章魚，憑借其高效的神經(jīng)肌肉層級(jí)結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)復(fù)雜且靈巧肢體的精準(zhǔn)操控。這一結(jié)構(gòu)整合了富含傳感器的吸盤、臂內(nèi)具身計(jì)算以及集中式高級(jí)推理功能，是面臨機(jī)械自由度高、通信通道需求大等挑戰(zhàn)的軟體機(jī)器人設(shè)計(jì)的重要靈感來源。

受章魚層級(jí)智能啟發(fā)，此前已有研究人員嘗試在軟體機(jī)器人系統(tǒng)中模擬這種生物特性。相關(guān)研究主要采用分層架構(gòu)設(shè)計(jì)，通過整合基礎(chǔ)吸盤、軟體計(jì)算元件和執(zhí)行器，將感知、決策和執(zhí)行功能下放至機(jī)器人末端。然而，現(xiàn)有方案在實(shí)現(xiàn)完整功能集成方面仍存在明顯局限。特別是在同時(shí)實(shí)現(xiàn)吸力粘附、具身智能和多模態(tài)感知的層次化系統(tǒng)構(gòu)建方面，目前尚未取得突破性進(jìn)展。

▍受章魚層級(jí)智能啟發(fā)，開發(fā)新型流體驅(qū)動(dòng)軟體機(jī)器人系統(tǒng)

針對(duì)上述問題，來自英國布里斯托爾布里斯托爾機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室和南方科技大學(xué)的研究人員前不久進(jìn)行了深入研究，并從章魚的層級(jí)智能中獲取靈感，開發(fā)了一種新型流體驅(qū)動(dòng)（氣動(dòng)或液壓）軟體機(jī)器人系統(tǒng)。該系統(tǒng)借鑒了章魚神經(jīng)肌肉系統(tǒng)的一層級(jí)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)思路，由中央大腦負(fù)責(zé)高級(jí)感知和決策功能，嵌入式STS（人工神經(jīng)節(jié)）處理低級(jí)信號(hào)和控制指令。吸盤、壓力傳感器、STS 和驅(qū)動(dòng)泵則分別對(duì)應(yīng)章魚的吸盤、SR、神經(jīng)節(jié)和肌肉。

值得注意的是，該系統(tǒng)在低級(jí)自主控制實(shí)現(xiàn)方式上與生物原型存在差異。章魚通過神經(jīng)信號(hào)分別控制神經(jīng)元和肌肉系統(tǒng)，而該研究采用流體流動(dòng)同時(shí)實(shí)現(xiàn)控制（通過STS）和驅(qū)動(dòng)（通過軟執(zhí)行器）功能。這種集成化設(shè)計(jì)更適合軟體機(jī)器人應(yīng)用，使其能夠通過簡單的非電子控制器完成復(fù)雜任務(wù)。

與現(xiàn)有流體驅(qū)動(dòng)智能系統(tǒng)相比，該研究提出的分層吸盤智能架構(gòu)在系統(tǒng)復(fù)雜度和多功能性方面表現(xiàn)更優(yōu)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，該系統(tǒng)能夠穩(wěn)定抓取脆弱物體，并實(shí)現(xiàn)多段機(jī)器人的快速響應(yīng)和順序驅(qū)動(dòng)。通過低成本、易集成的技術(shù)方案，該研究為仿生機(jī)器智能研究開辟了新途徑。其開發(fā)的吸力智能模塊可有效提升流體驅(qū)動(dòng)軟體機(jī)器人的智能水平，同時(shí)降低計(jì)算資源需求，在工業(yè)搬運(yùn)、智能制造、醫(yī)療輔助等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用前景。其STS的可編程特性也為開發(fā)先進(jìn)智能流體執(zhí)行器提供了新可能。結(jié)合分層智能系統(tǒng)，這一技術(shù)路線有望推動(dòng)具有高級(jí)感知、分布式控制和自主行為能力的新一代軟體機(jī)器人發(fā)展。

目前，該研究成果的相關(guān)論文已以“Embodying soft robots with octopus-inspired hierarchical suction intelligence”為題發(fā)表在《Science Robotics》上。

