陆地仿生机器人六种运动模式的生物学基础、无量纲运动学描述符及形态-功能对应关系综述

《Sensors》：Accelerometry-Based Machine Learning Estimation of Energy Expenditure and Physical Activity Intensity Classification in Daily Tasks

　　

陆地仿生机器人模拟陆地动物的运动策略，在灾害响应、行星探测及复杂地形巡检中具有潜在应用。本综述系统考察了六种代表性运动模式的生物学基础：多足步行与奔跑、弹性跳跃、地面耦合滑翔、界面介导攀爬、蠕动爬行及自适应形态发生。研究引入运动学无量纲描述符，对周期性运动与一次性事件均给出明确的参考尺度。研究人员基于形态-功能对应关系，从机理、驱动、传感、控制、定量性能及应用场景等维度比较多足、四足、跳跃、滑翔、攀爬/蠕动及多模态机器人。所引演示涵盖从实验室机理研究到选定的四足现场应用；其异构验证记录不足以支持面向整个类别的数值化就绪度评级。传感与续航信息的不完整亦限制了比较。研究进一步识别了面向任务的协同设计需求，要求传感架构与各运动模式必须调节的接触与过渡变量相匹配。

1. 引言
陆地环境中的机器人介入与移动平台在平整路面具有较高效率，但在崎岖山地、坍塌废墟及可变形土壤上通行能力受限。陆地生物经过长期进化形成的运动策略为克服传统移动平台局限提供了设计原理。近期综述已从生物跳跃机制、软体爬行机器人驱动、腿足系统运动规划、软体机器人驱动与传感及多模态软体运动等角度展开探讨。然而，现有研究仍缺乏跨模式比较的统一框架：跳跃高度、攀爬力等性能指标需关联参考尺度、传感器布置、驱动约束与测试环境方能合理解读。本综述将六种选定运动模式与生物机制、反馈相关物理状态及代表性刚柔混合实现方案相关联，联合处理报告的传感与驱动布置、模式特定无量纲描述符及演示验证背景。该综述为有边界的叙述性综合，而非穷尽式调查或普适性性能排名。

2. 陆地仿生机器人的生物学模型与运动模式
2.1. 行走与奔跑
周期性肢体振荡驱动身体平移，离散足地接触提供支撑与推进。行走时身体重心沿弧线升降，实现重力势能与动能的周期性交换，构成高能效的生物学基础；奔跑时腿部像弹簧一样储存并释放弹性能量，弹簧负载倒立铺模型（Spring-Loaded Inverted Pendulum, SLIP）描述该跨物种行为，侧向腿弹簧模型（Lateral Leg Spring, LLS）将其扩展至水平面以稳定昆虫侧向运动。四足步态通过脊髓中枢模式发生器（Central Pattern Generators, CPG）协调足序，多足昆虫因冗余支撑而具备内在稳定性。模板-锚点假说区分低维全局运动模板与高维肌肉骨骼-神经锚点模型，为分层腿足机器人控制提供基础。肌肉-骨骼张力整合结构结合柔顺冲击吸收与自适应刚度，启发了刚柔耦合肢体设计。

2.2. 跳跃
跳跃的核心机制是弹性能量的逐渐储存与快速释放，肌肉在较长加载期内储能，随后在起跳时释放，产生远超直接肌肉收缩的瞬时功率。大型跳跃者还能通过着陆弹性结构回收冲击能量。完整跳跃包含起跳爆发力生成、空中姿态调节与着陆冲击衰减三个阶段。小尺度生物采用双稳态弹性结构，折纸气动执行器与燃烧驱动微型机器人分别提供紧凑动力单元与高峰值功率。

2.3. 攀爬
攀爬是在垂直或倒置表面的运动，需抵抗重力。生物附着策略包括：壁虎干粘附依赖微纳刚毛产生范德华力，可在真空中工作但易受灰尘影响；树蛙湿粘附依赖毛细与粘性力，对粗糙基底适应性更好；昆虫爪机械互锁嵌入多孔基底；章鱼负压吸附需光滑密封界面。近期弗吉尼亚爬山虎启发的生长介导粘附通过微结构生物膜渐进附着，扩展了可攀爬环境范围。

