受章魚吸盤及其神經(jīng)肌肉層級結(jié)構(gòu)的啟發(fā)，南方科技大學(xué)與英國布里斯托大學(xué)合作開發(fā)了一種具有自主智能與多模態(tài)感知能力的軟體機(jī)器人系統(tǒng)。
該設(shè)計模仿了章魚吸盤的結(jié)構(gòu)與感知控制機(jī)制，使人造吸盤在抓取物體時內(nèi)部可產(chǎn)生顯著的氣壓變化，這種變化能夠觸發(fā)類似章魚神經(jīng)介入信號的響應(yīng)行為，從而實現(xiàn)對軟體機(jī)器人動作的智能調(diào)控。
值得注意的是，該研究創(chuàng)新性地將吸附、感知與智能控制三大功能整合于單一流體架構(gòu)中，且無需依賴復(fù)雜的電子控制系統(tǒng)。這一仿生技術(shù)不僅實現(xiàn)了高效、靈活的抓取與環(huán)境感知，還具有廣泛的實際應(yīng)用前景，包括工廠機(jī)械手臂、安全人機(jī)交互、植入式醫(yī)療設(shè)備以及農(nóng)業(yè)自動化采摘等多個領(lǐng)域。
圖丨 Science Robotics 當(dāng)期封面（來源：Science Robotics）
審稿人之一認(rèn)為，該團(tuán)隊所提出的解決方案十分優(yōu)雅，具有創(chuàng)新性、吸引力與簡潔性，值得在 Science Robotics 期刊上發(fā)表。另一位審稿人完全認(rèn)同作者的愿景，即通過具身智能（embodied intelligence）實現(xiàn)軟體機(jī)器人控制，從而降低計算需求。
日前，相關(guān)論文以《仿章魚層級化吸附智能的軟體機(jī)器人具身化設(shè)計》（Embodying soft robots with octopus-inspired hierarchical suction intelligence）為題發(fā)布在 Science Robotics，并被選為期刊當(dāng)期封面。南方科技大學(xué)副教授、布里斯托大學(xué)榮譽(yù)研究員岳天奇是第一作者，布里斯托大學(xué)喬納森·羅斯特（Jonathan Rossiter）教授擔(dān)任通訊作者。
圖丨相關(guān)論文（來源：Science Robotics）
真空吸盤作為一種典型的人造仿生工具，其設(shè)計靈感直接來源于章魚的吸盤結(jié)構(gòu)。研究表明，章魚擁有八條腕足和數(shù)百個吸盤，每個吸盤都能夠像獨(dú)立的生命體一樣迅速響應(yīng)外界刺激，自主調(diào)整動作以抓取物體。
岳天奇指出：“這說明章魚的吸盤并非完全由中央大腦控制，很多行為屬于自發(fā)性的本能反應(yīng)。生物學(xué)報道常稱章魚有九個‘大腦’——實際上，它具備一個中央大腦和每只腕足中一個的局部神經(jīng)中樞，構(gòu)成了一種分層式的神經(jīng)調(diào)控系統(tǒng)，用以協(xié)調(diào)吸盤與動作。”
圖丨岳天奇（來源：岳天奇）
與當(dāng)前多數(shù)依靠復(fù)雜結(jié)構(gòu)實現(xiàn)多功能的機(jī)器人系統(tǒng)不同，該研究致力于以最簡單的結(jié)構(gòu)完成中等復(fù)雜度的任務(wù)。例如，在工業(yè)自動化場景中，傳統(tǒng)機(jī)械臂通常需依賴視覺傳感器、高精度定位裝置和中央控制器協(xié)同工作，而本研究提出的軟體機(jī)器人系統(tǒng)憑借其低成本、自主執(zhí)行能力和結(jié)構(gòu)簡潔性，實現(xiàn)了以往難以完成的精細(xì)抓取任務(wù)。
