Embodied Intelligence for Advanced Bioinspired Microrobotics: Examples and Insights

📄 arXiv: 2510.26132v1 📥 PDF

作者: Nestor O. Perez-Arancibia

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-30

备注: 8 pages, 7 figures, accepted to ICAR 2025

💡 一句话要点

基于具身智能的微型机器人设计，实现高效自主运动与导航

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 具身智能 微型机器人 协同设计 自主运动 智能控制

📋 核心要点

  1. 传统微型机器人设计将感知、计算和执行分离，导致系统复杂且效率低下，难以适应复杂环境。
  2. 本文提出基于具身智能的微型机器人设计方法，通过协同设计物理结构和行为功能，实现智能行为。
  3. 通过一系列微型机器人实例，展示了具身智能在运动、导航和环境交互方面的优势，为微型机器人设计提供了新思路。

📝 摘要（中文）

本文探讨了具身智能（EI）作为先进微型机器人设计原则的应用，重点关注物理结构和行为功能的协同设计。具身智能强调将机器人形貌、材料属性、环境交互和控制策略整合到机器人设计中，以产生智能行为，特别是运动和导航。为了区分受具身智能启发的系统和传统的解耦传感、计算和执行的架构，本文展示并讨论了作者及其团队在自主微型机器人系统实验室（AMSL）开发的一系列机器人。这些机器人表现出的智能行为源于其结构动力学以及组件之间和与环境之间的物理交互。Bee++、RoBeetle、SMALLBug、SMARTI、WaterStrider、VLEIBot+和FRISSHBot等平台展示了如何将反馈回路、决策逻辑、传感机制和智能驱动策略嵌入到机器人系统本身的物理属性中。因此，我们认为协同设计不仅是一种约束下的经验优化方法，也是具身智能的推动者，为毫米到厘米级机器人提供了一种可扩展且稳健的经典控制替代方案。

🔬 方法详解

问题定义：现有微型机器人设计通常采用传统的控制架构，将感知、计算和执行模块分离。这种方法导致系统复杂性增加，能量效率降低，并且难以适应动态和复杂的环境。尤其是在毫米到厘米级别的微型机器人中，传统的控制方法面临着尺寸、重量和功耗的限制，难以实现高效的自主运动和导航。

核心思路：本文的核心思路是采用具身智能（Embodied Intelligence）的设计原则，将机器人的物理结构、材料属性、环境交互和控制策略进行协同设计。通过将智能行为嵌入到机器人的物理属性中，可以简化控制系统，提高能量效率，并增强机器人的鲁棒性和适应性。

技术框架：本文通过展示一系列由作者团队开发的微型机器人平台，如Bee++、RoBeetle、SMALLBug、SMARTI、WaterStrider、VLEIBot+和FRISSHBot，来阐述具身智能的设计理念。这些平台的设计都遵循了协同设计的原则，将反馈回路、决策逻辑、传感机制和智能驱动策略集成到机器人的物理结构中。例如，某些机器人利用特定的腿部形状和材料属性来实现高效的步态，而另一些机器人则利用表面张力或摩擦力来实现特定的运动模式。

关键创新：本文最重要的技术创新在于强调了协同设计在微型机器人设计中的重要性。与传统的将物理结构和控制系统分开设计的思路不同，本文认为应该将两者同时考虑，并相互影响。通过协同设计，可以将智能行为嵌入到机器人的物理属性中，从而简化控制系统，提高能量效率，并增强机器人的鲁棒性和适应性。这种方法为毫米到厘米级机器人提供了一种可扩展且稳健的经典控制替代方案。

关键设计：关键设计包括选择合适的材料、优化机器人形貌、设计特定的驱动机制以及利用环境的物理特性。例如，在WaterStrider的设计中，利用了水的表面张力来实现漂浮和运动；在RoBeetle的设计中，利用了特定的腿部形状和材料属性来实现高效的步态。此外，一些机器人还采用了智能材料和微型传感器来实现自主感知和决策。

📊 实验亮点

本文通过多个微型机器人实例展示了具身智能的优势。例如，WaterStrider能够在水面上稳定运动，RoBeetle能够高效地在地面上行走，SMARTI能够进行自主导航。这些机器人无需复杂的控制系统，即可实现智能行为，体现了具身智能在简化设计、提高效率和增强鲁棒性方面的潜力。虽然论文没有给出具体的性能数据，但通过实例展示了具身智能设计的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于医疗健康、环境监测、搜索救援等领域。微型机器人可在人体内进行药物递送、微创手术，在复杂环境中进行污染物检测、灾情评估，以及在狭小空间内进行搜索救援任务。具身智能的设计理念有望推动微型机器人技术的发展，使其在更多领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

The term embodied intelligence (EI) conveys the notion that body morphology, material properties, interaction with the environment, and control strategies can be purposefully integrated into the process of robotic design to generate intelligent behavior; in particular, locomotion and navigation. In this paper, we discuss EI as a design principle for advanced microrobotics, with a particular focus on co-design -- the simultaneous and interdependent development of physical structure and behavioral function. To illustrate the contrast between EI-inspired systems and traditional architectures that decouple sensing, computation, and actuation, we present and discuss a collection of robots developed by the author and his team at the Autonomous Microrobotic Systems Laboratory (AMSL). These robots exhibit intelligent behavior that emerges from their structural dynamics and the physical interaction between their components and with the environment. Platforms such as the Bee++, RoBeetle, SMALLBug, SMARTI, WaterStrider, VLEIBot+, and FRISSHBot exemplify how feedback loops, decision logics, sensing mechanisms, and smart actuation strategies can be embedded into the physical properties of the robotic system itself. Along these lines, we contend that co-design is not only a method for empirical optimization under constraints, but also an enabler of EI, offering a scalable and robust alternative to classical control for robotics at the mm-to-cm-scale.