2.4. 蠕动爬行
蠕动爬行适用于狭窄空间，身体分段的协调轴向变形交替与环境接触和脱离。蚯蚓遵循环肌与纵肌收缩协调的收缩-锚定-伸展-释放循环；尺蠖采用ω形变形；蛇具有侧向波动、直线爬行和收缩运动等多样模式。该方式适合管道与裂隙，但本质较慢，研究重点在于优化驱动时序与开发各向异性摩擦表面。

2.5. 自适应形态发生与复合变形
自适应形态发生受生物体改变身体形态或肢体姿态的启发，使单一机器人能在陆地承重腿与水中推进鳍等状态间转换，实现支撑与推进的交替。

2.6. 滑翔
滑翔区别于纯跳跃，气动升力与阻力塑造空中轨迹，指地面运动任务中的非动力空中片段。飞鼠的柔顺翼膜增加平面面积，肢体与尾部运动调节迎角与方向。跨平台比较应报告滑翔比、升阻力系数与归一化发射速度，而非仅依赖跳跃高度。

2.7. 构型无关描述与模式特定无量纲变量
本文提出无量纲报告规范：参考长度L在重力主导腿足比较中取髋-地距离，在滑翔与身体变形描述符中取未变形纵向主体长度，且在形态变化或过渡期间保持不变。T表示连续等价事件的时间间隔。对于周期运动，定义无量纲净位移、相位、接触占空比及引力时间尺度与弗劳德数（Froude number, Fr）。无量纲运输成本（cost of transport, CoT）定义为单位重量与单位距离的能量消耗，要求相同能量边界并报告有效载荷与行程约定。对于非周期性事件如单次滑翔或形态变化，事件时长在t₀至t₁间测量，不转换为步态频率。构型无关描述指选择可观测状态而非通用控制模型；由于重力、附着、应变传播与气动力学调节不同运动，归一化保持模式特定。跨模式形态-功能对应需要任务特定的力学定义，平动刚度、转动刚度与弯曲刚度等需各自规定变形测量、加载方向与边界条件，且被动力学须与闭环效应区分。

3. 代表性机器人类别、技术实现与应用
3.1. 多足机器人
多足机器人利用冗余接触提供内在稳定性，适用于乱石堆与废墟。DASH与RoACH为克级六足原型，受限于电池与驱动功率而主要用于机制研究。RHex采用六根柔顺旋转腿，时钟驱动步态无需地形感知即可适应地面接触。重载六足平台具备Chebyshev-linkage legs，但仍是特定地形条件下的研究原型。CRABSTER200专为海底操作设计。RENS H3采用分层模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）与笛卡尔足力补偿，在崎岖地形实现更优侧向行走稳定性。技术就绪度（Technology Readiness Level, TRL）按NASA标准分级，但所引研究未提供统一鉴定记录，因此研究人员比较验证阶段而非分配单一类别TRL。

3.2. 四足机器人
四足机器人在速度、动态稳定性与平台质量间取得平衡，商业化程度最高。Boston Dynamics的BigDog采用液压驱动与分布式力传感，适用于重载运输；Spot结合激光雷达与惯性传感及NeBula自主架构实现GPS拒止环境建图，其仅本体感觉地形分类器经过最小冗余最大相关特征选择与主成分分析（Principal Component Analysis, PCA），以97%离线准确率区分混凝土、草地与砾石。MIT Cheetah系列针对高动态奔跑，Cheetah 3可在无视觉条件下爬楼梯。ANYmal平台通过动力学条件策略实现跨形态迁移。Unitree Go2采用感知-动作架构，以单深度相机完成障碍跨越。EPFL的PAWS平台利用协同柔顺复现自然步态并降低控制复杂度。

3.3. 跳跃机器人
跳跃机器人受袋鼠、青蛙等启发，核心挑战是高效储能与快速释放。Salto采用串联弹性功率调制，Salto-1P增加飞轮实现空中姿态控制与14g峰值加速度。昆虫尺度软燃烧执行器提供高瞬时功率。反复现场操作需耦合储能估计、姿态调节与着陆检测控制回路。

3.4. 滑翔机器人
滑翔机器人需独立处理翼几何、迎角与着陆能量。EPFL跳跃-滑翔机从2 m高度平均滑行4.52 m，较无机翼跳跃增加123%航程并降低54%冲击能量，但依赖外部相机测量轨迹。飞鼠启发机器人实现平均滑翔比1.88与13.38 cm/s行走速度。

