文章核心观点 - 球形机器人凭借其独特的运动能力和环境适应性，有望成为未来深空探测任务中应对复杂地形的关键平台，其技术发展正朝着多形态、多驱动模式、高智能化的方向演进 [1] 球形机器人的形态与构型 - 自1996年首个球形机器人问世以来，其形态已进化出多种构型，以适应不同的任务需求 [4] - **经典正球形壳**：具有碰撞后自行复位、斜坡不易翻车的特性，与地面点接触使其滚动阻力小，密闭球壳能为内部仪器提供恶劣环境防护 [6] - **椭球形壳**：能更契合内部元件以容纳更多传感器和驱动装置，在垂直长轴方向滚动更灵活加速更快，在垂直短轴方向更稳定 [6] - **变形球壳**：能通过变形（如伸出腿脚、改变直径、调整外壳刚度）来切换运动模式或增强地形通过性，保留了滚动高效的优势 [6] - **张拉结构球形**：采用绳索和杆件编织，兼具柔韧、结实和轻量化特点，例如NASA的Super Ball Bot (SBB)，适合需要“打包发射、到站展开”的深空任务 [7][8] 球形机器人的驱动方式 - 驱动方式已从简单滚动发展为结合重力摆、跳跃、飞行及混合驱动等多种方案 [10] - **滚动驱动**：是球形机器人的基础移动方式，主要包括四类方案 [11] - **风驱**：在火星等多风星球可利用风能，通过充放气囊主动驻停或内置可移动重块调整重心来实现一定控制，能源免费、续航能力强 [11] - **摩擦驱动**：原理类似球壳内的小车通过摩擦力带动球体，设计多样但易在崎岖地形打滑，已有改进设计提升稳定性 [11][16] - **重力驱动**：目前主流方案之一，通过控制球内重力摆的位置改变重心驱使球体滚动，从单摆、双摆到四摆，操控灵活性递增 [30] - **角动量驱动**：利用内部飞轮高速旋转产生的角动量变化来驱动球壳，灵活性与操控精度高，可采用控制力矩陀螺仪(CMG)等 [38] - **跳跃驱动**：在月球、火星等低重力环境下更高效，实现方式多样 [43] - **机械驱动**：通过电机压缩弹簧或驱动连杆机构储存并释放能量实现弹跳 [44] - **飞轮驱动**：通过控制飞轮制动来调整跳跃角度，例如JPL、斯坦福和麻省理工联合研制的“Hedgehog”机器人 [46] - **化学驱动**：采用微型化学推进器实现爆发式跳跃或短途飞行，例如用于探索洞穴的Pit-Bot机器人 [48] - **飞行驱动**：将无人机封装进球形保护罩，形成能飞能滚的复合体，球壳提供碰撞保护 [50] - 例如同轴旋翼或多旋翼驱动球形机器人 [51][52] - 多智能体球形无人机Shapeshifter由多个独立小型机器人组成，可自我组装并在飞行、滚动、游泳等多种模式间切换 [53] - **混合驱动**：融合滚、跳、爬、游泳等多种能力，成为应对完全未知外星地形的前沿方向，例如“重力摆+跳跃机构”或“滚轮+四旋翼” [54] 球形机器人的控制与导航 - 目标是使球形机器人具备足够智能以独立应对深空探索挑战 [57] - **运动控制**：球形机器人是欠驱动、非线性的复杂系统 [58] - 传统PID控制用于确保稳定滚动 [58] - 在未知崎岖地形中，抗干扰能力强的滑模控制(SMC)更受青睐 [58] - 智能控制方法成为趋势，如融合滑模控制、自适应神经模糊控制(ANFC)、神经网络及强化学习，使机器人能从环境中学习并优化策略 [59] - **传感与导航系统**：是实现自主导航的关键 [60] - IMU（惯性测量单元）和编码器用于感知自身姿态、加速度和运动测量 [60] - 摄像头、激光雷达(LiDAR)等用于环境感知 [60] - 通过SLAM（同步定位与地图构建）技术，机器人可实时绘制环境地图并确定自身位置，实现自主探险 [60] 球形机器人的应用前景与挑战 - **应用前景**：在未来的星球探测中潜力巨大，可扮演复杂地形穿越者、采样侦查多面手、洞穴峡谷探险家等角色，并能通过多机分工合作、互为通信、数据共享来覆盖更大区域并构建高精度地图 [61] - **面临挑战**：需在以下方面取得突破以实现完美应用 [62] - **更高的自主性**：需要更强的自主决策和任务规划能力以应对突发情况 [62] - **更强的环境适应性**：需要发展更高效可靠的混合驱动机构与智能变形结构，实现一机多态，适应从细沙到硬岩、从平原到悬崖的极端环境 [62] - **更巧的功能集成**：需要通过精巧的结构设计和模块化理念，在有限空间内集成更多科学仪器和功能模块 [62]