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英國皇家學會匯刊:為什么我們走路不用“算”?藏在腿部結構里的力學智能

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導語

不論哪種動物,都能夠行走,奔跑甚至攀爬。當腿部受傷導致失能,動物的生存往往受到威脅,人的生活質量也會嚴重下降。理解動物行走背后的原理,即是關鍵的基礎研究,又能對治療及機器人設計都有幫助。2007年英國皇家學會的一篇綜述,講述了行走和跑步的基本物理學原理,并解釋涉及的因素對腿部系統(tǒng)全局特性、幾何形狀和控制的影響,特別是對于穩(wěn)定性和穿越粗糙地形時的影響。該研究揭示了與腿式機器領域相關的結構和控制原理,可指導類人機器人的設計,展現(xiàn)了仿生帶來的智慧。

關鍵詞:生物力學 (biomechanics)、穩(wěn)定性 (stability)、分段 (segmentation)、沖擊 (impact)

郭瑞東丨作者

趙思怡丨審校


論文題目:Intelligence by mechanics 論文鏈接:https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/17148057/ 發(fā)表時間:2007年1月15日 發(fā)表期刊:Philos Trans A Math Phys Eng Sci

類似彈簧的腿部運動

對于像人體或機器人這樣具有多個自由度的復雜系統(tǒng),直接控制每一個關節(jié)是非常困難的。因此,需要一個更高層次的、簡化的模型來指導整體的運動控制,就像駕駛員通過控制方向盤來控制汽車,而不需要關心每個輪胎的具體轉動一樣。對于行走,彈簧-質量模型就是這樣一個理想的模板。

對運動的理解,源自上世紀60到70年代,一群拿著壓力感應板(力臺)的科學家。他們發(fā)現(xiàn),走路的時候,身體的總機械能(勢能+動能)的變化節(jié)奏是錯開的——當動能攢滿爆發(fā)時,勢能正躲在谷底歇著呢。

為了解釋上述現(xiàn)象,科學家搬出了“倒立擺”模型。你可以腦補一個馬戲團的高手,單腳穩(wěn)穩(wěn)頂著一根長桿,桿子尖兒上再放個保齡球。走路時,你那條落地的腿,就相當于那根又長又硬的長桿,而你的上半身和腦袋,就是那個岌岌可危的保齡球。


你邁開左腿,左腿瞬間“石化”成一根鐵棍,把身體這個“保齡球”支在半空。右腿懸著,像鐘擺一樣蕩出去。當“保齡球”從左腿頂端滑到右腿頂端時,左腿負責把身體“掄”起來(增加動能),右腿則負責接住并穩(wěn)住重心(增加勢能)。這一掄一接,就完成了一次能量錯峰。

然而,上述模型無法準確預測地面反作用力隨時間變化的完整曲線(即“足跡”),在行走的站立中期,測力臺數(shù)據顯示地面反作用力曲線呈獨特的 “雙峰”或“駱駝背”形狀——即有兩個明顯的波峰。僵硬的倒立擺模型預測的地面反作用力是單一、平滑的駝峰狀,無法復現(xiàn)“雙峰”特征(圖1c)。

對此,科學家提出的針對運動的下一個模型是彈簧-質量(spring-mass)模型。該模型將身體視為一個質點,將腿視為一根彈簧。著地時彈簧被壓縮,儲存能量;離地時彈簧釋放能量,將身體推離地面。

行走時,腿并非完全僵硬。它表現(xiàn)出一種“擬彈性(quasi-elastic)”,當一只腳(如右腳)剛著地時,身體重量仍部分由另一只(左腳)支撐。隨著右腿“彈簧”被壓縮,負荷逐漸轉移到右腿,左腿被卸載。這個動態(tài)的加載過程產生了第一個力峰(圖1a)。在步態(tài)中期之后,右腿“彈簧”繼續(xù)運動,經歷一個輕微的卸載和再加載過程,產生第二個力峰,此時左腳即將著地開始新的雙支撐期。由此形成了圖1c的雙峰。

