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从自然界中衍生出各种独特的运动形式
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       Festo仿生学习网络这次展出的新项目开发的自然模型包括摩洛哥后翻蜘蛛与狐蝠。
 
       像摩洛哥后翻蜘蛛那样行走与翻滚 – BionicWheelBot(仿生蜘蛛) 以惊奇的方式在地面上行走。Festo与由这种蜘蛛的发现人Ingo Rechenberg教授带领的团队一起深入研究了这种独特的运动方式,并从技术上得到了实现。看飞蝠不要放大镜:这个BionicFlyingFox 是个大家伙,翼展达到2.28 米,通过运动跟踪系统和机器学习,可实现部分自主飞行。 
 
       BionicWheelBot 的生物原型为摩洛哥后翻蜘蛛(学名:Cebrennus rechenbergi),这种蜘蛛生活在撒哈拉沙漠边缘的尔格谢比荒漠。柏林理工大学的仿生学教授Ingo Rechenberg 于2008 年发现了这种蜘蛛。摩洛哥后翻蜘蛛行走时与其它蜘蛛无异;不过,这种蜘蛛还能在地面上翻滚着行进。因此,非常好地适应了自己的生活环境:在平整的地面上,其翻滚的速度是行走速度的两倍。 
 
       自发现这种蜘蛛后, Rechenberg 教授一致致力于将这种蜘蛛的运动方式转化成技术应用。在大量研究的基础上,Rechenberg 及其团队制作了很多第一批次的BionicWheelBot 原型。现在,他与Festo 又一起进一步开发了这个人造蜘蛛的运动机构与驱动原理,作为仿生学习网络的组成部分。 
 
BionicWheelBot(仿生蜘蛛):从行走切换成翻滚模式 
 
       跟自然界中蜘蛛一样,BionicWheelBot 用三角步态来推进自身,用八条腿的其中六条来行走。开始翻滚前, BionicWheelBot 弯折收起每侧的三条腿,身体形成一个圆轮。在行走时收起的两条腿这时伸出,在地面上推动团成圆轮的蜘蛛前进,在翻滚过程中持续推动。这就确保了BionicWheelBot 不会滚着滚着就停下来,甚至在粗糙的地形上也能保持前进。 
 
       在翻滚模式中, BionicWheelBot 用全身完成翻滚,跟摩洛哥翻滚蜘蛛一模一样。因为其集成了惯量传感器,所以总是能感知自己所处的位置,以及需要再次推动的时间。因此,它翻滚的速度同样比行走快,甚至可翻滚上一个最大五度的坡。
 
BionicFlyingFox(仿生狐蝠)– 机器学习保证最佳飞行路径 
 
       为了尽量模拟自然界中狐蝠的飞行,BionicFlyingFox 的翅膀运动机构也被分成主翼和副翼;所有关节处在一个平面上。翅膀覆盖了一层弹性膜,可伸展至脚部。飞行膜非常轻薄,但也很坚韧。 
 
运动跟踪系统,用于自控飞行
 
       为了让BionicFlyingFox 在限定的空间实现半自主的飞行,其与所谓的运动跟踪系统进行通信。该装置的两台红外相机持续记录飞蝠的位置。相机安装在云台上,可旋转和摆动,从地面上监控BionicFlyingFox 的整个飞行过程。同时,运动跟踪系统规划飞行路径,发出所需的控制命令。起飞和着陆需要借助人类操作员;自动飞行系统会在飞行时接管飞行。
 
机器学习,用于最佳飞行路径 
 
       相机的图像被传输给一个中央主电脑,跟空管控制器一样评估数据和外部协调飞行。电脑上储存了预编程的飞行路径,指定了BionicFlyingFox 执行飞行动作时的路径。借助其自身搭载的电子元件和复杂的飞行模式,人造飞蝠自行计算执行计划运动顺序所需的翅膀运动。飞蝠从主电脑接收必要的控制算法,主电脑对算法自动进行学习,并持续改进。BionicFlyingFox 在飞行时就能优化飞行动作,每飞一圈,对指定飞行路线的遵循性就更精确。
 
创新的飞行薄膜,用于各种应用
 
       创新的飞行薄膜是仿生团队专为BionicFlyingFox 开发的,由两片气密膜和一片弹性纤维织物组成,两者焊接在一起,焊点多达约45,000点。织物的蜂窝结构防止飞行膜的细小裂痕继续变大。因此,BionicFlyingFox的织物即使发生了不是很严重的损坏,也能继续飞行。由于材料本身的弹性,翅膀收起时,飞行膜也不会起皱。因为气密膜不仅具有弹性,而且气密、重量轻,所以也可用在飞行器中,或用于衣服设计和农业领域。 
 
仿生学习网络
 
       10多年前,Festo 发起了仿生学习网络,与公司内的创新过程紧密相连。与学生、知名学府、研究机构和开发公司合作,Festo 为项目、试验台和技术平台提供资助。旨在从作为新技术灵感来源的仿生学中获益,将仿生学成果转化为工业自动化技术。
 
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