传感器——仿生机器人的核心

机器人技术无疑是最令人兴奋和发展最快的技术领域之一。每年，越来越多的机器人被用于从工业用户到消费者用途的各种应用中。除了控制器和运动部件（如电机和执行器）之外，通过提供有关机器人环境的数据，传感器在机器人操作中发挥着至关重要的作用。

Festo最新的仿生机器人。今年早些时候该公司的仿生学习网络发布了新的仿生学创新，用来支持从自然系统中获取的工程、制造和材料科学的持续研究。新的仿生机器人包括变形蜘蛛，机器人鱼和半自动飞行蝙蝠。

BionicWheelBot的生物模型是flic-flac蜘蛛，一种生活在撒哈拉沙漠中的物种。就像生活的flic-flac蜘蛛一样，Festo BionicWheelBot用三脚架步态推动，用八条腿中的六条走路。为了滚动，BionicWheelBot弯曲身体每一侧的三条腿来形成一个轮子。两个中下腿在行走过程中折叠起来,伸展并将卷起的蜘蛛推离地面，从而向前行进。惯性传感器让机器人跟踪其当前姿势，以便它可以准确地执行下一个推出序列。这样使得机器人比行走时滚动得更快，并且可以卷起5％的倾斜度。

对于15盎司BionicFinWave，Festo仿生学团队在海洋动物（如多边形和墨鱼）的起伏鳍运动中找到了灵感。BionicFinWave应用的推进模式使水下机器人能够通过充水丙烯酸管自动操纵。如BionicFinWave这类的游泳自动机器人可以实际应用在水，废水和其他过程工业中的检查，测量和数据采集中。该项目中获得的知识也可用于制造软机器人部件。

来自纵向翅片的波动力可以使BionicFinWave机动地向前或向后移动。翅片驱动单元特别适用于缓慢和精确的运动，与传统的螺旋推进驱动器相比，它在水中产生更少的湍流。当它通过管道系统移动时，机器人通过无线电进行通信将温度和压力传感器读数传递给附近的I / O.

BionicFinWave的两个侧翼由硅树脂模制而成，可以独自移动并产生不同的波纹（或以曲线形式游泳）。BionicFinWave通过弯曲身体来向上或向下移动从而游向目地。BionicFinWave中集成的曲轴，接头和活塞杆由塑料3D打印，其他几何复杂的组件也是3D打印的，这有助于减轻它地重量。通过不停地记录压力和超声波传感器探测BionicFinWave与墙壁的距离以及其在水中的深度，从而防止它与管道系统发生碰撞。这种自主和安全的导航需要开发紧凑，高效，或防水的部件，这些部件也可以通过适当的软件进行协调和调节。

为了模拟飞狐，在世界上最大的蝙蝠中，BionicFlyingFox的机翼运动学被分为初级和次级，所有关节都在同一平面上。为了让其在一个确定的空间内半自动移动，它与运动跟踪系统进行通信。运动跟踪系统来计划飞行路径并发出命令。

BionicFlyingFox的起动和着陆由操作人员执行，然后在飞行期间由自动驾驶仪接管。

20.5盎司（580-g）的BionicFlyingFox的飞行演习路径采用的是存储在计算机上的预先编程的飞行路线。BionicFlyingFox车载电子装置计算有效实现预期运动顺序所需的机翼运动，并在飞行过程中优化其行为，遵循在每个回路中更精确地指定的路线，。

BionicFlyingFox的覆盖骨架的膜是由仿生学团队专门开发的。它由两个密封箔和一个编织弹性纤维织物组成（大约45,000焊接点）。织物的蜂窝结构可防止飞膜上的小裂缝增大。因此，即使织物遭受轻微损坏，它也可以继续飞行。由于其弹性，即使机翼缩回，飞膜也可以保持几乎无折痕。

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