那么，該研究成果具體是如何實(shí)現(xiàn)的呢？接下來，和機(jī)器人大講堂一起來深入探索~

▍開發(fā)雙重策略分層處理，實(shí)現(xiàn)低級(jí)自主行為與多元感知交互

章魚的智能吸盤系統(tǒng)具有獨(dú)特的層級(jí)結(jié)構(gòu)。每條腕足由多個(gè)節(jié)段組成，每個(gè)節(jié)段包含一對(duì)環(huán)繞的復(fù)雜吸盤。吸盤感受器（SR）分布在吸盤邊緣，用于獲取環(huán)境信息。神經(jīng)纖維將吸盤神經(jīng)節(jié)（SG）和臂神經(jīng)節(jié)（BG）與SR、吸盤肌（SM）及臂肌（BM）相連接。其中，吸盤神經(jīng)肌肉回路（SR、SG和SM）主要負(fù)責(zé)吸力控制，而臂神經(jīng)回路（BG和BM）則控制腕足運(yùn)動(dòng)。

當(dāng)受到物理刺激時(shí)，信息通過兩個(gè)并行通路處理：一條通路產(chǎn)生局部反饋信號(hào)驅(qū)動(dòng)肌肉細(xì)胞，使吸盤自動(dòng)產(chǎn)生吸力；另一條通路將感覺信號(hào)傳遞至中腦進(jìn)行高級(jí)感知。這種分布式處理機(jī)制降低了中樞神經(jīng)系統(tǒng)的計(jì)算負(fù)擔(dān)，提高了響應(yīng)速度。

基于上述原理，研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了流體驅(qū)動(dòng)（氣動(dòng)或液壓）軟體機(jī)器人系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用硅膠吸盤模擬章魚吸盤，軟流體執(zhí)行器模擬腦細(xì)胞（BM）動(dòng)作驅(qū)動(dòng)機(jī)械臂，吸力觸發(fā)開關(guān)（STS）模擬腦源性神經(jīng)元（BG）的具身化低級(jí)計(jì)算功能，壓力傳感器模擬感知器（SR）并通過吸力流獲取環(huán)境信息，計(jì)算機(jī)和算法則負(fù)責(zé)模擬中樞大腦并做出高級(jí)決策。這種分布式嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì)使軟機(jī)器人能夠以簡單的結(jié)構(gòu)和較低的計(jì)算成本實(shí)現(xiàn)吸力粘附、環(huán)境感知等功能。

• 基于吸力的具身智能策略：實(shí)現(xiàn)類章魚低級(jí)自主行為

在章魚體內(nèi)，吸盤機(jī)械感受器能夠?qū)h(huán)境刺激轉(zhuǎn)化為神經(jīng)信號(hào)，通過局部神經(jīng)節(jié)實(shí)現(xiàn)快速響應(yīng)，并無需中樞大腦進(jìn)行更高級(jí)計(jì)算。受此啟發(fā)，研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了基于吸力的具身智能策略。該策略通過機(jī)器人體內(nèi)感知和控制的局部集成感知與控制功能，使其能夠?qū)崿F(xiàn)類似章魚的低級(jí)自主性，包括抓取支撐薄弱的易碎物體以及吸吮和纏繞未知物體。

通過兩類實(shí)驗(yàn)，研究團(tuán)隊(duì)驗(yàn)證了基于吸力的具身智能策略。在機(jī)械手配置方面，團(tuán)隊(duì)則開發(fā)了兩種驗(yàn)證平臺(tái)：第一種為四指機(jī)械手結(jié)構(gòu)，每個(gè)獨(dú)立手指配備指尖吸盤，由四個(gè)隔膜泵和三個(gè)STS模塊協(xié)同控制。該設(shè)計(jì)采用多泵獨(dú)立供流方案，有效避免了通道干擾問題，使系統(tǒng)空間布局更具靈活性。第二種為仿章魚臂機(jī)器人，由五個(gè)獨(dú)立節(jié)段構(gòu)成，通過四個(gè)STS模塊和五個(gè)泵實(shí)現(xiàn)驅(qū)動(dòng)控制。該系統(tǒng)的泵體、電池及STS模塊均可集成于緊湊的機(jī)械手內(nèi)部，無需依賴外部電動(dòng)控制器。同時(shí)，STS模塊的模塊化設(shè)計(jì)使其具備良好的系統(tǒng)擴(kuò)展性。