與行走時不同,在跑步中,勢能和動能是同相波動的(同時達到最大和最小值)。身體在彈跳的最高點,勢能和動能都最??;在著地壓縮的最低點(圖1d),勢能和動能(在水平方向上)的轉換也符合彈簧的物理規(guī)律(圖1d)。


圖1:行走(a,c)和跑步(b,d)的單次接觸從頂點到底部的彈簧質量模型。

在彈簧-質量模型中,行走和跑步共享同一個“彈性模板”。它們并非由不同的控制算法支配,而只是同一套彈性機制在不同能量和參數(shù)(如剛度和觸地角)下的不同表現(xiàn)。這簡化了我們對步態(tài)的理解和控制,無論是昆蟲還是大型的脊椎動物,當不同尺度的動物腿部被放到一起比較時,通過對體重和腿長進行標準化后,發(fā)現(xiàn)它們奔跑時采用的腿部剛度是相似的。這表明自然選擇在截然不同的尺度上“發(fā)現(xiàn)”了相似的力學最優(yōu)解。

彈簧-質量模型還為機器人設計提供了藍圖。不必為機器人的每個關節(jié)設計極其復雜的控制算法,而是可以先確保其腿部在整體上能像一個彈簧一樣工作(即實現(xiàn)“模板”),然后再用“錨定”控制去精細調節(jié)細節(jié)。這種基于簡單物理原理的控制策略往往更強大、更高效。

行走 vs 奔跑:

分段腿的“雙簧戲”與“彈簧協(xié)奏曲”


圖2:分段腿在跑步機以 2 米/秒速度行走和跑步時的運動學。

腿部分段并非被動地跟隨運動,而是主動適應不同步態(tài)力學需求的智能設計。行走時,節(jié)段間復雜的時序差創(chuàng)造了高效的倒立擺與輪緣機制;奔跑時,節(jié)段則協(xié)同工作,構成一個高效的彈簧質量系統(tǒng)。腿部分段的第一個好處——“復用性”由此顯現(xiàn)。通過調度不同關節(jié)的“戲份”,同一套機械結構就能在“節(jié)能滾動的倒立擺”(行走)和“高效彈跳的彈簧”(奔跑)兩種模式間無縫切換。

大腿,小腿和腳的比例之間有關系

人的腳相比大腿及小腿之間的比例因何而定?腳的長度是由站立的需求決定的,還是有其他因素在起作用?例如,在跑步時使用人體腿部幾何形狀是否也有利?該文通過實際觀察到的數(shù)據,指出人類這種“大腿-小腿-腳”的不對稱三段式設計,是個“力學作弊器”,能產生更高的“有效機械效益”。

理論計算得出,當一個較短的、未與腿軸對齊的腳部(長度約是大腿的0.4倍)參與工作時,整個腿的力學優(yōu)勢最大。這種不對稱設計使得在支撐身體時,關節(jié)所需的扭矩更小,也就更節(jié)能(圖3a)。


圖3:一個長度為大腿長度 0.4 倍的有效腳,有助于避免結構不穩(wěn)定。

不對稱的設計(腳短,大腿長)提供了極高的有效機械效益。這意味著,你的肌肉只需花較小的力氣,就能在腿部產生強大的支撐力,就像用一根杠桿輕松撬動重物一樣。

此外,大腿,小腿以及腳部的長度不同也有妙用。對稱的腿部設計(圖3b)在受壓時容易發(fā)生“結構失穩(wěn)”(突然彎曲),而人類的不對稱設計(圖3c)能巧妙避開這個陷阱,工作起來更穩(wěn)定。

腿部的不對稱設計將復雜的控制難題,通過身體本身的機械結構“硬件”解決了。這讓大腦這個“軟件”得以解放,我們才能一邊悠閑地散步,一邊思考晚上吃什么這種人生大事。這完美詮釋了論文標題“Intelligence by mechanics”的精髓,最高級的算法,往往被直接編碼在硬件設計之中。這其中的仿生學原理,值得機器人設計借鑒。

