《Machines》：A Review of the State of the Art and Development Trends of Tensegrity Mobile Robots
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基于由不连续受压元件和连续受拉元件组成的结构，张拉整体移动机器人（Tensegrity Mobile Robots）结合了刚性结构的承载能力与柔性系统的变形能力，在灾害救援、管道检测、行星探测和复杂地形作业等领域展现出巨大的应用潜力。研究人员系统综述了张拉整体
基于由不连续受压元件和连续受拉元件组成的结构，张拉整体移动机器人（Tensegrity Mobile Robots）结合了刚性结构的承载能力与柔性系统的变形能力，在灾害救援、管道检测、行星探测和复杂地形作业等领域展现出巨大的应用潜力。研究人员系统综述了张拉整体结构（Tensegrity Structures）在移动机器人领域的技术现状与发展趋势。首先，基于结构组成，将现有张拉整体移动机器人分为四类：滚动步态机器人（Rolling-Gait Robots）、爬行步态机器人（Crawling-Gait Robots）、跳跃步态机器人（Hopping-Gait Robots）和多模式运动机器人（Multimodal Locomotion Robots）。分析了它们的典型运动模式、代表性进展和应用场景。其次，研究人员从自应力平衡（Self-Stress Equilibrium）、形态找形方法（Form-Finding Methods）、驱动机制（Actuation Mechanisms）、建模与仿真（Modelling and Simulation）以及控制策略（Control Strategies）等方面总结了张拉整体移动机器人的关键技术进展，重点关注电缆驱动（Cable-Actuated）、杆件驱动（Rod-Driven）、柔性驱动（Flexible Drive）、基于位置的有限元建模（Position-Based Finite Element Modelling, PFEM）、中央模式发生器（Central Pattern Generators, CPG）和强化学习控制（Reinforcement Learning Control）。此外，研究人员指出当前研究仍面临诸多挑战，如复杂动力学建模和运动控制精度不足。最后，研究人员讨论了未来的发展方向。本文旨在为张拉整体移动机器人的结构设计、运动控制和工程应用提供参考。
**2. 张拉整体移动机器人的分类**
根据运动模式，张拉整体移动机器人分为四类：滚动步态机器人、爬行步态机器人、跳跃步态机器人和多模式运动机器人。
**2.1. 滚动步态张拉整体机器人** 滚动通过改变结构形状和内力分布使质心移出支撑区域实现。电缆驱动球形机器人（如六杆球形机器人、TR-6、SUPERball）利用电缆伸缩改变预应力，实现多方向滚动，但存在驱动冗余和能量问题。杆件驱动机器人（如Spikebot）通过改变压杆长度直接驱动，适合快速重构和多模式运动，但受限于线性执行器质量和行程。棱柱形机器人（如四棱柱机器人）具有更少接触面，运动更可预测，但灵活性较低。比较表明，电缆驱动球形机器人方向灵活性和抗冲击性优异，但需要大量执行器；杆件驱动适合快速形态变化；棱柱形适合结构环境。
**2.2. 蠕动步态张拉整体机器人** 基于软体动物（如蚯蚓、尺蠖）运动，通过周期性身体变形和不对称摩擦产生推进。单模块机器人（如Shibata等早期机器人）结构简单，但步长短、运动不连续。串联模块机器人（如Dai等开发的蠕虫状机器人）通过多模块相位差产生行进波，实现更平滑运动，但控制复杂度高。摩擦管理机制通过各向异性摩擦元件或径向膨胀实现锚定，但对环境敏感。驱动策略以电机驱动电缆为主，还包含被动耦合、扭转人工肌肉和多稳态机构。单模块与串联模块各有适用场景，电机驱动提供可控性，但硬件和能量需求不同。
**2.3. 跳跃步态张拉整体机器人** 跳跃通过能量存储-快速释放实现。形状记忆合金（SMA）驱动机器人（如Chung等）利用SMA弹簧收缩储能，结构集成度高，但热循环限制频率。双稳态跳跃机器人（如Shimura等）通过快闪机制释放能量，可实现低频驱动的高功率输出，但耐久性需验证。电磁驱动跳跃机器人（如Mo等）响应快，但峰值电流和行程有限。