引用本文
李欣茹, 王家添, 陈一同, 金艺畅, 丁希仑, 张容静, 王成才. 陆空多模态机器人技术研究现状及展望. 自动化学报, 2026, 52(5): 909−931 doi: 10.16383/j.aas.c250681
Li Xin-Ru, Wang Jia-Tian, Chen Yi-Tong, Jin Yi-Chang, Ding Xi-Lun, Zhang Rong-Jing, Wang Cheng-Cai. Research status and prospects of terrestrial-aerial multimodal robots. Acta Automatica Sinica, 2026, 52(5): 909−931 doi: 10.16383/j.aas.c250681
http://www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c250681
关键词
陆空多模态机器人，障碍感知，稳定控制，跨域运动
摘要
陆空多模态机器人在灾害救援、特种巡检、外星探索等方面展现出重要的应用潜力, 具有环境适应性强、续航时间长、任务连续性好等优势, 其运动过程涵盖地面移动、起飞、飞行与着陆等多个运动环节. 各模态下的精准运动控制及不同模态间的稳定转换, 是保障陆空多模态机器人高效、可靠执行探测与救援等任务的关键. 本文系统总结国内外陆空多模态机器人的近期研究, 阐述不同类型机器人的构型特点、驱动方式及运动机理. 在此基础上, 重点分析其在复杂地形下的障碍感知与稳定移动、非结构化环境中的自主稳定起飞、气流扰动下的稳定飞行与轨迹保持以及地面效应与触地冲击下的缓冲着陆等关键技术. 最后, 阐述陆空多模态机器人自主化与智能化运动面临的挑战及发展趋势.
文章导读
在灾害救援[1]、特种巡检[2]、外星探索[3]等复杂任务中, 单一模态机器人存在性能瓶颈: 飞行机器人虽然机动性高、响应速度快, 但受限于续航与载荷能力, 难以长时间作业[4−5]; 地面机器人在载荷能力与续航时间方面更具优势, 且能执行精细操作, 但其障碍跨越能力有限, 在断崖、沟壑等非结构化地形中适应性不足[6−7]. 陆空多模态机器人融合两者优势, 可利用飞行模态实现快速部署, 并依托地面模态开展精细操作, 是执行灾害救援等复杂任务的核心利器[8−10].
陆空多模态机器人的发展经历结构叠加、形态变构和组合分离三个阶段, 实现从模态叠加到智能协同作业的演进[11]. 2000年, 美国佐治亚理工学院提出仿蝴蝶机器人, 首次通过结构叠加实现陆空运动的融合, 其在传统扑翼机器人上集成腿部结构, 既能飞行又能行走, 具备执行外星探索任务的潜力[12]. 2010年, 美国明尼苏达大学研究出首个形态变构式陆空多模态机器人, 其通过旋翼的折叠与展开, 实现“滚动−飞行”两种运动模态的灵活转换, 有效减少了结构冗余, 提升了模态转换效率[13]. 2013年, 日本东北大学将六旋翼飞行机器人与小型地面机器人组合, 设计组合分离式陆空多模态机器人系统, 利用飞行机器人运输、地面机器人投放, 实现远距离快速部署与地面精细探测的结合, 可在火山中执行观测与采样任务[14].
随着废墟救援、特种巡检、外星探索等任务需求的增加, 研发自主化与智能化的陆空多模态机器人势在必行[15]. 依据构型特点对现有陆空多模态机器人进行分类, 如图1所示, 并梳理其在运动过程中涉及的关键技术以及面临的挑战和发展趋势, 主要工作和贡献如下: 1)总结国内外在陆空多模态机器人领域的研究进展, 阐述各类机器人的构型特点、运动机理、驱动方式以及应用场景; 2)对陆空多模态机器人复杂地形下的障碍感知与稳定移动、非结构化环境中的自主稳定起飞、气流扰动下的稳定飞行与轨迹保持以及地面效应与触地冲击下的缓冲着陆等关键技术进行分析; 3)面向未来任务需求, 阐述实现陆空多模态机器人自主化与智能化运动所面临的挑战及发展方向.
图1 陆空多模态机器人分类
图2 轮式陆空多模态机器人
图3 笼式陆空多模态机器人
陆空多模态机器人是实现跨域、高效自主作业的关键, 研究自主化、智能化陆空多模态机器人有助于提升其在复杂环境中的任务适应性, 以及执行灾害救援、野外巡检、外星探索等多样化任务的效率和安全性. 本文综述了结构叠加式陆空多模态机器人、形态变构式陆空多模态机器人、组合分离式陆空多模态机器人的发展现状, 阐述了不同陆空多模态机器人的构型特点、驱动方式及运动机理, 分析了各类陆空多模态机器人的优缺点与应用场景, 并对陆空多模态机器人复杂地形下的障碍感知与稳定移动、非结构化环境中的自主稳定起飞、气流扰动下的稳定飞行与轨迹保持以及地面效应与触地冲击下的缓冲着陆等关键技术进行了分析, 最后针对陆空多模态机器人自主化与智能化发展需求, 分析了陆空多模态机器人面临的挑战及发展方向, 可为未来该领域的研究工作提供参考.
作者简介
李欣茹
北京航空航天大学博士研究生. 2025年获得山东大学机械设计制造及其自动化专业学士学位. 主要研究方向为仿生微型跨域机器人设计与控制.E-mail: by2507113@buaa.edu.cn
王家添
北京航空航天大学硕士研究生. 2025年获得哈尔滨工业大学机器人工程专业学士学位. 主要研究方向为仿生微型跨域机器人设计. E-mail: 18059840827@buaa.edu.cn
陈一同
北京航空航天大学博士研究生. 2023年获得大连理工大学机械工程专业硕士学位. 主要研究方向为机器人设计、路径规划与控制.E-mail: by2307136@buaa.edu.cn
金艺畅
北京航空航天大学硕士研究生. 2024年获得北京航空航天大学机器人工程专业学士学位. 主要研究方向为微型机器人设计.E-mail: zy2407702@buaa.edu.cn
丁希仑
北京航空航天大学教授. 1997年获得哈尔滨工业大学机电控制及自动化专业博士学位. 主要研究方向为机器人机构学与仿生机器人.E-mail: xlding@buaa.edu.cn
张容静
北京航空航天大学教授. 2022年获得格罗宁根大学机械工程专业博士学位. 主要研究方向为微型软体机器人与仿生跨域机器人.E-mail: rongjing@buaa.edu.cn
王成才
北京航空航天大学教授. 2022年获得北京大学力学专业博士学位. 主要研究方向为仿生机器人设计及集群与仿生跨域机器人. 本文通信作者.E-mail: cc_wang@buaa.edu.cn
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