文章来源：高分子科技、化学与材料科学
自然界通过具身化解决方案驾驭了运动这一复杂难题，巧妙利用神经系统、躯体与环境之间的协同作用（图1A）。动物运动的核心在于肢体周期性非对称运动，多个摆动肢体通常通过多种具身耦合实现协调 - 这种机制在计算和代谢成本上都极为经济，因其减少甚至消除了中枢大脑的连续个体控制需求。这些具身耦合既通过内部神经连接（显性）实现，也通过外部环境交互（隐性）达成。例如竹节虫通过显性神经连接与隐性环境交互实现步态同步，规避了中枢调控；海星通过神经环以去中心化方式协调五腕运动，其数百只管足在逃生时通过与环境基质的隐性机械耦合实现快速弹跳步态同步。自然界生物通过将运动调控从大脑卸载到身体物理耦合中，实现了稳健的运动能力。与之形成鲜明对比的是，人工系统的运动通常依赖中央处理器。
据此，荷兰原子与分子物理学研究所（AMOLF）Johannes T. B. Overvelde教授课题组提出了一种快速自主的运动策略 - 通过自振荡肢体与环境间的物理相互作用自发形成同步步态，无需任何控制信号。每个肢体仅是一根柔性软管，在恒定气流驱动下即可实现频率高达300赫兹的循环踏步运动。多个这种自振荡肢体的物理同步，使运动速度达到同类尖端机器人数量级的提升。这些看似简单的装置通过躯体-环境动力学作用，展现出包括避障、水陆步态切换、趋光性在内的自主行为。
2025年5月8日，相关成果“Physical synchronization of soft self-oscillating limbs for fast and autonomous locomotion”发表于 Science上。
Science编辑Marc S. Lavine评述：零售店常利用充气舞人来吸引眼球。尽管这些装置被固定绳束缚，只能在有限空间内摆动，但其运动轨迹大多杂乱无章。该团队研究发现，当连接持续气流的弹性软管存在扭结时，会产生自我调节的周期性运动 - 气流驱动扭结沿管道移动，根据扭结位置对管口造成的不同程度阻碍，循环改变流体阻力。研究者将一组这种自振荡扭结管作为机器人的运动肢体，成功开发出无需控制器协调动作的系留/非系留腿式机器人。实验表明，这类机器人的运动速度显著优于其他软体机器人。
图1. 循环执行全步运动的自振荡肢体。基于仿生学原理，设计单肢自振荡软管结构（图1C-F）。施加15 SLPM气流时，管子因局部非线性弯曲与流阻反馈产生115 Hz自振荡，高速成像（图1E）与轨迹分析（图1G）显示其步态与动物肢体相似。
视频：自振荡现象。
该图对比了动物与机器人的运动方式，介绍了自振荡肢体的设计。动物通过神经连接或与环境的相互作用协调多肢体运动，每个肢体进行振荡和不对称的全步运动。机器人的自振荡肢体由弯曲 180° 的软硅胶管构成，在静态下有一或两个扭结，通入恒定气流后可自振荡，其运动轨迹类似动物肢体，且振荡频率可通过改变流速调节。
图2. 压力与扭结状态的动态互锁实现宽频自激振荡。A 为检测的管边缘和坐标系；B 为识别扭结；C、D 展示扭结位置和压力关系；E - H 为振荡周期不同时刻管的状态；I 展示不同流速下的振荡频率；J - M 对比非共振和共振情况。
通过检测软管边缘和扭结位置，研究自振荡肢体中压力与扭结状态的关系。结果表明，一个振荡周期包含四个关键步骤，且不同流速下振荡频率分为三个区域，结构共振可使频率突然跃升，此时扭结速度增加、移动距离增大，但扭结位置变化不大。
图3. 显性内耦合驱动多肢超高速同步运动。双肢耦合实验（图3A-G）表明，短管（<12 cm）诱导同相激活（压力信号对齐），长管（>12 cm）反相。四足机器人（图3H）通过内联短管实现同相小跑步态（图3L-O），速度达30 BL/s（图3J），超越现有技术两个数量级。
视频：实现超快的运动
研究多肢体通过显式内部耦合实现同步运动。将两个肢体并联，发现短于 12cm 的耦合管使肢体同相同步，长于 12cm 则反相同步。基于此构建的四肢体机器人，在恒定气流下可实现超快速运动，速度比同类机器人快两个数量级，且肢体以约 300Hz 的频率同步振荡，呈现类似瞪羚的跳跃步态。
图4. 隐性交互实现无线机器人的快速步态同步。无线机器人采用TPU肢袋（图4A-B），最小流量0.1 SLPM，功耗0.06 W/肢。地面交互诱导同相跳跃（1.93 BL/s），水中切换反相游动（相位差180°）。实验显示环境耦合同步压力信号（图4G），质量增加可提升稳定性。
通过隐式环境耦合实现快速自主运动的研究。改进后的袋状肢体流阻更高，所需气流更小，据此构建的无绳机器人质量轻，能以约 2Hz 的频率跳跃，速度比无绳软流体机器人快一个数量级。在与环境的相互作用下，肢体可实现同步，还能根据环境变化改变运动步态。
图5. 基于物理环境交互的自主行为涌现。水陆步态自主切换（图5A-B）由流体动力学耦合驱动，障碍物触发异步转向（图5C）。光控系统（LDR传感器）实现趋光性（图5D-E），机器人通过物理交互与环境反馈完成复杂任务。
呈现机器人在与环境的物理交互中展现的自主性。机器人在进入水中时，通过与水环境的隐式耦合，能自主从同相跳跃步态转变为反相游泳步态；遇到障碍物时，肢体异步激活实现避障；配备光传感器后，能实现自主趋光性，跟随光源运动。
综上，该研究通过材料科学与力学设计的交叉创新，为软体机器人、自适应结构及智能穿戴设备等领域开辟了新的技术路径，未来或可应用于物流运输、环境监测甚至医疗康复场景。
原文链接
https://www.science.org/doi/10.1126/science.adr3661
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