螺旋推进机器人的研究现状与发展趋势

薛光辉 ,  刘文海 ,  张梦良 ,  巩利 ,  李旭

科学技术与工程 ›› 2026, Vol. 26 ›› Issue (21) :8855-8869

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科学技术与工程 ›› 2026, Vol. 26 ›› Issue (21) :8855-8869 DOI: 10.12404/j.issn.1671-1815.2503407
第二十八届中国科协年会学术论文

螺旋推进机器人的研究现状与发展趋势

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State-of-the-art and Development Trend of Screw-propelled Robot

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摘要

螺旋推进机器人以其接地比压小、推动力大、通过性强等优点,在河海滩涂、沼泽、湿地、雪地等湿软地面环境作业中应用广泛。概述了18世纪以来螺旋推进机器人的发展历程,分析了其行走原理,从螺旋推进机构及其驱动、螺旋推进结构参数优化、行走机构与环境介质作用机理、推进机构建模及其运动控制等方面对螺旋推进机器人的国内外研究现状进行了系统总结阐述,展望了螺旋推进机器人的发展趋势和研究热点,即研究多螺旋推进机构更合理的拓扑结构及其更优的参数组合,进一步揭示了螺旋推进机构与环境介质的作用机理,构建更精确的动力学模型,以及研究螺旋推进机器人智能控制算法,扩展其多场景应用,以期为螺旋推进机器人的研究与应用提供参考。

Abstract

Screw-driven robots have found extensive applications in operations across soft and wet terrains such as river and beach mudflats, swamps, wetlands, and snowfields, due to their merits of low ground pressure, high thrust capacity, and superior mobility. The developmental trajectory of screw-driven robots was first traced from the 18th century onward, then their locomotion principles were analyzed. It proceeds to systematically summarize and elaborate on the current state of domestic and international research, with a focus on key aspects: the screw propulsion mechanism and its actuation system, optimization of structural parameters for screw-based propulsion, the interaction mechanism between the locomotion system and environmental media, and modeling of the propulsion unit along with its motion control strategies. The development trends and research hotspots of the spiral-propulsion robot were discussed, namely, the study of more reasonable topological structures of multi-spiral propulsion mechanisms and their more optimal parameter combinations, further revealing the interaction mechanism between the spiral propulsion mechanism and the environmental medium, constructing more accurate dynamic models, and researching intelligent control algorithms for the spiral-propulsion robot, expanding its multi-scenario applications, with the aim of providing references for the research and application of spiral-propulsion robots.

Graphical abstract

关键词

螺旋推进机构 / 螺旋推进机器人 / 螺旋行走机构 / 研究现状 / 发展趋势

Key words

screw-propelled mechanism / screw-propelled robots / screw traveling mechanism / state-of-the-art / development trend

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薛光辉, 刘文海, 张梦良, 巩利, 李旭. 螺旋推进机器人的研究现状与发展趋势[J]. 科学技术与工程, 2026, 26(21): 8855-8869 DOI:10.12404/j.issn.1671-1815.2503407
XUE Guang-hui, LIU Wen-hai, ZHANG Meng-liang, GONG Li, LI Xu. State-of-the-art and Development Trend of Screw-propelled Robot[J]. Science Technology and Engineering, 2026, 26(21): 8855-8869 DOI:10.12404/j.issn.1671-1815.2503407

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在农业、林业、救援、环保、深海与星球表面探测等众多领域,机器人有时需在河海滩涂、沼泽、湿地、雪地等支撑能力和剪切强度低的湿软地面环境中行走[1]。在湿软地面环境中,轮式行走机构容易打滑和下陷,履带式行走机构接地比压较大,在含水量较大的湿软地面仍存在较大下陷风险。针对这种松软地面环境,张宇等[2]研究了5种地面性质对履带车斜坡转向性能的影响,通过内外侧履带的滑转滑移变化,表明履带车转向无法忽略地面条件。李军等[3]利用三维模型及相关科学理论对履带结构进行了优化,但是得到的结构适用于特定土壤条件,单一履带结构的应用领域受限。为此,学者们提出了具有螺旋线形驱动轮行走机构的机器人,即螺旋推进机器人。因螺旋推进机构(screw-propelled mechanism,SPM)接地比压小,推动力大,具有更优的行驶性能[4],适用于湿软地面环境中行走,且因其中空结构可提供较大浮力,具有水陆两栖能力[5],螺旋推进机器人在极地科考[6]、行星探测[7]、管道检测[8]、农业作业[9-10]等领域应用广泛。根据驱动轮结构与布置方式,螺旋推进机构有滚筒式[11]、蛇形[12]、弹簧式等多种形式,其中滚筒式螺旋推进机构研究最早,应用最广。
近年来,国内外学者对螺旋推进机构及其应用进行了大量研究,有学者对研究进展和成果进行了总结。郭晓林等[13]总结了国内外螺旋推进机构的发展历程,分析了螺旋推进车辆行走机构与土壤间的阻力及推进力、车辆机动性和地面相互作用的研究现状,指出了研究方法的不足。Villacrés等[11]按时间线总结了18世纪至2023年间阿基米德螺旋推进车的相关研究,指出研究多集中在螺旋推进车应用、计算分析、动力学模型和螺旋滚筒配置、运输能力等方面,而关于动力学建模的研究较少且存在局限性。
同年,李军等[14]总结了国内外螺旋推进装置的研究及应用现状,归纳了螺旋推进装置的研究方法和存在的不足。落峻铭等[15]以采煤机装运滚筒的螺旋叶片为研究对象,研究了在不同螺旋升角下滚筒装运性能的变化规律,并对螺旋叶片进行了结构优化。卢明等[16]对两种螺旋涡轮的输出性能参数及螺旋角进行分析,提升了轴流式螺旋涡轮钻具的输出性能。虽然螺旋推进机构的研究有很多,但现有的文献在螺旋推进机器人方面的研究进展及其成果总结不够系统、充分。
现首先回顾螺旋推进机器人的发展历程,分析其行走原理;其次从结构及驱动、螺旋滚筒参数优化、机器人与行驶环境介质的相互作用、运动学与动力学建模、运动控制等方面对螺旋推进机器人的研究现状进行系统总结;最后探讨其发展趋势和重难点,以期为螺旋推进机器人的研究与应用提供参考。