3.5. 攀爬与蠕动机器人
3.5.1. 攀爬机器人
斯坦福干粘附系统以两个140 cm²手掌垫在垂直玻璃支撑70 kg人；HAMR-E采用电吸附实现垂直与倒置攀爬。变刚度粘附爪可在微重力下操作。浙江大学报道的生长介导攀爬机构可穿越复杂不连续表面。
3.5.2. 蠕动软体机器人
Zhang等开发的尺蠖启发多模态平台由三个人造气动肌肉驱动，水平速度21 mm/s，垂直速度15 mm/s，并承载约自重15倍的有效载荷。近期研究将驱动与传感解耦，但多数未报告闭环地形传感。

3.6. 复合运动模式：多模态融合
三辐条Whegs机构利用地形依赖辐条变形实现轮腿功能复用；AmphiHex-I通过缆线将钢板变形为承重腿或推进鳍。动力飞行跳跃微型机器人作为边界案例，跳跃比飞行节能64%，但功率与控制均在平台外。

3.7. 跨运动模式的驱动与传感要求
传感要求遵循状态变量。叙述性比较所选平台，区分报告测量与所需反馈。"未报告"不代表传感器不存在或传感不必要。CoT 0.45与滑翔比G 1.88等源报告指标不用于跨模式排名。附着余量、波体速度失配等因输入不足而未计算。四足研究提供详细状态反馈集成证据，而其他模式的不完整报告限制结论。续航需报告运行时间、占空比与完成距离，有效载荷比率须关联任务要求，系泊运行不等同于机载续航。

4. 讨论与展望
4.1. 跨运动模式的技术准备度
四足机器人跨越研究演示与现场应用，成熟度须针对特定配置与任务判断。Laikago在俯仰跑步机上的行走演示识别了接触可行性挑战，但不意味着四足无法在舰上操作；ANYmal C的林地测试表明视觉可通行性估计存在感知局限。跳跃与滑翔机器人证明相应功能，但性能依赖发射高度与气动状态。多足机器人中DASH与RoACH为实验室机制，RENS H3提供地形特定控制，而CRABSTER能力不直接迁移至废墟搜救。攀爬与蠕动演示提供任务特定证据，但不构成统一现场鉴定。

4.2. 续航与运动模式特定传感局限
机载能量、驱动与传感在固定预算内竞争，微型跳跃器与软体爬行器约束尤甚。异构结果不支持共同续航排名。报告条件应包括到达能量或任务故障极限的运行时间、占空比与完成距离。运输成本须明确能量边界与行程约定；有效载荷比率须关联任务性能。过渡能量应以焦耳报告并归一化通过mgL。接触鲁棒性应报告声明协议下的成功试验比例。

4.3. 刚柔耦合、具身智能与重载多足系统
刚柔耦合与形态协同设计链接承重、柔顺与变形示例。结构柔顺可降低控制或能量需求，如Mini Cheetah与PAWS。物理智能关注身体力学对控制的贡献。重载六足机器人值得进一步验证，未来测试应检验有效载荷、续航与地形扰动恢复。

4.4. 步态选择与行走-奔跑过渡
步态过渡选择涉及肢体协调与身体动力学模式，共享任务相关选择问题。最优步态相对于机器人、条件与目标定义。运输成本曲线可识别能量有利候选，但仅能量效率不建立任务适合性。增加速度有利于从钟摆式行走向弹簧样奔跑过渡。弗劳德数提供尺度归一化速度，但不建立通用切换阈值。实用规则是在匹配条件下比较可行步态的运输成本，并依赖接触与惯性反馈评估过渡稳定性。

5. 结论
综述识别六项重复生物原理：冗余支撑与相位协调、储能释放、升力-阻力与姿态调节、界面特定附着、传播应变波与交替锚定、几何或刚度重构。无量纲描述提供不依赖特定几何的量化框架，但需声明参考尺度与测试条件。验证证据不支持对整个运动类别的单一数值TRL评级，许多报告缺乏反馈变量或续航比较信息。进展需在可比任务协议下验证完整形态-环境-控制回路。