Science Robotics 超材料机器人

一、引言瑞士洛桑联邦理工学院的研究团队在《Science Robotics》发表综述论文“Metamaterial robotics”， 系统综述了超材料设计原理在机器人领域的应用，探讨了力学启发架构、形状可重构结构和材料驱动功能如何提升机器人的适应性与分布式智能，以及人工智能在该领域的支撑作用。当前机器人在驱动、传感、控制和计算方面存在刚性与体积限制、集成复杂、能耗较高等问题，未来需实现传感、驱动、计算等功能的全面集成，推动超材料机器人向实时自适应、自主学习的方向发展。
论文标题为“Metamaterial robotics”。

二 研究内容
传统的机器人设计一般为“传感器-控制器-执行器”的“离散驱动+离散传感”的分离架构，从而导致功能单一、能效低下并且难以适应复杂的应用环境。

图1超材料机器人发展时间线。呈现了超材料在机器人领域从早期被动集成到主动功能化，再到智能化的三个发展阶段，明确了各阶段的核心需求、关键成果与时间节点。

图2 人形超材料机器人概念图。提出了融合超材料设计的人形机器人架构，以嵌入式人工智能或机械计算为 “中枢神经系统”，结合多种超材料组件实现轻量化、高灵活性和多功能集成。

图3机器人用超材料设计原理分类图。系统梳理了三类核心设计原理，分别阐明了各类原理的设计变量、工作机制、功能特性及对应的机器人应用场景。

图4 基于力学启发架构的超材料机器人。验证了晶格结构的高刚度密度比、可调刚度等特性，以及 Auxetic 材料的反常变形行为，可简化机器人控制并提升操作精度与运动多样性。

图5基于形状可重构结构的超材料机器人。展示了折纸、剪纸和接触耦合结构在机器人紧凑部署、多模态运动、高效力传递等方面的优势，实现了从 2D 到 3D 的灵活形态转换。

图6 基于响应型超材料的机器人。证明了热、光、电、磁等响应型超材料可实现无电机驱动、环境感知等功能，为机器人提供了多样化的传感-驱动一体化解决方案。

图7基于多材料超材料的机器人。通过多种材料的组合布局，实现了机器人的可编程运动、形状记忆、刚度可调等功能，降低了对外部驱动的依赖。
三 小结
当前超材料机器人面临规模化制造、非线性行为建模、分布式传感与控制无缝集成等挑战。本文的核心创新点是构建了超材料设计原理与机器人功能需求的关联框架，明确了力学启发、形状重构、材料驱动三类原理的应用路径，并强调了人工智能的赋能作用。未来需通过跨学科协作建立统一设计框架，突破制造与建模瓶颈，推动超材料机器人向个体智能与群体协作并重的方向演进。
原始文献：Zheng X, Jiang Y, Mete M, et al. Metamaterial robotics[J]. Science Robotics, 2025, 10(108): eadx1519.
论文链接：https://www.science.org/doi/full/10.1126/scirobotics.adx1519