“这种软体弹跳机器人可在 15 毫秒内完成跳跃，起跳速度超过每秒 2 米，且能够跳跃超过其自身高度的 108 倍，这是迄今为止软体机器人弹跳的最高水平。”浙江大学张承谦博士表示。

他所描述的是最近与团队开发一项研究成果——磁场驱动的超快速双稳态软体弹跳机器人。

它由非磁性和磁性弹性体组成，形成了类似金字塔的折叠结构，能够根据内部势能的变化保持两种稳定状态，为未来在复杂环境中的机器人应用提供了新的可能性。

图丨该论文第一作者唐道梵（左）和共同一作兼通讯作者张承谦（来源：张承谦）

近日，相关论文以《双稳态软体弹跳机器人能够快速响应并具有高起跳速度》（Bistable soft jumper capable of fast response and high takeoff velocity）为题发表在 Science Robotics[1]。

浙江大学博士生唐道梵是第一作者，张承谦博士是共同一作兼通讯作者，浙江大学赵朋教授和美国卡内基梅隆大学卡梅尔·马吉迪（Carmel Majidi）教授担任共同通讯作者。

图丨相关论文（来源：Science Robotics）

过去，该团队已经在折纸平面结构方向取得进展，在此基础上，他们进一步提出：如果将折纸做成立体结构会实现怎样的效果呢？

在探索过程中，研究人员意外发现了一种具有双稳态特性的结构，它能够维持在两个稳定状态，并通过外部磁场触发结构的快速转变，来实现能量的瞬时释放。

唐道梵表示：“这种结构的独特之处在于其能量存储和快速释放的能力，这启发了我们将这一特性应用于需要快速能量释放的弹跳机制。”

图丨双稳态软体弹跳机器人的构造、机制和最大弹跳高度（来源：Science Robotics）

为提升输出功率，研究人员从以下两方面着手：

首先，缩短结构形变过程中越过能量最高点，并进入下一个稳态所需的时间，这要求优化结构设计以实现快速切换稳态。

其次，增大能量顶峰与下个稳态之间的能量峰值差距，通过调整机器人的金字塔结构建模参数，控制其在达到临界值时储存的能量最大化，同时释放时间最小化。

传统的软体材料因柔顺性而无法产生巨大力量，限制了其承载能力。

与之对比的是，该研究中的软材料通过采用功率放大机制，在单位时间内快速释放能量，实现了高输出功率。

基于功率放大原理，研究人员对结构进行了优化，以提高其整体输出功率，从而实现更高的弹跳性能。通过精细调整增强了弹跳高度，使软体弹跳机器人的性能得到了显著提升。

实际上，弹跳机器人面临的主要挑战之一，是如何构建除跳跃之外的第二种运动模式——连续微跳模式。该模式能在高频率下实现小幅度且精细的位置调控，弥补单纯大范围跳跃可能带来的位置不可控性的问题。

为了实现双稳态结构的精确控制，该课题组进行了大量实验和理论模拟，成功区分并实现了这两种运动模式的有效切换。他们通过调整结构参数，如折痕的厚度、宽度以及整体结构的高度等，优化了能量存储和释放的过程。

因此，除了在弹跳高度和响应速度方面实现优越性能，弹跳机器人在可控性方面也具有显著优势，能够实现“指哪跳哪”。

在实际应用方面，研究人员展示了双稳态软体弹跳机器人在复杂环境中的多模态运动能力。

例如，在模拟的管道清洗任务中，该机器人成功地通过了充满水的管道，并释放化学剂净化管道中的水。这一演示不仅证明了机器人在干燥和水下环境中的操作潜力，也展示了其在狭窄和复杂环境中的适应性。

未来，该技术在有望应用于胶囊微型机器人等需要高能量存储释放的领域，帮助机器人在体内快速实现能量存储和释放，并满足组织抓取或药物释放的需求。

此外，该课题组将探索机器人小型化方向，通过解决一系列科学问题，使其能够进入医学和生物学环境，如人体或动物体内。

目前，该研究面临的困难之一在于，没有成熟的一体化的制造方法来构建金字塔状结构，特别是在保证结构强度和制造精度的前提下，手工制作难以实现非常小且精细的结构。

“若要达到更高的跳跃倍数，需要将机器人做得更小、更精细，但现有的制造技术限制了这一目标的实现。”张承谦表示。

另一方面，他们在驱动方式方面也将寻求创新，希望通过集成感知能力，将软体弹跳机器人发展成为驱感知一体的机器人，使机器人不仅具备运动能力，还能进行环境感知和信号传输。

具备感知能力的软体机器人将具有更广阔的应用潜力，例如进入人体后能够传输回位置信息和环境信号，从而实现对其整体环境的清晰了解，这是也目前软体机器人发展的重要方向。

此外，该课题组还计划探索机器人的集群控制，通过磁场的精确调控实现对多个机器人的单独控制。这一技术的发展有望为软体机器人在搜索救援、环境监测等领域的应用提供新的可能性。

参考资料：

1.Tang,D., Zhang,C. et al. Bistable soft jumper capable of fast response and high takeoff velocity. Science Robotics 9,93 (2024).

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