文章核心观点 研究人员深入揭示EPNs通过可逆扭结不稳定性实现高效跳跃的生物力学机制，验证该机制在软体机器人设计中的应用潜力，为软体机器人技术和生物力学研究提供新思路和方法，未来可探索其在其他软体机器人应用中的潜力 [18][28] 研究方法与实验设计 EPN、SoftJM和模拟的定向跳跃 - 为获代表性EPNs样本，在实验室将EPNs（S. carpocapsae）接种在含蜡螟幼虫的培养皿培养，幼虫死亡后收集EPNs悬浮水中 [2] - 设计特定实验装置，用垂直滤纸作跳跃平台，滴加含EPNs液体介质，控制湿度和施加化学刺激诱导EPNs跳跃 [6] 线虫的弯曲刚度和曲率分析 - 用高速摄像机以每秒10,000至30,000帧记录EPNs跳跃全过程 [8] - 借助图像处理软件分析视频，提取EPNs跳跃关键参数，助于理解其跳跃生物力学机制 [9] SoftJM中的扭结引起的弹性能量存储和力动力学 - 设计制作四种不同类型生物启发物理模型（SoftJM），模拟EPNs跳跃中扭结不稳定性存储和释放能量过程 [11] - SoftJM 1采用水静力学骨架，由充水长乳胶气球制成，可调节充水量控制刚度与形态 [13] - SoftJM 2在SoftJM 1基础上加塑料条作刚性骨架，增强刚度 [13] - SoftJM 3由不同弹性模量的聚二甲基硅氧烷材料制成，可精确控制刚度 [13] - SoftJM 4在硅胶基体中加入碳纤维骨架，提高强度和刚度，形成更稳定扭结结构 [13] - 用定制实验装置对模型进行弯曲实验，记录不同弯曲应变下恢复力，评估扭结不稳定性对能量存储与释放的影响 [14] 数值模拟与验证 长宽比对EPN和SoftJM跳跃性能的影响 - 采用Cosserat杆模型对EPNs跳跃过程进行数值模拟，该模型适合分析EPNs跳跃动力学现象 [15][16] - 根据EPNs实际尺寸与形态建立模型，设置合适参数和边界条件，调整参数模拟不同条件下跳跃过程，记录相关情况 [18] - 将模拟结果与实验数据对比，发现模拟条件与实验条件一致时，能较准确预测EPNs跳跃性能及扭结不稳定性机制 [18] - 利用数值模拟探讨不同参数对EPNs跳跃性能的影响，为优化物理模型与软体机器人设计提供理论依据 [18] 研究结果 - EPNs能实现高达其体长20倍的跳跃高度，产生约10^4瓦特/千克的功率，远超传统软体机器人 [19] - EPNs跳跃分环形结构形成、扭结结构形成、环形结构展开三个关键阶段 [19] - EPNs环形结构形成阶段主动调节身体长宽比，在腹部形成液态连接的α形环结构，为能量存储打基础 [20] - 扭结结构形成阶段环形结构进一步压缩，压缩侧曲率超临界值形成扭结结构，为能量释放创造条件 [20] - 环形结构展开阶段扭结迅速打开，释放弹性势能推动EPNs跳跃 [20] - EPNs有出色方向控制能力，可通过调整头部和环角度实现双向跳跃，其方向控制机制可能与神经系统对肌肉活动的精确调控有关 [21] 物理模型性能的验证与优化 - 实验表明带有刚性骨架的SoftJM 2和SoftJM 4模型弯曲时能形成稳定扭结结构，增强能量存储能力，释放时动能更高，跳跃高度和速度更高 [22] - SoftJM 4模型因加入碳纤维骨架，刚度和能量存储能力显著提升，实现高达25倍体长的跳跃高度 [22] - 物理模型跳跃性能与长宽比和刚度密切相关，较低长宽比和较高刚度有助于提高能量存储与释放效率，为软体机器人设计提供优化方向 [24][27] 扭结不稳定性的机制探索与数值验证 - 采用Cosserat杆模型进行数值模拟，结果与实验数据高度一致，验证了准确性和可靠性 [25] - 扭结不稳定性在EPNs跳跃中起关键作用，弯曲时身体形成扭结结构存储能量，展开时释放弹性势能推动跳跃 [25] - 数值模拟揭示长宽比和刚度对扭结不稳定性的影响，为软体机器人设计提供理论依据 [27] 结语与未来 - 研究证明可逆扭结不稳定性在EPNs跳跃中起关键作用，该机制提升软体机器人跳跃性能潜力大 [28] - 未来可探索扭结不稳定性在其他软体机器人应用中的潜力，结合智能材料和自适应结构开发更灵活、适应性更强的软体机器人 [28] 机器人企业分类 工业机器人企业 - 埃斯顿自动化、埃夫特机器人、非夕科技、法奥机器人、越疆机器人、节卡机器人、松灵机器人、珞石机器人、盈连科技、优傲机器人、CGXi长广溪智造、阿童木机器人 [34] 服务与特种机器人企业 - 亿嘉和、晶品特装、九号机器人、七腾机器人、普渡机器人、小笨智能、机器姬 [34] 医疗机器人企业 - 元化智能、天智航、思哲睿智能医疗、精锋医疗、佗道医疗、真易达、术锐®机器人、罗森博特、磅客策、柏惠维康、迪视医疗、水木东方 [35] 人形机器人企业 - 优必选科技、宇树、云深处、星动纪元、伟景机器人、逐际动力、乐聚机器人、大象机器人、中科深谷、魔法原子、众擎机器人、帕西尼感知、赛博格机器人、数字华夏、理工华汇、傅利叶智能、天链机器人、开普勒人形机器人、灵宝CASBOT、清宝机器人、浙江人形机器人创新中心 [36] 具身智能企业 - 跨维智能、银河通用、千寻智能、灵心巧手、睿尔曼智能、微亿智造、推行科技、中科硅纪、枢途科技、灵巧智能、星尘智能、穹彻智能、方舟无限、科大讯飞、国地共建具身智能机器人创新中心、擎朗智能、戴盟机器人 [37] 核心零部件企业 - 绿的谐波、因时机器人、坤维科技、脉塔智能、青瞳视觉、本末科技、鑫精诚传感器、BrainCo强脑科技、宇立仪器、极亚精机、思岚科技、神源生、非普导航科技、锐驰智光、NOKOV度量科技、因克斯、蓝点触控、褔德机器人、巨蟹智能驱动、微悍动力、元客视界、璇玑动力 [38] 教育机器人企业 - 硅步机器人、史河科教机器人、大然机器人 [38]