Soft Responsive Materials Enhance Humanoid Safety
作者: Chunzheng Wang, Yiyuan Zhang, Annan Tang, Ziqiu Zeng, Haoran Chen, Quan Gao, Zixuan Zhuang, Boyu Li, Zhilin Xiong, Aoqian Zhang, Ce Hao, Siyuan Luo, Tongyang Zhao, Cecilia Laschi, Fan Shi
分类: cs.RO
发布日期: 2026-01-06
备注: 40 pages, 11 figures
💡 一句话要点
提出软硬结合的人形机器人安全增强框架，提升跌倒鲁棒性与环境安全性
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 人形机器人 软体材料 非牛顿流体 跌倒保护 物理仿真 强化学习 人机交互
📋 核心要点
- 人形机器人易受跌倒影响，且刚性结构对人与环境构成潜在风险，限制了其在人机交互环境中的应用。
- 论文提出软硬结合的设计，利用非牛顿流体材料在冲击时快速硬化的特性，吸收跌倒能量，保护机器人。
- 通过物理仿真优化保护器设计，并学习主动跌倒策略，实验证明可显著降低冲击力，并承受多次跌落。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种软硬协同设计框架，利用基于非牛顿流体的软响应材料来增强人形机器人的安全性。该材料在正常交互时保持柔顺，但在受到冲击时迅速硬化，吸收和耗散跌倒产生的力。基于物理的仿真用于指导保护器的放置和厚度设计，并支持学习主动跌倒策略。应用于一个42公斤的真人大小的人形机器人，该保护器显著降低了峰值冲击力，并允许机器人重复跌倒而不会造成硬件损坏，包括从3米高处跌落和从长楼梯上滚落。在各种场景中，该方法提高了机器人的鲁棒性和环境安全性。通过结合响应材料、结构协同设计和基于学习的控制，这项工作推进了交互安全、可用于工业的人形机器人。
🔬 方法详解
问题定义：人形机器人在人机交互环境中应用受限，主要原因是其刚性结构在跌倒时容易损坏自身，同时也可能对周围环境和人员造成伤害。现有的机器人保护方法通常采用被动的缓冲材料，但这些材料在提供足够保护的同时，往往会牺牲机器人的灵活性和运动性能。因此，需要一种既能提供有效保护，又不影响机器人正常操作的解决方案。
核心思路：论文的核心思路是采用软硬结合的设计，利用非牛顿流体材料的特殊性质。这种材料在常态下保持柔软，允许机器人进行正常的运动和交互；而在受到冲击时，材料会迅速硬化，从而吸收和耗散冲击能量，保护机器人免受损坏。通过合理设计保护器的形状、尺寸和位置，可以最大限度地提高保护效果。
技术框架：该框架包含三个主要组成部分：1) 软响应材料的选择和应用：选择合适的非牛顿流体材料，并将其封装在保护器中。2) 基于物理的仿真优化：利用物理引擎对机器人的跌倒过程进行仿真，优化保护器的放置位置和厚度，以最大限度地降低冲击力。3) 基于学习的控制策略：通过强化学习等方法，训练机器人学习主动跌倒策略，使其能够在跌倒时采取最佳姿势，进一步降低冲击力。
关键创新：该论文的关键创新在于将软响应材料、结构协同设计和学习控制相结合，形成一个完整的机器人安全增强框架。与传统的被动缓冲方法相比，该方法能够根据冲击情况自适应地调整材料的硬度，从而提供更有效的保护。此外，通过仿真优化和学习控制，可以进一步提高机器人的安全性和鲁棒性。
关键设计：在材料选择方面，需要考虑材料的硬化速度、硬化程度和耐久性等因素。在仿真优化方面，需要建立准确的机器人动力学模型和环境模型，并选择合适的优化算法。在学习控制方面，需要设计合适的奖励函数和状态空间，以引导机器人学习有效的跌倒策略。例如，可以使用深度强化学习算法，以机器人的关节角度、速度和加速度作为状态输入，以降低冲击力和保持平衡作为奖励信号。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的保护器能够显著降低人形机器人在跌倒时的峰值冲击力。例如，在从3米高处跌落的实验中，配备保护器的机器人能够承受多次跌落而没有硬件损坏。此外，在从长楼梯上滚落的实验中，机器人也表现出良好的鲁棒性。与没有保护器的机器人相比，配备保护器的机器人能够更好地保护自身，并降低对周围环境的潜在风险。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于人形机器人、服务机器人等领域，尤其是在需要与人类近距离交互的场景中，如医疗康复、家庭服务、工业协作等。通过提高机器人的安全性和鲁棒性，可以降低事故风险，扩展机器人的应用范围，并促进人机协作的深入发展。未来，该技术有望应用于外骨骼、可穿戴设备等领域，提升人身安全。
📄 摘要（原文）
Humanoid robots are envisioned as general-purpose platforms in human-centered environments, yet their deployment is limited by vulnerability to falls and the risks posed by rigid metal-plastic structures to people and surroundings. We introduce a soft-rigid co-design framework that leverages non-Newtonian fluid-based soft responsive materials to enhance humanoid safety. The material remains compliant during normal interaction but rapidly stiffens under impact, absorbing and dissipating fall-induced forces. Physics-based simulations guide protector placement and thickness and enable learning of active fall policies. Applied to a 42 kg life-size humanoid, the protector markedly reduces peak impact and allows repeated falls without hardware damage, including drops from 3 m and tumbles down long staircases. Across diverse scenarios, the approach improves robot robustness and environmental safety. By uniting responsive materials, structural co-design, and learning-based control, this work advances interact-safe, industry-ready humanoid robots.