伺服驱动跳跃机器人（如Mo等）控制精度高，但质量和摩擦增加。弹性储能跳跃机器人（如Tang等、Green等）分离慢速充能与快速释放，适合高功率和定向跳跃，但机械复杂。比较表明，SMA和双稳态紧凑，电磁和伺服响应快，弹性储能适合高跳。
**2.4. 多模式与跨域张拉整体机器人** 单一运动模式适应特定地形，多模式机器人通过结构变形、模块化或混合推进实现多种运动。单主体多步态机器人（如TR-6、Spikebot、热响应结构）通过不同驱动序列实现多种运动，但模式有限。模块化可重构机器人（如Hu等七模块机器人、MoTeR平台）通过模块组合实现广泛运动，但系统复杂度和累积柔顺性增加。异构跨域机器人（如陆空机器人、水陆两栖机器人）整合张拉整体结构与飞行、水下推进或轮式平台，功能互补，但需解决介质转换和系统集成。比较表明，固定拓扑多步态适合预定义地形，模块化可重构适应性强，跨域机器人覆盖最广但控制要求最高。
**2.5. 跨类别比较** 滚动强调连续移动和抗冲击，爬行强调锚定和顺应性，跳跃强调瞬时功率和越障，多模式强调任务多样性。运动模式选择应基于环境约束和任务需求，而非结构新颖性。
**3. 张拉整体移动机器人的关键技术**
**3.1. 自应力平衡特性** 自应力是张拉整体结构区别于其他索杆系统的核心特征，通过索的预张力和杆的压应力形成自平衡内力状态。数学上通过节点力平衡方程 At = 0 描述，其中 A 为平衡矩阵，奇异值分解（SVD）可获取自应力模态和位移模态。自应力分布直接影响初始构型和刚度，进而影响运动性能。低预应力利于变形，高预应力提高刚度，应根据任务需求平衡。
**3.2. 形态找形方法** 形态找形确定给定拓扑和预应力下的自平衡几何构型，是典型非线性逆问题。主要方法包括：力密度法（计算效率高，但不直接控制杆长）、缩减坐标法（控制杆长，但符号操作复杂）、动态松弛法（模拟虚拟阻尼收敛，但初始构型敏感）、智能优化方法（如遗传算法、粒子群优化）和基于SVD的方法。没有通用最优方法，力密度法适合快速探索，动态松弛适合非线性结构，混合优化适合多约束问题。
**3.3. 主要驱动方法** 电缆驱动（最广泛）通过电机收放电缆改变内力，但冗余和执行器质量大；杆件驱动通过改变压杆长度实现变形，避免电缆缠绕，但受限于线性执行器质量；气动人工肌肉（如McKibben肌肉）具有高柔顺性和力重比，但需气源和阀门；热致动人工肌肉（如扭转人工肌肉）紧凑，但冷却慢；电磁和伺服系统响应快，但质量或峰值电流高；弹性储能系统适合高瞬时功率。没有驱动方式普遍优越，应根据变形范围、响应速度、能耗和可靠性选择。
**3.4. 建模与仿真方法** 牛顿-欧拉方法从力和力矩平衡建立方程，直观但适合部件数少的系统；欧拉-拉格朗日方法从系统能量出发，适合能量分析和参数优化；基于位置的有限元方法（PFEM）提供统一框架，引入摩擦簇状电缆单元，能处理任意拓扑和非线性，适合高保真结构分析和轨迹映射，但计算量大。建模方法应匹配用途，实时控制优选简化多体模型，离线设计优选PFEM。
**3.5. 控制方法** 基于规则和优化的控制（如进化算法、粒子群优化）适合固定构型和预定义序列；中央模式发生器（CPG）适合周期性运动，能降低维数并与张拉整体网络耦合；强化学习（如深度强化学习、对称降维强化学习）在复杂接触动力学和不确定环境中表现优异，已成功部署于SUPERball硬件。控制方法应根据运动周期性、模型可用性、环境不确定性和计算资源选择，层次化控制适合多模式机器人。
**4. 挑战与未来展望**
**4.1. 当前主要挑战** 包括非线性动力学建模与控制复杂性（节点位置误差需低于5%）、拓扑与任务耦合设计（多数优化仍模型特定）、驱动与能量独立性（执行器质量、功率密度和续航限制）、分布式传感与集成（直接测量索张力、接触状态困难）、可观性与状态估计（配置歧义，位置漂移需小于5%）、仿真到现实迁移（成功率需超90%，性能损失低于15%）。这些挑战相互关联，需系统级开发。
**4.2. 未来方向** 包括混合物理与数据驱动方法（结合分析力学与数据驱动，如PFEM与对称降维学习）、多模式与跨域运动（强调模式切换稳定性和自主选择）、集成驱动、传感与变刚度（如准直驱电缆执行器、活性材料缆线）、可复现平台与真实环境验证（需要标准指标和开放硬件）。总体而言，领域正朝着更集成和自适应系统发展，但广泛部署仍需现场验证、能量自主和耐久性测试。
