超级厉害的仿生机器人都用了啥”秘密武器“？

近几年，随着仿生机器人技术的飞速发展，其在各大顶级会议和期刊上的科研成果都充分证明了其热门程度。ICRA、IROS、ROBOMECH、T-RO、T-MRB等顶会、顶刊频频报道仿生机器人的最新进展。从波士顿动力的打工狗到特斯拉飙车的ANYMAL四足机器人，再到普渡大学的蜂鸟机器人和伍斯特理工的蛇形机器人，国外仿生机器人的研究已经屡见不鲜。这些机器人不仅展示了技术的先进性，更展示了仿生机器人领域的无限潜力。

而在国内，也有许多令人瞩目的仿生机器人研究成果。例如浙大的无人机像鸟一样穿过树林，仿狮子鱼机器人打卡地球最深海沟，哈工大的仿象鼻柔性机器人以及北航的䲟鱼机器人在海洋生物探测中的应用等等。这些成果不仅为大家所喜闻乐见，更代表了我国仿生机器人技术的实力。

纵观仿生机器人发展史，我们可以发现其已经从早期的生物外形模仿，发展到行动的模仿，再到现在利用传感器和数据融合技术对环境变化做出正确的判断和反应，从而适应环境的变化。这一领域正一步步朝着智能化的方向发展。

▍ 国外前沿科技成果中的动作捕捉及其影响力

捕捉并应用动作，是一种既简单又高效的科技手段。让我们从国外各大顶尖高校的科技成果中，探寻动作捕捉的实际应用。

近年来，仿生多足机器人领域蓬勃发展，特别是在2021年的ICRA会议上，各大腿足式机器人纷纷亮相，展示了技术的飞速发展。这其中，动作捕捉技术发挥了巨大的作用。

以苏黎世联邦理工学院为例，他们的研究人员开发了一种用于星际探索的跳跃四足机器人spacebok。这个机器人的动作捕捉技术应用得恰到好处，使得它能够像跳羚一样四足腾空跳跃。更值得一提的是，研究人员利用全新的控制方法，仅通过四肢的动作捕捉，就实现了机器人精确的跳跃和着陆。

动作捕捉技术不仅在此类高科技领域有着广泛应用，在其他领域也有着不可忽视的作用。通过捕捉和分析动作，我们可以更好地理解并模拟各种运动，从而推动科技进步，改善人类生活。这些国外前沿科技成果中的动作捕捉应用，无疑为我们展示了动作捕捉技术的巨大潜力和广阔前景。在实际应用中，机器人通过机载传感器收集数据。为了简化实验流程并专注于机器人的运动控制，我们采用了光学动作捕捉系统来追踪机器人的高精度位置、姿态和速度数据，这些数据用于状态估计。扑翼机器人在仿生机器人领域占据重要地位。仿生扑翼飞行器融合了仿生学、空气动力学、机械结构、能源、通信和控制等多学科技术。接下来，让我们深入探讨这一研究。

西班牙塞维利亚大学的研究人员从鹰的飞行中汲取灵感，研发了一款名为E-Flap的扑翼机器人，这款机器人能够实现100%的有效载荷。塞维利亚大学的这项研究展示了扑翼机器人的巨大潜力。E-Flap的设计灵感来源于自然界中鸟类的飞行机制，通过模拟其翅膀的扑动，实现了高效飞行和精准控制。该机器人的开发对于未来仿生飞行器的发展具有重要意义，有望为军事侦察、环境监测和空中摄影等领域提供新的解决方案。

在该阶段，主要任务是验证机器人的结构设计与飞行控制性能。由于扑翼机上未搭载众多传感器，我们依赖外置设备来获取其位置信息。在实验过程中，我们采用光学动作捕捉系统对扑翼机进行精准定位，并将数据传输至机载电脑以优化飞行控制。通过这一系统，我们可以清晰地观察到不同负载下扑翼机的飞行轨迹及角度变化。

作为仿生机器人领域的一项重要分支，蛇形机器人以其易于伪装、隐蔽性高、结构紧密及高集成化的特点，完美满足了侦察、巡逻等军事需求。针对蛇形机器人，伍斯特理工学院的研究人员建立了一种多物理场环境下的高度拟真的气动软体蛇形机器人仿真模型。这一模型的建立，为后续的实物机器人测试提供了重要参考，以验证仿真模型的准确性和实用性。

在仿真与实物的相互印证下，我们期待这种气动软体蛇形机器人在未来能够展现出更加出色的性能，为军事及民用领域带来更多的可能性。在实验中，动作捕捉系统被用来精确地获取数据。当机器蛇处于准静态时，它记录下了蛇的弯曲角度；而在运动状态下，动作捕捉系统则捕捉到了机器蛇的运动轨迹，这些数据为后续仿真提供了宝贵的参考。

当我们谈论仿生机械臂时，某些复杂场地因空间限制需要更为灵活的机器人来完成抓取任务。自然界中的象鼻、章鱼爪、蛇等生物结构启发了连续体机器人的设计。这些生物独特的身体结构为机器人技术提供了灵感，使得机械臂能够模拟出类似生物的灵活动作。

帝国理工学院的研究人员走在了科技的前沿，他们开发了一种开源的三段连续机器人机械手。这个机器人系统由市面上常见的低成本组件构成，并且慷慨地提供了包括CAD文件和源代码等在内的所有内容，完全开源。

为了全面评估这款机器人的性能，研究团队在机械臂的末端安装了一个反光标识点。通过动作捕捉系统的跟踪记录，他们发现机器人在半球工作空间内能够均匀分布地点，这一结果充分展示了该机器人的灵活性和高效性。▍ 国内前沿科技成果及动捕作用：聚焦高校与科研院所的尖端探索