在自主吸力行為測(cè)試中，機(jī)器人系統(tǒng)模擬了章魚吸盤接觸物體時(shí)的神經(jīng)肌肉反應(yīng)機(jī)制。當(dāng)吸盤接觸光滑表面時(shí)，系統(tǒng)能在短時(shí)間內(nèi)建立密封并阻斷執(zhí)行器充氣，這一過程通過簡單的流體回路實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，單根軟手指可輕柔抓取薄弱氣球，四指機(jī)械手則能安全抓取無殼雞蛋和易碎果凍等物體，有效避免了傳統(tǒng)機(jī)械手因擠壓力不可控造成的損傷。

在吸吮與卷曲協(xié)同行為測(cè)試中，系統(tǒng)通過STS模塊模擬了章魚神經(jīng)節(jié)的局部計(jì)算功能。STS采用硅膠半球形彈跳膜設(shè)計(jì)，可根據(jù)壓力變化自主調(diào)節(jié)流體路徑。測(cè)試結(jié)果表明，四指機(jī)械手和五節(jié)段章魚臂機(jī)器人能通過泵與STS的聯(lián)動(dòng)，依次觸發(fā)手指彎曲或臂節(jié)卷曲動(dòng)作，實(shí)現(xiàn)對(duì)未知形狀物體的自適應(yīng)環(huán)繞。值得注意的是，該系統(tǒng)無需電動(dòng)控制器即可實(shí)現(xiàn)功能集成，且STS模塊體積可縮小至原始尺寸的1/8。

• 基于吸力的多模態(tài)感知策略：解碼環(huán)境物理量實(shí)現(xiàn)多元感知

章魚吸盤與人造吸盤的感知均基于對(duì)可測(cè)量物理量的解碼。章魚的吸盤機(jī)械感受器可將細(xì)胞變形轉(zhuǎn)化為神經(jīng)信號(hào)并傳輸至中樞大腦解碼，而基于流體的傳感方式則通過壓力傳感器測(cè)量吸力流體壓力，將吸盤內(nèi)外壓力差直接轉(zhuǎn)化為反映吸盤與環(huán)境物理相互作用的電信號(hào)，為機(jī)器人感知環(huán)境提供了更簡化的路徑。

以中心帶孔的吸盤為例，其典型應(yīng)用場(chǎng)景分為兩類：非接觸式場(chǎng)景中，吸盤持續(xù)吸入環(huán)境介質(zhì)，測(cè)得的壓力值與環(huán)境介質(zhì)粘度相關(guān)；接觸表面并受拉力作用時(shí)，壓力值則與環(huán)境介質(zhì)粘度、接觸表面粗糙度及拉力相關(guān)。基于此，研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了基于流體壓力分析的多模態(tài)感知系統(tǒng)。該策略通過簡單信號(hào)分類器，使機(jī)器人能夠感知接觸、流體粘度、表面粗糙度及拉力等環(huán)境條件。

通過收集不同環(huán)境介質(zhì)（空氣/水）、表面粗糙度（320-1000 粒度砂紙）及拉力組合下的壓力信號(hào)，研究就該策略有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果顯示，吸盤從空氣進(jìn)入水中時(shí) pm 快速下降，接觸砂紙時(shí) pm 呈階躍變化，干燥環(huán)境中拉力變化與 pm 相關(guān)而水中無明顯關(guān)聯(lián)。通過設(shè)計(jì)四個(gè)分類器（M1-M4）及曲線擬合模型，系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)環(huán)境介質(zhì)變化、接觸發(fā)生、表面粗糙度的識(shí)別及拉力趨勢(shì)預(yù)測(cè)。其中，空氣與水中事件分類準(zhǔn)確率超 95%，水下表面粗糙度分類準(zhǔn)確率約 71%，干燥環(huán)境拉力預(yù)測(cè)平均誤差 27%。

▍融合雙重策略于一體，實(shí)現(xiàn)粘附、具身智能等多重功能集成

研究團(tuán)隊(duì)通過整合基于吸力的具身智能與多模態(tài)感知功能，實(shí)現(xiàn)了單一系統(tǒng)的雙重策略協(xié)同運(yùn)行。該系統(tǒng)利用吸力流的能量（壓力變化）與信息（壓力信號(hào)），使粘附、具身智能及環(huán)境感知等功能互不干擾地集成于同一平臺(tái)。