1 螺旋推进机器人发展历程

阿基米德螺旋滚筒的结构起源于古希腊科学家阿基米德在埃及逗留期间发明的汲水机构。自诞生以来,螺旋推进机器人的发展经历了萌芽、技术成熟和快速发展等阶段。表1总结了各阶段螺旋推进机器人的典型特征。

1.1 萌芽阶段(1804—1960年)

此阶段主要是进行螺旋推进机构应用尝试,涌现出了许多专利技术,如具有圆锥形轮廓的螺旋推进蒸汽船、分体四螺杆推进的农业机械。1804年,美国John Stevens应用螺旋推进机构制作了螺旋推进式蒸汽艇,并进行了试验[17]。1907年,James和Peavey制造出了首辆螺旋推进车。1926年,美国Snow Motors公司推出了螺旋推进雪地摩托[图1(a)][18]。1948年,英国Nelson提出了螺旋推进水陆两栖拖拉机。

1.2 技术成熟阶段(1961—2014年)

此阶段更加注重理论和性能实验研究,技术逐渐成熟。1961年,美国Chrysler Defense Engineering公司制造出了沼地螺旋推进两栖车并进行了性能试验[19]。苏联Zil公司研制了一款螺旋推进车ZIL 2906,用于运送降落在沼泽或无人区的宇航员和太空返回舱。1979年,日本三井工程造船公司制造了一种AST-002载人水陆两栖螺旋拖拉机[图1(b)][20]。1996年,美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室[21]设计了一款可远程遥控的螺旋推进移动机器人,搭载传感器可用于地雷探测或环境中毒素、危险物检测。1998年,Kocak等[22]设计了一款用于湖底清淤的双螺旋推进式盆地清洁车。2002年,采用双螺旋行走机构的雪鸟6号[图1(c)]成功穿越了白令海峡。2009年,Nagaoka等[23]研制出了一款基于阿基米德螺旋机构的探月车。

1.3 快速发展阶段(2015年至今)

此阶段主要特征是MATLAB-Simulink、EDEM、Ansys和DEM-MBD等数值仿真技术应用于螺旋推进机器人研究[24-26],研究更加丰富、深入。在此阶段,俄罗斯学者针对螺旋推进车辆进行了大量研究,如适航性[6]、载客功能[27]、螺旋叶片切冰能效[28]和切削力[29]、螺旋滚筒与冰面摩擦系数[30]和噪声[31]等。2021年,美国Green等[32]开发了用于探测月球和火星风化层的新型螺旋推进挖掘车CASPER,在硅砂中测试了其挖掘速率、功率、速度、烧损量(COT)、紧实率(ETR)等指标,验证了CASPER的可行性。

国内对螺旋推进机器人的研究始于20世纪末,起步较晚。1988年,大华微型水耕机厂联合多部门研制了三种型号双轴差距螺旋水耕机[33]。1998年,总参工程兵科研一所的陆海鹰等[34]设计了一款螺旋式两栖行走机构,可在水底、水面、松软路面及硬路面等不同路面条件下行驶。2020年,冯闯闯等[35]、刘双[36]设计了一种自主行走的螺旋推进式挖藕机(图2),开展了双侧滚筒同向旋转、反向旋转和单侧滚筒旋转三种工作状态的性能测试,从液压马达进出口压力、螺旋滚筒转速、螺旋推进距离、滚筒沉陷量和推进滑转率等方面验证了双螺旋推进机构的推进性能。2021年,靳航嘉等[37]、Jin等[38]设计了一款双螺旋驱动式平粮机器人(图3),利用3∶1样机开展了直线行驶和旋转转向试验,验证了该机器人具有较好的粮面通过性,并发现在一定范围内随驱动轮转速的增加滑转率逐渐增加,沉陷量逐渐减小。2025年,Yan等[39]基于多栖作业理念,研发了一款螺旋驱动水陆两栖无人平台CSUB(图4)。该团队建立了螺旋体水中推进力学模型,通过水动力数值模拟系统探究了螺旋设计参数对其推进性能的影响,并创新性地提出带桨叶的螺旋体结构,从而提升了水下螺旋驱动效能;基于离散元方法与多体动力学技术的耦合机制,构建了具有力学表征的离散介质地面模型,仿真获得了该平台在泥沙介质地面的稳定推进轨迹;通过涵盖沙地、碎石路面、草地、爬坡及越障等多种典型地形场景的实地测试,充分验证了该系统优异的地面通过性。