藏在硬件里的自我穩(wěn)定性

想象一下,你正騎著一輛自行車快速下坡,突然路上出現(xiàn)一個小石子。你的車把猛地晃了一下,但還沒等你的大腦發(fā)出“握緊車把!”的指令,你的身體和車子已經自動調整,恢復了平衡。這種不靠主動思考、而是靠系統(tǒng)自身物理特性實現(xiàn)的穩(wěn)定能力,就是“自我穩(wěn)定性Self-stability”的精髓。而在行走和奔跑中,我們的身體也通過自身硬件設計實現(xiàn)了自我穩(wěn)定性。

圖4a中的一個彈簧質量模型(代表跑步者)遇到一個臺階(地面高度變化)。它既沒有改變腿的剛度,也沒有特意調整落地的角度,卻成功地吸收了沖擊,并在下一步恢復了正常節(jié)奏。


圖4:彈簧質量模型在消除階躍沖擊時不改變剛度或觸地角度

當“彈簧腿”以正確角度踏上臺階時,沖擊本身會改變系統(tǒng)的狀態(tài)(如縮短了騰空時間),但這個變化恰恰會引導系統(tǒng)在下一步自動調整起飛角度,從而補償剛才的高度差,最終回歸穩(wěn)定循環(huán)(圖4b)。整個過程無需傳感器探測臺階,也無需大腦發(fā)出糾偏指令。

在腳觸地前,我們的腿會有一個向后“扒地”的動作。這個動作妙就妙在:如果地面突然升高(臺階),回撤動作會自然導致一個更平的落地角;如果地面降低,則會導致更陡的落地角。這種基于回撤的“預適應”機制,極大地拓寬了自我穩(wěn)定的角度范圍,讓我們能更從容地應對不可預測的地形。上述回撤程序可以僅用一步就完全抵消地面的擾動。


圖5:上樓梯時的腿部壓縮(a, b)和地面反作用力(c, d),其中樓梯高度不同

圖5是在不同高度臺階的粗糙地面上奔跑時,腿部壓縮(a, b)和地面反作用力(c, d)。(a, c)為實驗結果;(b, d)為無彈性雙節(jié)段伸肌模型的模擬結果。這張圖通過對比人類實驗數(shù)據簡單機械模型的模擬結果,有力地證明了:即使在不平坦的地面上,奔跑的動物(包括人類)也能通過調整簡單的全局參數(shù)(如觸地時的腿長和角度)來維持穩(wěn)定的運動模式,而無需復雜的感官反饋和精細控制。

肌肉:不僅是發(fā)動機,更是智能減震器

要實現(xiàn)自我穩(wěn)定,光有彈簧腿的骨架還不夠,還需要“執(zhí)行器”——也就是肌肉。肌肉在維持自穩(wěn)定性上扮演了三個關鍵角色:

  1. 可調彈簧:通過力反饋機制,肌肉能表現(xiàn)出類似彈簧的性質,但這根“彈簧”的剛度可以根據需要實時調整。

  2. 非對稱阻尼器:這是肌肉最“智能”的一點。它像是一個非對稱的減震器:被拉長時(如落地緩沖)阻力很大,能有效吸收能量;主動縮短時(如蹬地發(fā)力)阻力很小,非常高效。這種特性對于瞬間穩(wěn)定沖擊至關重要。

  3. 內置的沖擊保護:我們的肌肉群是懸吊在骨骼上的。當你腳踏地面時,巨大的沖擊能量首先被肌肉組織的粘彈性吸收和緩沖,而不是直接沖擊關節(jié)和大腦。這就像一個高級的懸架系統(tǒng),保護著更精密的“車身”結構。


圖6:了肌肉的粘彈性懸吊模型。(a) 大腿和小腿上的肌肉質量被模擬為具有粘彈性懸吊。(b) 實測數(shù)據顯示,小腿表面的加速度(實線)呈現(xiàn)延遲的阻尼振蕩,這表明沖擊能量被有效地耗散了。

