斯坦福发明长腿无人机等比例模仿猎鹰，能空中抓球树上栖息

　　12 月 3 日报道，12 月 1 日，斯坦福大学的一项新成果登上国际学术顶刊《科学》的子刊《科学・机器人学》封面。研究人员受鸟类启发，研发出一款名为 SNAG 的自动＂机器脚爪＂，可以使无人机能够在复杂的表面起飞和降落，并捕捉空中的物体。
　　多年来，无人机已经可以在天空上自由飞行，却并没有掌握稳定的着陆能力，经常＂栽跟头＂。鸟类几乎可以用脚爪缠住任何东西，掠过海浪尖的鹈鹕可以突然降落在码头的桩上，猫头鹰能以 64km/h 的速度俯冲下抓住一只老鼠，这为斯坦福大学的研究人员带来了启迪。
　　他们以一种名为游隼的猛禽为参照，采用 3D 打印的方式打造了这款名为 SNAG＂机器脚爪＂。它可以助一个无人机锁定与它们接触的任何东西，无论是可以栖息的树枝，还是空中抛落的球体。未来有一天，它可能使无人机飞到任何地方，甚至成为能＂捕猎＂的无人机。
　　论文链接：
　　https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.abj7562
　　01.＂带爪＂无人机飞入森林 能抓沙袋能接球
　　世界上没有两片相同的雪花，树枝也是一样，每根树枝的大小、形状和质地存在差异，比如有些可能是湿润的，或长满了苔藓，或有分叉。不过，鸟类落在树枝上时，不受这些树枝情况的影响，哪里都可以着陆。
　　斯坦福大学工程师马克・卡特科斯基（Mark Cutkosky）和大卫・伦廷克（David Lentink）实验室的研究人员对鸟类的着陆能力非常感兴趣。伦廷克说：＂对于我们来说，有个想法很鼓舞人心 —— 如果设计不同的起落架，机器人就可以在任何地方着陆。＂
　　于是，两个实验室的研究人员共同为＂空中机器人＂开发了一种自动＂机器脚爪＂，名为 SNAG。像真实的鸟类一样，SNAG 每次都以相同的方式靠近物体并着陆。
　　SNAG 能够成功抓握住空中的豆袋和网球，并在触发时以受控方式释放它们。论文提到，其脚和物体之间的速度差约为 5 m/s，与大多数猛禽的动态捕捉行为相比，这是小到中等水平。要知道，豆袋和网球都具有与游隼猎物相似的大小和重量。
　　最后，罗德里克带着 SNAG 进入附近的森林，在现实世界中，进行一些试运行。团队发现动态鸟类进近过程中尽管脚部误差很大，但仍能实现稳健的近水平着陆。
　　总体而言，SNAG 表现非常好，对其的下一步开发可能会集中在着陆前的动作优化上，例如提高机器人的态势感知和飞行控制能力。
　　该研究的第一作者罗德里克说：＂令我们惊讶的是，无论鹦鹉落在什么样的表面上，它们都做了同样的空中机动动作，用脚处理着陆材料表面纹理的可变性和复杂性。＂SNAG 研发期间经过了 20 次的迭代完善，最终才实现较好效果。
　　02.比照真鸟 3D 打印，实现两大机制
　　SNAG 的设计灵感来自鸟类后肢的功能解剖结构，包含一个受鸟类启发的双足足部和腿部系统，质量约为 250g。
　　在众多鸟类中，游隼的腿长和腿重在鸟类中具备普遍性，且可以每小时 200 英里的速度俯冲，并用爪子抓住其他鸟类。SNAG 的腿长尺寸、脚趾长度和爪子大小都是等比例参照两只 750g 的游隼，经过 3D 打印而来。
　　为了让更好地把握鸟类特征，研究人员曾对世界第二小的鹦鹉物种进行研究，包括同时用 5 个高速摄像机记录这些矮小鸟类在特殊栖木上来回飞行的动作，还使用传感器，捕获鸟类着陆、栖息和起飞相关的物理力的数据。
　　鸟腿和脚趾的刚性结构由骨骼和软骨组成，通过韧带连接在一起，并通过肌腱连接由肌肉驱动。类似地，SNAG 机器爪的刚性结构由硬塑料制成，抓取动作由一种人造肌腱和串联弹簧驱动，每条腿由一个电机驱动。
　　更进一步来看，SNAG 主要参考了真实游隼的两个关键运动机制，分别称为数字屈肌机制（DFM）和肌腱锁定机制（TLM）。
　　DFM 是一种类似鸟类降落站定时，降低冲击力的机制。也就是鸟腿降落中通过折叠的动作，冲击力可以被转化为更加强大的抓握力。SNAG 则通过肌腱弹簧拉伸，被动吸收冲击力，转而获得比电机驱动的更大抓握力。
　　再看看 TLM，这在鸟类的运动中是在每个脚趾肌腱相互作用下锁定住抓握状态、防止回弹的机制。SNAG 将 TLM 模拟物与脚踝锁定棘轮结合在一起，使 SNAG 能够在腿部折叠时保持来自 DFM 的额外抓地力的同时，防止回弹，从而让动作更稳。
　　为了更加还原真实鸟类的抓握能力，SNAG 可以说在很多细节上都高度还原了鸟类结构。比如，与鸟类脚爪类似的是，SNAG 的脚设有趾垫产生的摩擦，并且被指爪半包裹着，使 SNAG 可靠地掌握复杂的表面并保持牢固。03.可用于搜索、救援 让无人机更省电
　　实验室团队人员威廉・罗德里克（William Roderick）说：＂模仿鸟类的飞行和休息方式并不容易。鸟类经历了数百万年进化，这使鸟类看上去很容易完成起飞和着陆，即使森林中的树枝形态复杂、多变。＂
　　如果技术落地，SNAG 将有无数种可能的应用，包括搜索、救援和野火监测等等，它也可以添加到无人机以外的应用上。SNAG 还可以应用于环境研究，在进入森林的实验中，研究人员在机器人上安装了一个温度和湿度传感器，罗德里克用他来记录实验地俄勒冈州的小气候。
　　罗德里克说：＂这项工作的部分潜在动机是创造我们可以用来研究自然界的工具，如果我们能拥有一个像鸟一样行动的机器人，那将开启环境研究的全新方式。＂
　　SNAG 仍存在局限性，那就是它不是自主的。为了进行这些实验，飞行员必须远程控制机器人。不过，伦廷克和他的同事们正在研究一种方法，让机器人定位树枝，计算如何接近它，并自行着陆。
　　SNAG 并不是第一款带腿的飞行器，在 2019 年，加州理工学院的 LEg ON Aerial Robotic DrOne（又名 Leonardo）已首次亮相，它的四肢可以使它在地面上休息，旨在更好地探索火星。SNAG 和 Leonardo 都在追求同一件事：能源效率，因为将无人机悬停在适当位置以监视区域会迅速耗尽电池电量。
　　04.结语：仿生机器人发展迅速 仍面临自动化难题
　　在鸟类的启迪下，研究人员为无人机装上了＂脚爪＂，实现在不平坦环境下的顺利降落，甚至进化为＂捕手＂。背后，不仅是对鸟类腿和爪的结构的复制，更是对其中运动机制的借鉴，需要大量的数据收集和实地试验。
　　近年来，仿生机器人成为越来越热门的方向，无论是机器狗、机器鱼还是现在模仿鸟类的机器爪，都在解决很多机器人运动的难题。但与此同时，这些仿生类机器设备很多仍难实现自主化地运动，有目地自主执行任务，仍需要研究人员进一步探究。