狭窄、多弯道的空间难以探测？一只来自北理工的机器小鼠SQuRo对此给出否定答案。|仿生电子鼠会做灾后搜救了：载重物爬窄管不在话下狭窄、多弯道的空间难以探测

狭窄、多弯道的空间难以探测？
【狭窄、多弯道的空间难以探测？一只来自北理工的机器小鼠SQuRo对此给出否定答案。|仿生电子鼠会做灾后搜救了：载重物爬窄管不在话下】一只来自北理工的机器小鼠SQuRo对此给出否定答案。

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它不仅能在狭小空间内灵活穿行，轻松完成各种运动并进行变换，如蹲下起立、行走、爬行等，简直是应对突发灾情或狭窄管道的“神器”：

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还能在不足自己身长一半的小半径内快速转身，咬住自己的尾巴360°转圈（半径比其他机器人小得多）：

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甚至还很坚强，可以在跌倒后迅速站起来。

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最关键的是，这只小鼠还很能载重——目前它已经能成功地带着一个占自重91%（200克）的重物，通过有20°倾角的场地。
（想象一下你背着和自己差不多重的一个包爬坡上坎的感觉……）
研究成果论文的第一作者，北理工石青教授表示，目前市面上有不少足式机器人，但大多不擅长应对狭窄空间：
大型四足机器人运输能力强，但不能进入狭窄的空间；微型四足机器人虽然可以进入狭窄空间，但其携带重物的能力有限。
这项来自北理工的研究成果，目前已经发表在IEEE旗下期刊上。

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见识到这只机器小鼠出色的敏捷性和载荷能力后，再来深入了解一下吧！
灵感来自不惧狭窄弯道的老鼠
此前，鲜有人给体重小于1公斤的小型四足机器人设计能规划运动的多模态控制框架。
多模态控制是指随系统运行状态而不断变化策略的控制方式，可以实时选用最合适的控制算法，并选择恰当时机进行切换，使系统更加稳定、准确、反应迅速。
由于规模限制，小型机器人的硬件组件很少，这导致了其低感知和处理能力较弱。
另外，现有的机器人研究主要集中于动态稳定性和机械约束，而忽略了与某种机器人相似生物的运动特征。
研究人员发现，老鼠在各种狭窄复杂的环境中运动十分敏捷，于是他们准备从生物角度出发，在老鼠身上“取取经” 。
首先，用X光片记录下老鼠运动中的骨骼结构以提取关键运动关节，然后建立了四足机器小鼠的基本模型。

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机器小鼠SQuRo的质量为220克，和八周大的黑毛鼠体重的相似；它的体长也和真老鼠差不多。

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北理工团队还赋予了这只机器小鼠多模态运动规划和控制框架，使其能够感知和处理复杂的现实环境。
根据老鼠运动的3大能力设计基本结构
研究团队据X光片分析发现，老鼠主要靠这三个主要功能，来组合做出各种运动：
肢体运动
脊柱屈伸和侧向弯曲
颈椎运动
于是，研究人员为机器老鼠配置了12个活动自由度（四肢各有2个自由度，腰部2个屈伸自由度，颈部2个自由度），以及4个被动自由度，以模仿关节的屈伸和转动。
自由度是独立变量的个数。具体而言，若总变量个数为N ，约束条件个数为M ，则自由度F=N-M 。