在国内的科技高地，众多高校和科研院所正在运用稳定性卓越的亚毫米级精度光学动作捕捉系统。这种技术如同捕捉时间的魔术师，精准记录着每一个被捕捉目标的运动轨迹。无论是微妙的动作还是高速的运动，这一系统都能以卓越的精度完成数据的采集与分析。

这样的动作捕捉系统已经成为机器人系统性能验证的重要参考。在微创手术机器人、仿生多足机器人、扑翼机器人以及水下仿生海豚机器人等领域，它们发挥着至关重要的作用。这些机器人不仅代表了技术的尖端，更是未来医疗、探索等领域的希望。

接下来，让我们聚焦于多足机器人、扑翼机器人、蛇形机器人以及仿生机械臂这几类常见的仿生机器人，各举一例来重点介绍。

以高峰教授为带头人的上海交通大学智能行走作业机器人研究中心团队，是多足机器人领域的一支重要力量。这支团队致力于深入探索多足机器人在各种复杂环境下的交互和步态。路径规划、自适应控制、稳定性判定以及上下楼梯时各腿间的数据协调等，都是他们的研究重点。而在这些研究中，机器人的六足校准标定则是一个至关重要的环节。这一精确校准的过程，确保了机器人在执行任务时的精准度和稳定性。通过这一技术，我们可以期待在未来看到更多智能、灵活的机器人在各个领域发挥作用。

除了多足机器人的研究，国内还有其他科研团队也在扑翼机器人、蛇形机器人以及仿生机械臂等领域进行着深入的探索。这些科研团队的努力，不仅推动了科技的发展，更为我们的未来带来了无限的可能性和希望。该团队经过深思熟虑，最终选择了NOKOV度量光学三维动作捕捉系统。他们计划在长达9米、宽达6米的空间内，进行高精度的标定数据采集。为了完成这一任务，他们在空间中架设了8个性能卓越的Mars 2H动作捕捉镜头。这些镜头能够捕捉到机器人“躯干”和“四肢”关节上的反光标志点，以高达60Hz的采样频率进行机器人动作的数据采集，进而获取这些标志点的三维空间坐标。

这些实时采集的数据能够通过动作捕捉系统的SDK进行广播，使得机器人团队可以进行二次开发，进行实时的分析和反馈。通过这些数据，团队能够精确地确认六足机器人的各足姿态，实现六足的校准标定以及各腿间的动作协调。

除了这个团队，哈尔滨工业大学（深圳）的徐文福老师团队也在进行相关的研究。为了获取更大空间内仿生扑翼飞行器的飞行位置和姿态，他们在NOKOV度量燕郊动捕实验室进行了仿生扑翼飞行器飞行实验。考虑到实验的捕捉空间较大、精度要求较高，他们在扑翼飞行器上粘贴了主动marker。山东大学、北京科技大学等高校的扑翼机器人团队也正利用这一动作捕捉系统进行深入研究。

中国矿业大学唐超权教授及其团队成功研发了一款蛇形机器人，这款机器人被设计用于替代人工进行高空电缆的巡检工作。蛇形机器人由九个相同关节、一个集成了控制系统与供电功能的模块以及头部的传感器组成。为了确保机器人的自主性，它配备了丰富的传感器。机器人需要利用惯性传感器的信息来准确估计自身状态，各个关节的姿态控制和姿态解算是机器人设计的核心。

为了验证机器人的运动精度和算法有效性，中国矿业大学采用了NOKOV度量光学动作捕捉系统。该系统通过八个Mars 2H红外光学动作捕捉镜头，捕捉固定在蛇形机器人各关节上的标记点，获取机器人运动过程中每个关节的位置坐标和角度变化。通过将惯性传感器信息与动作捕捉系统获取的数据进行对比，证明了算法的有效性。

在吉林大学，机械与航天工程学院的冯美老师团队从力平衡的角度出发，设计了一种具有恒定曲率的柔性手术器械。这种器械能够迅速精确地响应指令，满足实时手术的主从控制要求。为了验证这一手术器械在精细操作下的性能，研究人员进行了原型机实验。

在实验中，同样采用了NOKOV度量光学动作捕捉系统。该系统实时捕捉主手（医生控制）和从动手术器械的运动轨迹信息。反光标志点被固定在主手和器械的末端执行器上，通过对比这两条轨迹的重合度，来评估系统的性能。这一研究为柔性手术器械的进一步应用提供了有力支持。经过精细的实验，我们发现柔性手术器械在x、y和z方向的预期轨迹与实际轨迹之间的误差——均方根误差（RMSE）分别为0.498、0.399和0.051。这一结果充分证明，该手术器械机构在主从操作模式下，展现出了卓越的精细操作能力。

在航天检测、医疗导航等要求极高定位精度的项目中，NOKOV光学动作捕捉系统发挥着不可或缺的作用。其身影频繁出现，为项目的精确进行提供了强有力的技术支持。

在自动化科研领域，光学三维动作捕捉系统正逐渐成为研究的热点。以ICRA和IROS两大顶级会议为例，越来越多的研究论文开始采用光学三维动作捕捉系统。在2021年的ICRA会议上，有688篇（占比35.3%）论文使用了该系统，相较于2020年增加了75篇；而在IROS 2021上，这一数字为625篇（占比32.2%），较之前也增加了68篇。反观2020年中国自动化大会的论文，仅有46篇涉及光学动作捕捉系统，占比仅为2.6%。可见，光学三维动作捕捉系统在科研领域的应用正在迅速增长，其重要性不容忽视。