2 螺旋推进机器人行走原理

已有研究表明,螺旋推进机器人在介质中行走时,螺旋滚筒推挤介质产生推挤力,进而形成行走驱动力。机器人螺旋滚筒在介质中行走时的受力情况复杂,可等效为轴向力和侧向力[40],轴向力方向取决于螺旋叶片旋向和滚筒转向,侧向力方向和滚筒与介质相对运动方向相反,两者大小与螺旋滚筒转向和转速有关,通过调节螺旋滚筒转速和转向可实现机器人直行、转弯、横移等运动。图5为双螺旋推进机器人的行走原理示意图。当两滚筒转向相反、转速相同时,螺旋推进机器人所受侧向力为零,轴向力叠加,车辆直行,左滚筒逆时针、右滚筒顺时针旋转时前进[图5(a)],当左滚筒顺时针、右滚筒逆时针旋转时后退[图5(b)]。当车辆前进时,若两滚筒转速不同,可实现差速转向,右滚筒转速大于左滚筒时差速左转[图5(c)],反之,右滚筒转速小于左滚筒时差速右转[图5(d)]。当两滚筒转向相同、转速相同时,螺旋推进机器人所受侧向力叠加,轴向力产生绕质心的转矩,车辆发生大曲率横移,左右滚筒逆时针转动时向左横移[图5(e)],左右滚筒顺时针转动时向右横移[图5(f)]。

值得指出的是,在坚硬路面,由于螺旋叶片无法推挤地面介质产生推挤力[37],驱动力主要由叶片顶部与地面的摩擦力提供,双滚筒螺旋推进机器人仅可横向移动,无法直行[41]。螺旋推进机构采用四滚筒结构时,机器人可实现原地旋转和直线横移。

3 螺旋推进机器人的结构及驱动

根据滚筒数量,螺旋推进机器人可分为双螺旋推进与四螺旋推进两种形式。前者结构简单,但在硬质路面无法前行,在松软介质上无法纯横向移动或绕质心旋转;后者结构相对复杂,但可实现纯横向移动或绕质心旋转。实际应用中,需根据地形和地面的性质、载重、行驶速度等要求选择结构及其驱动形式。

双螺旋推进机器人的研究主要集中在环境适应性方面。2016年,Koshurina等[42]采用浮动悬挂机构代替传统刚性悬架以减轻载人螺旋推进机器人的冲击、颠簸和振动。Canelon-Suarez等[43]将双螺旋推进机器人与螺旋桨结合,提高了机器人在空中、陆地、水面等环境下的适应性。为解决双螺旋推进机器人在硬质路面无法前行的问题,一些学者提出了螺旋滚筒与轮式行走机构[44]、螺旋滚筒与橡胶气囊[45]的组合行走方案。

根据螺杆的布置形式,四螺旋推进机器人的行走机构有镜像直列四螺杆机构、十字四螺杆机构、菱形四螺杆机构等,如图6所示。

Freeberg[40]提出的镜像直列四螺杆机构解决了双螺旋推进机器人不能纯横向移动和绕质心旋转的问题,并在淤泥、草地、雪地等松软环境介质中测试了行驶性能。为提高四螺旋推进机器人的环境适应性,Safar等[46]将可变轮角机构与四螺杆机构结合,设计了一种可重构螺旋推进机器人,如图7[46]所示。

2022年,薛原野等[47]设计了一种左前、右前滚筒行进角度可变的四螺旋推进机器人,爬坡时通过改变行进角度使前端螺旋滚筒更加贴合坡面,从而增大摩擦来提高机器人的爬坡能力。目前螺旋推进机器人结构研究聚焦于其复杂环境下的适应能力提升,以适应不同路况。

螺旋推进机器人的驱动主要有电机驱动和液压驱动两种形式。电机驱动方式又有电机内置式与电机外置式两种。电机内置式把电机放置在滚筒内部,通过行星减速器将动力传输至螺旋滚筒,电机外置式将电机放置在螺旋滚筒外部,通过链传动或带传动装置将动力传输至螺旋滚筒[24],如图8[24,48]所示。高魁东等[49]设计了一种双端螺旋运输式水仓清理装置,该装置采用双液压马达作为动力源,通过链传动装置将动力传输至螺旋滚筒。

4 螺旋推进机构参数优化

螺旋推进机构通常采用阿基米德螺旋滚筒,其结构及其参数如图9所示,其结构参数决定了螺旋推进机器人行走性能,而最佳滚筒参数与环境因素有关。研究不同环境下螺旋滚筒的参数设计与优化方法对提高螺旋推进机器人的环境适应性具有重要意义。

