共振，目标是在平坦地形上实现快速移动。为了找到合适的振动频率，我们为机器人配备了数据有效的反复试验算法，使它在需要时能够进行调整。我们期待这种新型机器人为自动化技术带来更多的可能性与突破。软张拉整体机器人拥有非凡的复原能力，它巧妙地采用现有技术组装，并采用廉价材料制造，使得构建过程更加简便。这款振动式软张拉整体机器人成功地把软体机器人的复杂构建和驱动问题转化为一种更加简易的机器人形式，虽然简单却保持了软体机器人独特的吸引特征，例如其弹性和可变形性。借助先进的学习算法，我们的原型机器人移动速度超过了每秒一个身体长度（大于10 cm / s），更令人惊讶的是，在仅仅不到30次试验之后，它就能够学习新的行走方式，快速适应损伤或新环境。这使得它成为已知软体机器人中最快的一种。

软张拉整体机器人的速度得益于其独特地利用张拉整体结构的灵活性和共振性。这种利用方法为未来的张拉整体结构研究开辟了新的道路，特别是在机械设计能够与自动识别共振控制方法的机器学习算法相结合时，其潜力更是无可限量。

机器人之所以能移动，是促动器（振动器）、结构（弹簧和支柱）以及环境（地面）之间复杂交互作用的结果。这种行为智能核心在于身体与控制器之间的深度耦合，展示了如果我们能够鼓励这种耦合，将有可能创造出更加真实、智能的机器人。而试错法学习算法为揭示这些智能行为提供了强有力的途径。