文中還提到雙關節(jié)肌(如連接膝關節(jié)和踝關節(jié)的腓腸肌)的特殊作用。在行走時,雙關節(jié)肌有助于協(xié)調膝、踝關節(jié)的“推-拉”運動。它們能在關節(jié)之間直接傳遞能量,提高運動效率。例如,在奔跑蹬離地面時,髖部伸展的能量可以通過雙關節(jié)肌直接傳遞到踝關節(jié),實現(xiàn)更高效的推進。

肌肉作為一個集驅動、傳感、彈簧、阻尼器、減震器于一體的終極智能材料。它的特性被深深地“編碼”到了運動系統(tǒng)的力學設計之中。憑借其內在的力-速度特性(負斜率阻尼)和潛在的正力反饋,肌肉為系統(tǒng)提供了應對擾動的瞬時穩(wěn)定能力,彌補了神經信號傳遞的延遲。

作為可變彈簧和阻尼器,肌肉實現(xiàn)了行走時的能量循環(huán)和奔跑時的彈性儲能,極大提高了效率。通過粘彈性懸置的方式,肌肉被動地、高效地吸收了運動過程中不可避免的沖擊,保護了身體結構。

因此,建造一個像動物一樣奔跑的機器人,不僅需要模仿骨骼的形態(tài),更關鍵的是要開發(fā)出具有肌肉般綜合特性的新型驅動器。

仿生學教會機器人設計與控制的準則

將生物學中揭示的力學智能(如彈性、自我穩(wěn)定性、分段設計)有意識地應用于機器人的“構造”和“控制”中,可以極大地簡化控制難題、降低能耗、并增強機器人在復雜環(huán)境中的魯棒性。

具體先看機器人的設計,需要遵循下面7條準則:

  1. 速度自適應的腿部柔順性:腿的剛度應能根據速度自動調整。這確保了從行走跑到奔跑的動態(tài)正確性和平穩(wěn)性,包括平穩(wěn)的步態(tài)轉換。

  2. 關節(jié)剛度與分段的匹配:各關節(jié)的剛度必須與腿的幾何分段相匹配,以確保(例如膝和踝)共同為整體的腿部柔順性做出貢獻。

  3. 人型的分段與取向:類人的分段(大腿、小腿、足)及其相對長度和角度,被證明可以節(jié)省能量并支持結構穩(wěn)定性。

  4. 弓形配置作為備選:在無法實現(xiàn)最佳關節(jié)特性時,采用更彎曲的、成本更高的“弓形”腿部配置更為合適,這種配置本身更穩(wěn)定。

  5. 可移動旋轉軸:由于機械效益會發(fā)生劇變,采用可移動的旋轉軸(如人類膝關節(jié))有助于在腿部運動范圍內保持穩(wěn)定的負載。

  6. 具備特定內在屬性的驅動器:驅動器應具備一定的內在柔順性和力-速度曲線的負斜率特性。這能確保其在面對擾動時做出即時、穩(wěn)定的響應,并有助于步態(tài)周期的自動化。

  7. 驅動器的粘彈性懸置:通過粘彈性方式懸置質量較大的驅動器(如電機),可以大幅減少觸地沖擊的有害影響。

而在控制上,需要遵循以下9條,可降低對復雜傳感和實時計算的依賴,提高控制的魯棒性:

  1. 正力反饋:可用于在關節(jié)和腿部層面產生穩(wěn)定的彈跳行為。

  2. 柔順腿作為控制模板:將柔順的腿部模型作為核心模板,可以簡化動態(tài)運動的控制,并易于調整運動速度。

  3. 探索自我穩(wěn)定性:應充分利用自我穩(wěn)定性來降低控制需求,避免傳感信息流的瓶頸。

  4. 選擇合適的觸地攻角:只要腿部屬性選取得當,一個合適的觸地角就足以實現(xiàn)自我穩(wěn)定的行走和奔跑。

  5. 擺動腿回撤:在觸地前使腿向后擺動(回撤),能顯著增強自我穩(wěn)定性。

  6. 正確的觸地姿態(tài):在觸地時使腿部各節(jié)段保持正確的取向,可以增強結構穩(wěn)定性。

  7. 差異化的節(jié)段使用:通過恰當?shù)丶せ铍p關節(jié)驅動器(模仿生物體的雙關節(jié)肌),可以在行走和奔跑中實現(xiàn)類似“換擋”的效應。