目前,螺旋滚筒参数优化设计多采用试验设计方法进行,即通过模拟仿真和真实环境试验的方法,研究不同滚筒参数对螺旋推进机器人行走性能指标的影响,进而筛选出最佳的滚筒参数。刘楠等[50]构建了港口水下清淤机器人的螺旋推进器模型,采用流体动力学仿真分析的方法研究了螺旋升角参数的影响。董平[51]以无量纲功率、牵引系数、滑转率的加权函数作为评价指标,采用正交试验法对螺旋升角、叶片高度和滚筒长径比等参数进行了优化设计,结果表明,影响平粮机器人行走机构性能的主次因素为螺旋升角>螺旋叶片高度>长径比。刘沿[36]以滚筒的旋转阻力矩、推进滑转率和推进速度变异系数作为评价指标,采用正交试验法设计优化了螺旋滚筒的螺旋升角、叶片高径比(叶片高度与滚筒直径之比)和长径比(滚筒长度与直径之比)等参数,获得了挖藕机螺旋滚筒推进性能较优组合。徐鹏飞等[5]以推进效率为评价指标,采用响应面法对螺旋滚筒的叶片高度和螺距进行了优化设计,发现在一定区间范围内螺旋叶片高度越大,推进效率越高;螺距对推进效率的影响较为复杂,需通过数据仿真确定其最佳数值。Seo等[52]以螺旋滚筒每转前进距离的信噪比函数作为评价指标,采用田口法对螺旋升角、叶片高度、螺旋头数、叶片截面形状等4个参数进行优化设计。

但田口法、正交设计法和响应面法均属于经典试验设计方法,试验规模与考虑的因子和水平数有关。随着因子和水平数增多,试验规模与成本会大幅增加。因此,滚筒参数通常限制在3或4个因子,更多参数的优化设计研究较少。

5 螺旋推进机构与环境介质作用机理

螺旋滚筒与不同介质(土壤、雪地、沼泽、水等)作用机理研究可为不同环境下螺旋推进机器人参数设计优化提供理论基础,有助于提升牵引性能、降低行驶阻力、增强环境适应能力等性能。常用研究方法有纯经验法、半经验法、模型试验法、模拟仿真法等。

纯经验法是通过真实环境试验来建立螺旋推进机器人环境介质特性和行驶性能之间的关系,如美国水道实验站用表征土壤强度的RCI指数来描述Marsh Screw Amphibian和Riverine Utility Craft的性能。该方法可以直接获得可靠数据,但时间与经济成本较高,不太适合作为研究起点。

半经验法则是通过受力分析和土壤力学特性测定,来建立机器人与介质相互作用的力学模型,可为后续仿真提供合理的模型,使结果有较好的可解释性。Cole[53]理论分析推导了单个螺旋滚筒在沙石以及水介质中旋转所需的功率与扭矩计算公式,但忽略了滑移和水流动路径等影响因素。Strizhak等[54]根据滚筒的受力模型,分析了螺旋升角与最大速度间的数学关系,发现当螺旋升角由30°变化至60°时,螺旋推进车的最大速度增加2~3倍。Jin等[38]建立了双螺旋推进粮仓机器人与粮面相互作用的半经验力学模型,但未进行实车验证。张栩汉[55]推导了硬质路面以及沙介质中螺旋推进机构受力与运动情况,但未研究其他介质的情况。徐亮[56]利用黏土力学模型来表征软土的流变特性,并推导了螺旋推进器的推进力公式,但仅研究了移动平台转向运动学模型。

模型试验法是利用缩放模型来研究螺旋推进机器人的性能。早在1962年,美国Chrysler Defense Engineering采用不同螺旋滚筒参数配置的1∶5模型机器人进行试验,以确定滚筒长径比、螺旋角、车辆滑移率等参数[57]。2018—2020年,Thoesen等[25,58]研究了滚筒参数(如尺寸和质量)与速度和功率之间的颗粒缩放定律,以便从模型推导机器人的性能。Jin等[59]基于土力学原理,通过整合法向应力和剪应力建立了螺杆驱动轮-地表接触力学理论,将剪切位移分解为纵向剪切位移与切向剪切位移,并分别计算了对应剪切应力,通过玉米地表的驱动实验确定了滑移沉降量,并修正了考虑垂直载荷与滑移的沉降模型,提高了螺旋驱动谷仓机器人的行走性能预测精度,但所构建的螺旋驱动轮-谷物模型存在局限性,如压实阻力未经实验直接验证,而是通过间接估算获得,未研究测试不同结构参数的螺旋驱动轮。Lim等[60]针对多地形阿基米德螺旋推进的模型构建、参数效应及效率研究仍显不足的问题,设计了适用于室内外环境的移动测试平台,开展了小砾石、大砾石、草地、沙地、木屑、泥土和混凝土等多种介质环境的单螺旋和多螺旋滚筒的测试实验,得到了一些有益的结论,但该研究仅采用了单一规格的螺纹螺距、螺纹尺寸及螺杆材料,亦未探讨非流体材料特性对系统行为的影响。