實驗表明，單個軟體手指可輕柔抓握脆弱氣球而不致其破裂，四指軟體手也能穩(wěn)定抓取無殼雞蛋和果凍等易損物品。該自主智能系統(tǒng)的核心在于吸盤集成的流體開關(guān)結(jié)構(gòu)，它能夠根據(jù)物理接觸自發(fā)觸發(fā)動作調(diào)控，無需外接復(fù)雜電子控制。
（來源：Science Robotics）
傳統(tǒng)控制系統(tǒng)多數(shù)是集中在電腦里虛擬系統(tǒng)計算，而該系統(tǒng)采用了一種分層控制架構(gòu)設(shè)計，利用機(jī)械結(jié)構(gòu)與物理世界的自發(fā)交互行為，模擬下意識動作和控制，并結(jié)合簡單傳統(tǒng)控制算法，不單純依賴虛擬控制算法或完全機(jī)械結(jié)構(gòu)，而是“取長補(bǔ)短”。
傳統(tǒng)機(jī)器人控制系統(tǒng)多依賴于集中式計算機(jī)進(jìn)行虛擬運(yùn)算，而本研究提出了一種融合機(jī)械結(jié)構(gòu)與物理交互行為的分層控制架構(gòu)。該系統(tǒng)通過結(jié)構(gòu)與現(xiàn)實世界的自發(fā)耦合模擬“下意識”行為，并輔以簡易控制算法，實現(xiàn)了機(jī)械智能與算法智能的交叉融合。
其創(chuàng)新性體現(xiàn)在高層決策與底層控制的有機(jī)結(jié)合：底層依靠機(jī)械本體特性實現(xiàn)無意識響應(yīng)，如吸附觸發(fā)自主收縮；高層則借助單通道氣壓信號進(jìn)行算法解析，實現(xiàn)多模態(tài)感知，包括判斷物體重量、表面粗糙度及干濕狀態(tài)等。
這一策略顯著降低了系統(tǒng)的計算資源需求與成本。實驗中所用的硅膠抓取系統(tǒng)總成本控制在二十元人民幣以內(nèi)，較傳統(tǒng)機(jī)械臂降低約兩個數(shù)量級。岳天奇對 DeepTech 解釋道：“該智能系統(tǒng)具有雙重運(yùn)作機(jī)制，底層控制與高層感知可根據(jù)任務(wù)需求靈活組合，我們提出的是一個可泛化的模塊化方法，能夠通過微調(diào)實現(xiàn)不同運(yùn)動形態(tài)。”
（來源：Science Robotics）
盡管該系統(tǒng)在結(jié)構(gòu)與成本方面優(yōu)勢顯著，但需要了解的是，該系統(tǒng)仍存在一定局限性，例如其環(huán)境泛化能力目前不及傳統(tǒng)機(jī)器人系統(tǒng)。岳天奇表示：“未來推動該技術(shù)走向產(chǎn)業(yè)化，需依據(jù)具體應(yīng)用場景對系統(tǒng)進(jìn)行針對性適配，像搭樂高一樣組合成符合實際任務(wù)需求的定制化解決方案。”
岳天奇在布里斯托大學(xué)獲得博士學(xué)位，期間圍繞生物啟發(fā)的真空吸附原理及其在機(jī)器人中的應(yīng)用展開研究，并于近期入職南方科技大學(xué)自動化與智能制造學(xué)院繼續(xù)相關(guān)探索。
目前，他正致力于將真空吸附機(jī)制拓展至人形機(jī)器人本體結(jié)構(gòu)設(shè)計中。該研究方向有望為人形機(jī)器人的構(gòu)型設(shè)計提供新范式，替代傳統(tǒng)基于關(guān)節(jié)（如髖、肩、手部關(guān)節(jié)）的機(jī)械設(shè)計方式，從而全面提升機(jī)器人的運(yùn)動效率、行為流暢度與擬人表現(xiàn)，使其動作更自然、更貼近人類。
參考資料：
1.Yue Tianqi et al. Embodying soft robots with octopus-inspired hierarchical suction intelligence. Science Robotics 10, 102(2025). DOI: 10.1126/scirobotics.adr4264
文章來源：DeepTech深科技