基于机器学习的飞行机器人壁面栖息预测框架：突破传统设计效率瓶颈

《Nature Communications》：Machine learning-based framework for wall-perching prediction of flying robot

针对飞行机器人在垂直壁面栖息预测与结构设计的难题，南京理工大学科研团队开发了一种融合知识驱动模型与实验数据的机器学习框架。该研究通过有限元仿真与物理实验构建混合数据集，利用多层感知器（MLP）等算法建立预测模型，成功实现栖息成功率95%以上的精准预测，为复杂环境下机器人动态栖息控制提供了新范式。

　　

自然界中飞行动物展现出的精准栖息能力始终是工程领域的灵感源泉——苍蝇可倒立停驻天花板，滑翔壁虎通过尾部撞击树干实现稳定着陆，蝙蝠则能精准降落在洞穴顶端休息。与之形成鲜明对比的是，人造飞行器在垂直壁面栖息领域长期面临严峻挑战，传统动态仿真方法存在计算效率低下、实验成本高昂等瓶颈，严重制约了机器人结构设计与控制策略的优化进程。

针对这一难题，南京理工大学沈驭安团队在《Nature Communications》发表最新研究，提出了一种基于机器学习的飞行机器人壁面栖息预测框架。该研究创新性地将知识驱动模型与数据驱动模型相结合，通过114组有限元仿真数据与实验数据构建混合数据集，利用多层感知器（MLP）等算法建立了高精度预测模型，成功实现了对任意栖息事件成败的实时预测。

关键技术方法主要包括：首先通过LS-DYNA软件建立三维有限元模型进行接触动力学仿真，随后搭建机器人原型开展物理实验，最终利用Python开发机器学习程序，通过网格搜索与留一法交叉验证优化模型参数。实验数据采集自配备脊柱结构的微型四旋翼机器人，在可控实验室环境下记录其以不同初始俯仰角θ₀、水平入射速度v_{0及升力FL冲击垂直壁面的动态过程。}

机器人结构与栖息策略

研究团队基于多模态机器人设计理念，开发了包含飞行系统、着陆系统与附着系统三大子系统的脊柱式飞行爬墙机器人。着陆系统采用带缓冲轮的柔性尾杆结构，在撞击壁面时通过大变形吸收冲击能量；附着系统则仿生甲虫跗节爪形态设计微米级曲线金属脊柱结构。栖息过程被分解为四个阶段：飞行接近、尾杆接触撞击、以车轮为支点的向上翻转运动、脊柱抓附壁面。

基于知识驱动模型的数值评估

通过LS-DYNA软件建立的有限元模型包含58232个单元，采用增强型正交各向异性材料模拟碳纤维部件。仿真结果显示栖息行为存在四种典型模式：完美着陆（成功率最高）、常规着陆、低动能着陆（失败）及反弹着陆（失败）。研究发现在初始速度v₀=0.6-0.8 m/s、俯仰角θ₀=-8°至-5°参数区间最易实现完美着陆，而v₀>1.0 m/s结合大俯仰角易导致脊柱抓附失败。

栖息实验数据

物理实验通过高速摄像记录机器人运动轨迹，验证了数值仿真结果的准确性。数据显示完美着陆过程中俯仰角呈线性变化至稳定值，而反弹着陆则呈现非线性突变特征。由于实验成本限制，仅能获取有限参数组合下的样本数据，凸显了混合数据集构建的必要性。

基于数据驱动模型的栖息预测

研究提出"仿真驱动学习"新范式，将114组仿真数据与实验数据融合构建三维特征空间（速度、俯仰角、升力模式）。通过比较MLP、SVM和RF三种算法，发现MLP训练时间仅需5秒，且预测准确率最高。决策边界分析显示，在升力增强模式下成功栖息区域显著扩大，为实时控制策略制定提供依据。

闭环设计分析

通过迭代优化着陆杆长度l（20-60cm）与倾角α（20°-60°）参数组合，机器学习预测的成功栖息区域在二维特征空间实现最大化覆盖。优化后的结构配置使机器人在布氏硬度<2的粗糙表面或静摩擦系数μ>0.2的壁面均可实现稳定栖息。

讨论与结论

研究证实MLP算法在处理非线性决策边界时具有显著优势，其预测结果与数值计算和实验测试的一致性最高。相比传统有限元方法单次仿真耗时48小时，机器学习框架仅需少量样本即可实现全参数空间覆盖，效率提升数十倍。该研究提出的"仿真驱动学习"范式为机器人动态行为预测开辟了新路径，虽然当前模型仅适用于低速飞行条件，但为未来高速度栖息控制奠定了理论基础。研究数据与代码已开源共享，助推领域协同发展。