数值模拟法是利用仿真软件建立螺旋推进机器人和环境介质的仿真模型,进而分析机器人运动时的受力情况和行驶性能。该方法根据使用软件不同可分为利用离散元软件和有限元软件模拟环境介质。陈雷雷等[61]以Ansys软件为平台,采用控制变量法,研究了叶片高度与螺距对滚筒运动时所受射流速度与阻力的影响,发现射流速度和阻力随叶片高度上升而增大,射流速度与螺距无线性关系,阻力与螺距成正比。杨生旺[62]通过LS-DYNA软件,利用光滑粒子流体动力算法建立了螺旋滚筒切削土壤-水的模型,通过仿真与样机实验,对比分析了螺旋滚筒在切削土壤-水过程中的阻力、功率,发现两者数据具有较高的吻合度。陈本灶[63]基于EDEM和RecurDyn耦合仿真,研究了平粮机器人运动性能,揭示了螺旋升角、螺旋叶片高度和螺旋轴径的最佳组合参数与玉米颗粒、含水量的关系。Donohue等[64]通过Ansys Fluent仿真方法,研究了叶片高度和螺距长度对螺旋滚筒运动时所受的推力与阻力的影响,结果表明,阻力随叶片高度的增加而增加,推力随叶片高度和螺距长度的增大而增大。Gao等[65]通过DEM-MBD耦合仿真,分析了叶片外径、牙形角、导程、头数对螺旋推进式检测机器人推进性能的影响规律,研究发现:叶片外径越大,推进速度越快,方向性越好,但稳定性逐渐变差;较小牙型角的螺旋滚筒具有较好的推进能力和稳定性;对于单螺旋的螺旋滚筒,随着导程的增大,驱动能力变强,但稳定性呈指数级恶化;当螺距相近时,双螺旋的方向性和稳定性优于单螺旋和三螺旋。张栩汉[66]通过EDEM仿真,分析了不同螺旋升角下螺旋滚筒在沙地环境中所受推进力的状况,发现在沙化介质中,同一直径与叶片高度条件下,螺旋升角为30°~40°的螺旋滚筒有较好的推进能力。徐鹏飞等[5]通过计算流体动力学软件仿真,研究了螺旋滚筒运动时所受推进力的情况,发现螺旋筒在水中为0.9倍浸没深度时产生的推力最大。Yan等[39]利用其创新设计的CSUB两栖车,采用离散元法分析其与地形的接触状态,通过多体动力学协同仿真进行了过程模拟,建立了所研究车辆-地形接触力学的解析方法,开展了沙地、砾石路、草地等多样地形系列性能与实地试验,验证了车辆的水陆两栖通行能力,但尚未进行实地验证。数值模拟法可事先验证设计的理论可行性,为样机研制提供依据,但数值模型的准确程度会直接影响其研究成果的理论意义和工程价值。

但上述4种方法均存在一定局限性。纯经验法由于无法表达螺旋推进机器人与行驶环境介质相互作用的内在机理,主要应用在技术成熟阶段。半经验法需预先建立理论模型,但模型参数或经验系数,如土壤内摩擦角、内聚力、流变系数等,通常难以直接获取,且扰动后这些参数与试验获取的参数会出现较大差异,导致理论模型与实际情况不相符合,亟待解决模型参数的获取或辨识方法,且理论模型的验证方法也是值得探讨的问题。模型试验方法需要制作试验模型,但缩微模型车辆无法充分展现微观局部因素,而整车试验的条件要求较高且试验周期长,设计合理的模型试验成为该方法研究的关键。模拟仿真法需建立与实际环境一致的模拟仿真环境,但因理论模型和数值算法误差,再加上可能的几何简化失当、网格离散不足和边界与初始条件偏差等的影响,模拟仿真结果难以准确描述螺旋推进机器人与行驶环境介质的作用关系,限制了其应用。

6 螺旋推进机器人运动学与动力学建模

螺旋推进机器人运动学是从几何角度研究滚筒速度和推进机构质心速度之间的关系,其动力学研究是从力学角度探究机器人受力与运动之间的关系。由于不考虑受力而相对简单,螺旋推进机器人运动学模型研究相对较为成熟。Liedke等[67]建立了双螺旋推进机器人直线运动、旋转运动和复合运动三种情况下的运动学模型,如表2所示,当ωl=ωr时,取ωl=ωr=ωlr。

如表2及图10所示,机器人呈现三种不同的运动形式。如果螺旋滚筒以相同的方向和相同的速度旋转,机器人会横向移动[图10(a)]。这种运动形式被称为“横移”。如果螺旋滚筒以相同的速度向相反方向旋转,机器人将进行前向/后退移动[图10(b)]。这种运动形式是由于滚筒的相反螺纹产生的,被称为“前进/运动”。如果只有一个螺旋滚筒在运动,机器人会围绕中心旋转,表现出“旋转”行为[图10(c)]。如果螺旋滚筒以不同速度运动,则机器人产生的运动表现出横移与旋转的混合运动。此研究简明地描述了双螺旋推进机器人的运动学模型,但并未研究其动力学模型。

郭晓林等[68]根据差速转向原理,建立了双螺旋推进车的转向运动学模型,定性分析了相对转向半径与内外侧滚筒转速比、相对横向偏移量、滑转率和滑移率之间以及转向角速度与内外侧滚筒转速差之间的相关性。林吉照[69]将两侧螺旋滚筒直行速度加权和作为差速直行速度,建立了双螺旋推进机器人的差速运动学模型。Lugo等[70]建立了可重构螺旋轮的四螺旋推进机器人的运动坐标系,如图11所示,构建了运动学模型,如式(1)所示。

$\left(\begin{array}{l}{w}_{1}\\ {w}_{2}\\ {w}_{3}\\ {w}_{4}\end{array}\right)$=$\frac{1}{R}$A$\left(\begin{array}{l}{v}_{x}\\ {v}_{y}\\ w\end{array}\right)$

式(1)中:

