冬日的太原,寒风凛冽,但在太原理工大学机器人科学与工程学院实验楼内,却是一派热火朝天的景象。一台四足机器人正灵活地在模拟混合地形上行进——它时而以轮式高速滚动穿越平坦区域,时而切换为腿式步态,稳健跨过障碍。
“看,它现在走得多稳!刚做第一代时,连站都站不直,像喝醉的小孩。”太原理工大学机器人科学与工程学院副教授张金柱笑着对记者说。这台只有15千克重的“多运动模态轮腿分离四足机器人”,在2025年全省“五小”创新大赛中,一举摘得优秀成果一等奖。
“山西地处黄土高原,地形兼具城市平坦道路与矿区、山地等复杂崎岖环境,对移动机器人提出高适应性要求。传统轮式或履带式机器人在连续路面上表现尚可,但一旦遇到断崖、碎石或泥泞,就寸步难行。我们要做的不是实验室展品,而是能真正下井、上山、进车间的‘战士’。”面向我省矿区巡检应用需求,张金柱带领团队自主研发了多运动模态轮腿四足机器人。
最初,由于高性能大扭矩关节模组市场供应受限,团队科研进展一度停滞。团队毅然从零开始自主研制,经过对机器人多次迭代,终于在第三代多模态轮腿机器人上实现了结构、控制与智能感知的全面升级——整机体积更小、质量更轻、布局更紧凑,机电一体化程度更高。
该机器人通过采用轮腿分离式设计,可在轮式高速机动与足式越障模式之间平滑切换,既保留了轮式运动的机动性,又具备了足式移动对复杂地形的强适应能力。同时,机器人引入腿部构型可变换机制,能够在全肘式与前膝后肘式两种拓扑结构之间转换,针对不同任务可兼顾姿态稳定性与灵活性,增强了在复杂环境下任务执行能力。
光有“好身体”还不够,更要有“聪明的灵魂”。该机器人在感知和控制层集成了模型预测控制(MPC)与强化学习(RL)相结合的智能控制框架。其中,MPC模块负责高频动态稳定与姿态优化,RL模块则用于自适应与行为决策,二者协同实现从运动规划到力控执行的全流程智能控制;还配备激光雷达、深度相机、IMU 等多模态传感器,可进行实时环境建图、精准定位、障碍识别与目标检测。通过感知与控制的深度融合,在未知或动态环境中实现高效、稳定、自主运动与任务执行。
目前,该平台已申请相关发明专利十余项,整机外观已高度产品化——飞线全部内嵌,碳纤维结构轻量化,即便在密林中穿梭也不怕枝杈刮断线路。作为巡检载体在煤矿巷道、变电站、水库堤坝等高危或非结构化环境中开展试点应用,有效替代人工完成环境感知、设备状态监测等任务。