不靠电控实现循环跳跃：自重置软环机器人挖掘物理智能潜力

长期以来，微型软体跳跃机器人存在一个突出工程瓶颈：机器人可以完成单次高效弹跳，但完成跳跃之后，大多需要人工复位、机械锁扣或者切换外部刺激条件，才能开展下一次起跳，很难在无干预条件下实现长时间连续运动。北卡罗来纳州立大学尹杰教授团队发表于《美国国家科学院院刊》（PNAS）的研究，借助几何结构与光响应材料耦合，实现恒定红外光照条件下自主不间断跳跃，为微型软体机器人的运动方案开辟新路径。

这款被称为环形跳跃器的机器人主体为泪滴形态液晶弹性体带，一端装配 V 形刚性铝质尾管。当红外光线持续照射，液晶弹性体材料发生光热响应产生收缩，驱动带状本体发生旋转。刚性 V 形尾部会阻止本体原地滚动，迫使带状结构持续扭转，不断积累弹性势能。当扭转形变到达临界阈值，屈曲失稳效应触发能量瞬间释放，V 形尾部猛烈撞击地面，将整个机器人弹射升空。在空中飞行阶段，软环本体自动解扭恢复初始形态，完成自重置，只要红外光源保持开启，储能‑释放‑复位‑起跳的循环就会持续往复运行，整套运动流程不需要任何机载电子器件参与控制。

几何参数成为调控机器人运动模式的核心开关。研究数据显示，V 形尾部夹角直接决定运动形态：夹角设置 120 度，机器人表现为地面爬行；夹角调整至 90 度，实现定向向前跳跃；夹角收窄至 50 度，则切换为垂直向上跳跃。研究人员还可以通过在圆环末端增加配重改变重心分布，优化向前跳跃的力度与稳定性。红外光强度同样会影响运动效果，光照强度必须达到最低阈值才可以触发跳跃，而光照过强，又会造成跳跃轨迹紊乱，运动方向失去可预测性。

样机测试验证了机器人对多样化非结构化环境的适应能力。该机器人能够翻越斜坡、越过低矮障碍，在草地、沙土、碎石、腐殖覆盖物甚至水陆交界界面维持连续跳跃。优化构型下，垂直跳跃高度可达自身尺寸 80 倍，定向水平跳跃距离超过本体长度 3 倍。依靠结构带来的碰撞耐受能力，遭遇撞击之后，机器人依旧可以恢复运动循环，这对于野外复杂环境运行的微型机器人尤为关键。

该成果的核心创新点在于物理智能，也就是把运动逻辑编码进材料特性与几何构型之中，而非依靠传感器、芯片、算法实时运算控制。传统微型机器人如果要实现连续跳跃，往往需要搭载驱动电路、传感模块，会增加整机重量、体积与功耗，大幅提升微型机器人的设计难度。这套方案将控制逻辑交给材料形变与力学失稳，简化整机结构，降低硬件复杂度，但也存在固有限制：运动模式是预定义的，机器人运行过程中无法实时自主变更运动策略，只能依靠前期设计阶段修改几何、配重参数调整行为。

从行业现状来看，当前成果仍处于概念验证阶段，距离实际工程应用还有不少待解决问题。一方面，机器人运动高度依赖红外外部光源，在无光照野外环境，这套驱动机制就会失效；另一方面液晶弹性体材料反复大变形循环之下，材料疲劳老化问题还需要长期测试验证。同时该设备缺少感知、通信模块，现阶段只能完成运动演示，不能采集环境数据并向外回传信息。

即便如此，该研究依然具备重要参考价值。未来经过迭代优化，这类低成本微型软体机器人存在向集群机器人方向发展的潜力。大量微小机器人批量投放，借助跳跃运动穿越复杂崎岖地形，完成环境勘测、灾害现场初步探查等任务。论文通讯作者尹杰表示，现阶段没有直接落地产品，但该基础研究可以为环境导航、集群机器人、非结构化地形探测提供新思路。

这项研究由齐方杰、周彩芝、庆海涛、孙浩泽、洪耀烨、尹杰共同完成，得到美国国家科学基金会多项项目资助。整个研究也给软体机器人领域带来启示：除了不断升级算法与控制系统，充分挖掘材料、几何结构带来的物理智能，是解决微型机器人轻量化、低功耗难题不可忽视的方向。