A=$\left[\begin{array}{lll}-\frac{1}{{b}_{1}}& \frac{1}{{t}_{1}{b}_{1}}& \frac{{l}_{2}-{l}_{1}/{t}_{1}}{{b}_{1}}\\ -\frac{1}{{b}_{2}}& -\frac{1}{{t}_{2}{b}_{2}}& \frac{{l}_{2}-{l}_{1}/{t}_{2}}{{b}_{2}}\\ -\frac{1}{{b}_{2}}& -\frac{1}{{t}_{2}{b}_{2}}& \frac{-{l}_{2}+{l}_{1}/{t}_{2}}{{b}_{2}}\\ -\frac{1}{{b}_{1}}& \frac{1}{{t}_{1}{b}_{1}}& \frac{-{l}_{2}+{l}_{1}/{t}_{1}}{{b}_{1}}\end{array}\right]$
$\left\{\begin{array}{l}{t}_{1}=\mathrm{t}\mathrm{a}\mathrm{n}\left({\omega }_{i}+\eta +\frac{\mathrm{\pi }}{2}\right)\\ {t}_{2}=\mathrm{t}\mathrm{a}\mathrm{n}\left(-{\omega }_{i}+\eta -\frac{\mathrm{\pi }}{2}\right)\\ {b}_{1}=-\mathrm{c}\mathrm{o}\mathrm{s}\left(\frac{\mathrm{\pi }}{2}+{\omega }_{i}\right)+\frac{\mathrm{s}\mathrm{i}\mathrm{n}\left(\frac{\mathrm{\pi }}{2}+{\omega }_{i}\right)}{{t}_{1}}\\ {b}_{2}=-\mathrm{c}\mathrm{o}\mathrm{s}\left(\frac{\mathrm{\pi }}{2}+{\omega }_{i}\right)+\frac{\mathrm{s}\mathrm{i}\mathrm{n}\left(\frac{\mathrm{\pi }}{2}+{\omega }_{i}\right)}{{t}_{2}}\end{array}\right.$

式中:ωi为螺旋滚筒i(i=1, 2, 3, 4)的角速度;vx、vy分别为机器人x、y方向速度;R为滚筒半径。

螺旋推进机器人的动力学模型相对复杂,国内外学者也开展了许多研究。Nagoka等[71]研究了基于Bekker方程的动力学模型,仿真分析结果表明大多数情况下牵引力随滑转率的增加而增加,但Bekker方程仅适用于在介质表面运动的情况,不适用于螺旋滚筒陷入介质超过其半径的情况,这种情况在软泥、雪地等介质中行走时是常见的。郭晓林等[72]借鉴履带车转向动力学建模方法,建立了双螺旋推进车低速转向情况下的动力学模型,考虑了内、外侧滚筒在转向过程中的滑移、滑转问题,但存在高速运动情况下的适应性问题。He等[73]采用拉格朗日法建立了双螺旋推进机器人差速动力学模型,开展了直行与转弯仿真实验,从质心速度、约束力和质心轨迹分析验证了模型的有效性,但未考虑横移情况。

Dachlika等[74]分析了一种由右旋螺杆和左旋螺杆通过旋转电机连接而成的双螺杆状机器人的运动机制,建立该双螺旋运动的通用解析模型,并描述其四种运动模式,确定机器人速度及所受力的函数关系,取决于旋转速度、螺旋几何参数(如直径与螺距)以及表面摩擦系数,评估了运动能耗与电机扭矩,研究发现:当两螺杆表面摩擦系数不同时,作用于其表面力会显著变化。 Beknalkar等[75-76]采用牛顿-欧拉法建立了双螺旋推进机器人(multi-terrain amphibious ARCtic explOrer,MAARCO)在陆地上的动力学模型,开展了下沉深度为0.35、0.45和0.6 m的仿真和样机试验,结果表明,两者的下沉深度非常一致,且随着下沉深度的减小,下沉和上浮的轨迹重合度更好,验证了机器人在行走过程中的滑移现象,且把环境介质对螺旋滚筒的作用力集中在滚筒一点处,与实际作用在螺旋叶片上有一定的差异。Donohue等[77]采用凯恩法建立了MAARCO在水下的动力学模型,开展了MATLAB仿真,结果表明可由推进力、浮力和滑动质量的位置来控制MAARCO的运动,但未考虑摩擦力的影响。

目前,螺旋推进机器人运动学与动力学的研究主要集中在双螺旋推进机器人,四螺旋推进机器人动力学模型的研究较少。动力学模型主要基于理论分析方法进行建模,通用性好,但建模过程中受理论模型误差和算法误差的影响,再加上特定假设或忽略了一些因素,结果往往存在较大的误差。

7 螺旋推进机器人运动控制

螺旋推进机器人运动控制是根据控制器指令控制螺旋滚筒的驱动电机或液压马达,使机器人能够精确、快速、稳定地按照预定的轨迹运动。Kurinjimalar等[78]设计了一种螺旋推进式自主两栖垃圾收集机器人,通过树莓派开发板接收传感器获得的位姿信号,结合目标位置利用双螺旋推进机器人运动学模型解算出直流电机转速与转向信号,利用PID算法,通过Arduino与L293D电机控制板实现电机控制,从而实现机器人运动控制,开展了草地、沙滩、铺砌路面、岩石路面和水域等多种环境下的垃圾收集实验,验证了系统的性能。林吉照[69]针对螺旋推进式平粮机器人,基于运动学模型,通过PID控制算法和PWM调速控制2个直流电机的转速,从而实现平粮机器人的运动控制,开展了平粮能力试验、粮堆粗平试验和粮面精平试验,结果表明平粮机器人通过自身重力和旋转运动可将粮堆摊平,最佳爬坡行驶速度为0.274 m/s。秦玉广[79]设计了一种双螺旋推进式除草机,利用机器视觉技术得到拟合导航线,并与实时位姿做差,从而得到横向偏差d与航向偏角θ,并作为模糊控制器输入,得出纠偏所需的电机转速差,结合光电传感器测得的实际转速得到电机期望速度,通过增量式PID控制算法输出PWM占空比信息到两侧电机驱动器,最终达到目标转速,实现螺旋除草机全自动化除草作业,具体流程图如图12所示,并开展了稻田试验,结果表明角度偏差在5°以内,横向位置偏差在30 mm以内。Beknalkar等[80]研究了螺旋(前进或后退)和螃蟹爬行(左移或右移)两种模式下MAARCO的控制算法,并讨论了其能耗估计和路径规划问题。

