在受限空间内，传统的大型刚性机器人在执行检查和运输等任务时面临困难 [1], [2], [3]。因此，轻质敏捷的小型机器人应运而生 [4], [5], [6], [7], [8], [9], [10], [11], [12], [13], [14], [15], [16], [17], [18], [19], [20], [21], [22]。然而，在实际应用场景中，小型机器人遇到的受限工作空间通常是非结构化的，通常包含楼梯、凹槽、斜坡、之字形走廊或不平整的接触面。这些特征对小型机器人提出了两个基本要求。首先，机器人应适应不同地形的运动 [23], [24], [25]。其次，不平整的地形会干扰接触状态并导致倾覆，这使得机器人在操作过程中也应保持或恢复其姿态。因此，在非结构化环境中操作的小型机器人需要具有地形适应性运动和姿态鲁棒性以实现连续操作。
为了满足地形适应性运动的需求，许多具有多种运动模式的小型机器人已被开发出来。一种常见方法是使用多个执行器或多个机器人单元 [26], [27]。例如，液晶弹性体执行器已被集成以实现爬楼梯和地形穿越 [28]，形状记忆合金执行器已被用于实现爬行、滚动和跳跃 [29]。此外，连接微机器人已被用于转向和跨越间隙 [30]。虽然这种方法提供了灵活性，但执行器数量的增加 inevitably 导致结构和控制的复杂性增加。另一种方法是修改控制信号或外部驱动场 [31], [32]。磁场编程已被用于控制爬楼梯和转向 [33]，磁化柔性结构已被用于实现爬行和抓取 [34]。虽然上述方法实现了精确控制，但它们通常依赖于编程和外部磁场，导致更复杂的控制系统。因此，虽然这些研究提高了小型机器人的地形适应性，但其中许多仍然依赖于复杂的驱动或控制，这限制了它们在紧凑型无缆平台上的使用。
除了增加执行器数量或使用复杂控制外，结构设计提供了提高小型机器人地形适应性的另一种方式。关于结构设计，Wu 等人 [35] 提出了一种受蜗牛启发的单电机爬机器人，利用折纸结构和不对称锯齿结构实现各种地形上的爬行。这些研究表明，简单结构可以在运动产生中发挥积极作用。这一理念对于紧凑型无缆机器人极具吸引力，因为其空间、重量和控制资源有限。
地形适应性运动是小型机器人在非结构化环境中所必需的，但它并不能保证连续操作。在跨越台阶、斜坡、凹槽或不平整表面时，小型机器人可能会倾覆。一旦发生这种情况，原有的接触状态可能会丢失，运动机制可能不再有效工作。因此，机器人可能会停止移动，任务可能会失败。因此，还需要自复位来恢复工作姿态，使机器人能够在没有外部干预的情况下继续移动。目前，机器人实现自复位能力主要采用两种方法。第一种方法依赖于控制系统、传感器和算法进行姿态检测和调节。Yang 等人 [36] 提出了一种基于深度强化学习的跌倒恢复反馈控制策略，并在腿足机器人上演示了其实现。Lu 等人 [37] 提出了一种名为 FR-Net 的框架，其中通过质量接触预测网络估计机器人的质量分布和接触状态，以制定姿态恢复策略。这些方法可以实现精确的姿态恢复。然而，它们通常需要传感器、计算和闭环控制。这些要求增加了系统复杂性，并且在紧凑型无缆小型机器人中难以满足。
实现自复位的第二种方法依赖于多个执行器或特殊结构设计。Yim 等人 [38] 提出了一种爬跳机器人，其中集成了类似瓢虫翅膀的自复位机制以辅助翻转。Wang 等人 [39] 提出了一种气动跳跃机器人，其自复位气囊的充气使机器人在气囊支撑下翻滚，从而完成自复位。然而，在这两种机器人中，自复位机制和运动机制是相互独立的。因此，自复位机制在正常运动期间处于非活动状态，导致结构冗余。Ai 等人 [40] 提出了一种基于齿轮腿的气动驱动爬机器人，其中机器人主体由多腔气动执行器组成。自复位是通过充气和放气不同腔室来实现的。然而，依赖外部气泵对无缆操作构成了挑战。Kim 等人 [41] 提出了一种轻质紧凑的双面爬机器人，即使倾覆后也可以继续爬行。因此，更紧凑的解决方案是将运动和自复位集成到同一结构中，而不是添加单独的恢复机制。
尽管在地形适应性运动和自复位方面取得了进展，但将这些功能集成到具有简单且非冗余结构的紧凑型无缆小型机器人中仍然是一个挑战。为了应对这一挑战，本研究提出了一种基于电机驱动的昆虫级无缆爬机器人。在保持紧凑结构的同时，机器人能够适应各种地形，包括硬地面、砾石表面、草地、楼梯和弯曲通道。值得注意的是，该机器人具有独特的自适应自复位机制，通过桨叶和支撑杆结构的设计实现。该机制允许在倾覆后无需外部干预即可姿态自复位。在本研究中，首先介绍了机器人的结构设计和运动原理，然后建立了用于运动学和力学分析的理论模型，最后通过实验验证了其多地形穿越能力和自复位性能，讨论了机器人在受限空间和复杂环境等场景中的应用潜力。