  8. 拮抗肌的共激活:像肌肉那樣的拮抗驅動器的共激活,可以增強穩(wěn)定性。

  9. 可調的沖擊吸收能力:通過激活水平,可以調節(jié)肌肉式驅動器的沖擊吸收能力。


圖7 耶拿運動科學實驗室建造的三個彈性腿機器人實例

上述原則,已有具體的實踐,例如圖7a中的單腿彈跳器:驗證了彈簧-質量模型作為跑步模板的可行性。圖7b的 兩段腿跑步機:探索了分段設計的影響。圖7c的 雙足機器人擁有彈性三節(jié)段腿,基于單關節(jié)和雙關節(jié)的彈性耦合,該機器人實現(xiàn)了穩(wěn)定的、具有類人膝踝關節(jié)運動學的行走。

類似的機器人設計,在該文出現(xiàn)后的近20年間,也有不少,例如受生物肌肉-肌腱啟發(fā),提出一種可控扭簧腿結構,并引入反饋延遲和屈服彈簧。實驗表明,該設計能有效降低能耗,提升腿部敏捷性,同時保證動態(tài)性能[1,2]。



這些設計表明,與其試圖用強大的處理器和復雜的算法去“壓制”機器人的自然動力學,不如在設計和構造階段就“植入”智能的力學特性(如彈性、分段、質量分布)。這樣,控制器的任務就從“微管理”每一個關節(jié),轉變?yōu)椤耙龑А焙汀袄谩毕到y(tǒng)內在的、穩(wěn)定的動力學特性。這種基于“力學智能”的方法,是制造出能像動物一樣在復雜、不可預測的環(huán)境中高效、穩(wěn)健運動的下一代機器人的關鍵。

參考資料

1 并聯(lián)腿四足機器人的參數(shù)優(yōu)化和步態(tài)控制 陳明方1,李明1,張永霞1,陳中平2,莫翔1 (1. 昆明理工大學 機電工程學院,昆明 650500;2. 攀枝花市經濟和信息化局,四川攀枝花 617000)

2 Yaguang ZHU(朱雅光), Minghuan ZHANG(張明換), Xiaoyu ZHANG(張小雨), Haipeng QIN(秦海鵬). Dynamic compliance of energy-saving legged elastic parallel joints for quadruped robots: design and realization. Front. Mech. Eng., 2024, 19(2): 13

https://doi.org/10.1007/s11465-024-0784-4

吳金閃:系統(tǒng)科學導引(三)物理部分

本課程是 《系統(tǒng)科學概論》 課程的后續(xù)課程?!陡耪摗肥窍到y(tǒng)科學研究的入門課程。學生需要通過《概論》課程來了解什么是系統(tǒng)科學(系統(tǒng)科學的思想),以及了解一些具體的系統(tǒng)科學的研究方法。系統(tǒng)科學后續(xù)課程的目標是在此基礎上,學會一些研究方法,體會一些系統(tǒng)科學的研究工作的實例。同時,為了給后續(xù)的課程做準備,在《概論》課程之后,專業(yè)課程之前,在本課程中,我們要學會一些數(shù)學物理的基礎。

目前課程主要包含兩個模塊:數(shù)學基礎、物理學基礎。其中,數(shù)學模塊主要是集合與映射、矢量空間和概率論。物理模塊主要是經典力學、統(tǒng)計力學、計算物理學初步和量子力學。

本課程即是上述課程中的物理基礎模塊。

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