目前,螺旋推进机器人的运动控制研究大多是基于其运动学模型,通过控制驱动转速和转向来实现机器人的运动,基于动力学模型的控制研究较少。采用的控制算法也多是传统的PID算法,先进控制算法的研究较少。

8 螺旋推进机器人发展趋势和重难点

近年来,螺旋推进机器人的发展趋势和研究热点集中在螺旋推进机构的拓扑及其结构参数优化、与环境介质的作用机理、动力学模型、智能控制和多场景应用等方面。

8.1 研究复杂多螺旋推进机构,探究更合理拓扑结构与更优的结构参数组合

目前,螺旋推进机器人大多仍采用双螺旋推进机构,运动能力和行驶性能有限。许多学者也提出了多种形式的四螺旋推进机器人。研究的重难点聚焦于拓扑结构的创新性与合理性设计和结构参数的系统化优化两大核心方向。针对拓扑结构的创新性与合理性设计,重点在于突破传统单轴/双轴螺旋的单一布局范式,系统研究多螺旋空间分布模式(如共轴嵌套、平面阵列、立体分层、非对称异构布局等),以实现推力矢量覆盖、流场干扰抑制与空间利用率的协同优化;探索拓扑结构与附加功能的集成化设计(如可折叠螺旋、可变螺距机构、多执行器协同拓扑等),以增强多场景适应性;同时需构建冗余容错拓扑,针对复杂环境研究冗余螺旋配置方案(如多螺旋备份、非对称冗余),保障部分螺旋失效时的基本推进能力。难点在于当前拓扑设计多依赖经验归纳或仿生启发,缺乏普适性的“合理性”量化评价准则。分布式螺旋虽可降低流场干扰,却会增加控制系统复杂度;异构螺旋虽能扩展工况适应性,却易引发推力不均衡。如何在“性能-复杂度-成本”三角关系中建立定量权衡模型,是当前面临的关键挑战。

针对结构参数的系统化优化,重点在于深化关键参数识别研究,精准界定影响性能的核心参数(如螺旋直径、螺距、转速比、轴向间距、倾角、螺纹头数等),构建其与推力、效率、能耗、振动特性的数学关联模型;开展推进效率、机动性、稳定性等多目标协同优化,规避单一指标最优引发的全局性能折损;同时关注不同作业场景下的工况自适应参数匹配,研发参数组合动态调整策略。难点在于高维参数空间优化效率低下,具体是多螺旋机构参数组合呈指数级膨胀,传统优化算法易陷入局部最优且计算成本高企,参数间非线性耦合进一步加剧全局最优解的搜索难度。此外,实验室理想测试与实际复杂环境的差异,常导致拓扑与参数鲁棒性难以直接验证。

8.2 进一步揭示螺旋推进机构与环境介质的作用机理

行走机构与环境介质作用机理的研究是螺旋推进机器人的永恒主题。随着数值仿真技术的发展,模拟仿真法已逐渐成为研究螺旋推进机器人与行驶环境介质的相互作用的重要研究方法。采用模拟仿真法无需进行实机试验和烦琐的数学推导,相对于其他方法试验周期短,成本低。但螺旋推进机器人往往涉及多种地形或环境介质,存在流场-结构-控制的耦合效应,多螺旋旋转会引发复杂的流场干涉,需结合计算流体力学与多体动力学,揭示螺旋间流场干扰对推力和能耗的影响规律。同时也需注意动态载荷传递机制问题,多螺旋的不平衡力矩、交变推力会通过支撑结构传递至机身,需分析结构参数对动态应力、疲劳寿命的影响,避免共振或结构失效。再者,如前所述,受理论模型误差、数值算法误差,以及几何简化失当、网格离散不足或边界与初始条件偏差等的影响,模拟方法难以准确描述螺旋推进机器人与行驶环境介质的作用关系。探索更准确的模拟仿真模型,尽可能使仿真环境逼近实际环境,是该研究的难点和挑战。