在一個(gè)簡單系統(tǒng)中，研究團(tuán)隊(duì)展示了這種分層智能的運(yùn)作模式。該系統(tǒng)由一臺(tái)計(jì)算機(jī)（上級(jí)控制器）、一個(gè)STS（下級(jí)控制器）、兩個(gè)泵以及一個(gè)軟體夾持器組成。在工作流程上，計(jì)算機(jī)向兩個(gè)泵發(fā)送供電指令后，STS會(huì)阻斷泵1的抽真空流，此時(shí)泵2的充氣流驅(qū)動(dòng)執(zhí)行器伸展。由于STS僅抑制了泵1的流量而未完全阻斷泵2的充氣，執(zhí)行器將持續(xù)伸展至平衡位置。當(dāng)吸盤接觸并捕獲物體（阻斷泵2的充氣流）后，STS切換至開啟泵1的通道，使執(zhí)行器縮回。此過程中產(chǎn)生的壓力信號(hào)被傳輸至計(jì)算機(jī)進(jìn)行感知分析。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，該系統(tǒng)對(duì)物體濕度、質(zhì)量及表面粗糙度的檢測(cè)平均準(zhǔn)確率超過89%。

這種分層架構(gòu)還催生了一些獨(dú)特的動(dòng)態(tài)響應(yīng)特性。例如，當(dāng)目標(biāo)接觸面積過小（實(shí)驗(yàn)采用直徑8毫米圓頭銷）時(shí)，吸盤雖能觸發(fā)STS卻無法產(chǎn)生足夠吸附力。這導(dǎo)致STS在開閉狀態(tài)間反復(fù)切換，使執(zhí)行器產(chǎn)生頻率3.4Hz、振幅0.2毫米的振蕩位移（3V泵驅(qū)動(dòng)條件下）。值得注意的是，該振蕩具有自定位特性——當(dāng)機(jī)械臂移動(dòng)執(zhí)行器上端時(shí)，系統(tǒng)能自動(dòng)調(diào)整長度使振蕩始終維持在接觸點(diǎn)。這一過程完全由下級(jí)控制器自主協(xié)調(diào)，無需上級(jí)干預(yù)。

同時(shí)，通過高通濾波器（標(biāo)記為p_highpass）將壓力信號(hào)傳輸至計(jì)算機(jī)處理，系統(tǒng)可檢測(cè)執(zhí)行器上端的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。這些數(shù)據(jù)有助于機(jī)器人更精準(zhǔn)地理解環(huán)境并制定決策。此外，該系統(tǒng)還能實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互功能：輕觸吸盤孔可觸發(fā)執(zhí)行器回縮，而移除接觸后STS會(huì)重新驅(qū)動(dòng)伸展至平衡位置。

研究結(jié)果表明，這種吸力驅(qū)動(dòng)與感知融合的策略為軟體機(jī)器人自主操作與環(huán)境交互提供了新的技術(shù)路徑。

▍結(jié)語和未來

該研究成功構(gòu)建了一種基于吸力的軟體機(jī)器人系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了具身計(jì)算、多模態(tài)感知與吸力吸附功能的集成化架構(gòu)。實(shí)驗(yàn)表明，該系統(tǒng)能夠在不依賴復(fù)雜集中式計(jì)算或電子控制的情況下，完成與不確定精細(xì)環(huán)境的自主交互。這一成果驗(yàn)證了仿生分層控制在提升軟體機(jī)器人適應(yīng)性與魯棒性方面的可行性，為多功能智能機(jī)器的設(shè)計(jì)提供了新的技術(shù)思路。

當(dāng)然，目前的研究也仍存在若干可改進(jìn)空間。在硬件設(shè)計(jì)方面，實(shí)驗(yàn)采用的管路系統(tǒng)保留了較長的外部管段以便于演示驗(yàn)證，團(tuán)隊(duì)考慮未來將管路嵌入腔室內(nèi)部以提升集成度。同時(shí)，STS模塊的尺寸可通過優(yōu)化卡扣結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步小型化。

在功能適應(yīng)性方面，雖然現(xiàn)有吸盤已展現(xiàn)出對(duì)表面形貌的基礎(chǔ)適應(yīng)能力，但在部分極端條件下仍會(huì)出現(xiàn)吸附失效現(xiàn)象。后續(xù)研究中，團(tuán)隊(duì)會(huì)繼續(xù)探索將高級(jí)主動(dòng)控制策略與現(xiàn)有低級(jí)吸力智能相結(jié)合，以增強(qiáng)系統(tǒng)適應(yīng)性。

參考文章：

https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.adr4264#abstract