8.3 构建更精确的螺旋推进机器人动力学模型

螺旋推进机器人的运动学模型研究相对成熟,但基于运动学模型的运动控制存在较大的偏差,其性能难以满足工程需要。由于其行走机构复杂,环境介质多样,且与行走环境介质的作用机理尚未完全揭示,其动力学模型的研究相对滞后。现有的研究多基于一些假设或忽略一些因素,均存在较大的误差,且多集中在双螺旋推进机器人,对多螺旋推进机器人的动力学模型研究较少,限制了螺旋推进机器人行驶性能和运动控制问题的解决。对于动力学建模的不准确问题,可通过仿真建模或试验测试等手段获取初始数据,然后利用神经网络等机器学习算法来补偿物理模型中的误差,从而提高模型的精确性。再者,目前多通过仿真分析来验证动力学模型,缺乏有效的评价指标和实车试验平台来评估动力学模型与实际工况的匹配程度。总之,研究更精确的螺旋推进机器人动力学模型的核心是多物理场耦合的定量化与非定常效应的精细化表征,需通过“理论推导-数值模拟-实验校准”闭环,突破多螺旋干扰和非定常介质等关键瓶颈。未来可结合数字孪生技术(实时同步虚拟模型与物理实体)和AI代理模型(如物理信息神经网络PINN),进一步提升模型精度与实时性,为复杂多螺旋推进机器人的设计与控制提供可靠工具。

8.4 研究螺旋推进机器人智能控制与智能化

由于动力学模型不完善,现阶段螺旋推进机器人的控制主要基于运动学模型,控制方法相对较为简单,难以实现精确控制。需研究多螺旋同步与差速控制的协同控制策略,设计控制算法,如PID、滑模控制、强化学习,实现多螺旋的精确同步或差速调节,尤其在急转、突加负载等高动态工况下保持稳定性。难点在于动态工况下的参数自适应问题。实际应用中,最优参数组合可能随工况实时变化,但现有参数优化多为离线静态优化,缺乏在线自适应机制。如何实现“感知-决策-参数调整”的快速闭环(如基于传感器反馈的动态参数重构)仍需突破。研究鲁棒性强的现代或智能控制方法,可减少在运动控制中对机器人模型的依赖性,实现螺旋推进机器人的精确运动控制。滑模控制对干扰和未建模动态具有很强的鲁棒性。自抗扰控制不依赖系统的精确模型,可直接利用被控对象的输入输出信息对系统状态以及“总扰动”进行估计并在线补偿。神经网络可以对动力学模型参数进行估计,以及对动力学模型误差进行补偿。为此,为应对任务执行中的环境不确定性,需研究其智能化问题。螺旋推进机器人可利用SLAM(simultaneous localization and mapping)技术感知周围环境和自身位置。利用机器人路径规划算法结合自身可直行、横移和差速转向的特点,自动规划行进路线并进行路径跟踪控制,从而提高作业效率。

8.5 探索更多螺旋推进机器人应用场景

螺旋推进机器人是一种采用螺旋推进机构作为行走机构的机器人,与轮式或履带式机器人相比,在湿软环境中具有更优秀的通过能力,国内外学者或厂家已在很多场景中开展了应用研究和尝试。螺旋推进机器人凭借矢量推进灵活性、复杂介质适应性及多螺旋协同机动能力,其应用场景可从传统领域向极端环境、受限空间、高精度作业、跨介质任务等方向拓展。螺旋推进是水下机器人的主流推进方式,但其多螺旋拓扑与参数优化的潜力可进一步解锁深海、极地、浑浊水域等极端场景。在水下管道检测、桥墩冲刷监测等水下工程与基础设施维护方面,以及在地下、废墟与生物体内等受限空间与非结构化环境,螺旋推进也具有一定的优势。结合仿生学与其他学科,螺旋推进机器人可成为生态研究、生物行为模拟的工具。需要指出的是,当其执行作业任务时,作业环境往往是复杂多变的,如在户外环境探测时,需要适应水、淤泥、硬质路面等多种场景。不同的作业环境对于机器人的性能要求也有所不同,如在水面上机器人需要防水处理和足够的浮力,在淤泥环境中滑移率较大,为获得大的推进力,最优结构参数与水和砂石等环境有所不同,且在硬质路面只能横向移动。此外,机器人体积、重量与能耗也是限制其应用场景的重要因素。

9 结论

螺旋推进机器人具有接地比压小、推进力大、通过性强等优点,在湿软地面环境中具有良好的适应性,且在诸多领域应用广泛。回顾了螺旋推进机器人的发展历程,分析了其行走原理,系统总结了螺旋推进机器人的结构及其驱动、结构参数优化、与环境介质作用机理、运动学和动力学模型和运动控制等方面国内外研究现状,探讨和思考了螺旋推进机器人研究存在的问题,展望了其发展趋势和研究重难点,以期为其后续研究提供参考和指导。

总而言之,螺旋推进机器人通过结构创新、智能控制与材料科学的深度融合,成功突破了传统移动平台在复杂地形与环境适应性上的固有局限,正以其独特优势在农业、海洋、救援、工业乃至军事等领域掀起一场深刻的“机器替人”产业变革。展望未来,随着人工智能(AI)、仿生设计、新材料及新能源技术的进一步突破与交叉融合,其应用场景将持续拓展,有望成为驱动智能制造、智慧农业、蓝色经济等国家战略实施的核心使能技术之一,并为各产业向智能化、无人化升级注入强劲动力。然而,要实现其大规模产业化落地,仍需学术界与产业界携手攻克作用机理、机构构型、智能控制、能耗优化、可靠性提升与成本控制等关键瓶颈,并高度重视技术伦理与标准化体系建设,以确保其在安全可控的框架下释放最大价值。

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基金资助

国家自然科学基金面上项目(51874308)

国家重点基础研究发展计划(973计划)(2014CB046306)

中煤科工智能储装技术有限公司重点项目(KGCZ-2022-ZD-01)

中国矿业大学(北京)大学生创新训练项目(202413058)

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