“智能树叶“空中自主改变形状登Science子刊，只有钉子一半重

什么样的飞行器不装电池也能在空中航行？

答案揭晓：

网友: 他管这玩意叫飞行器？

不错，这个小小的机器人学名叫做“可变形折纸微型飞行器“，来自华盛顿大学，没有电池，用太阳能收集电路和触发控制器，就能在半空中自主变形，可以飞过一个体育场！

大小像一片树叶一样，重量也只有钉子的一半，约重400毫克。这还算上了机载传感器，可以测量飞行时的温度、湿度和其他条件。

飞行过程看似无序，实际上它下落的方式和方向是可控的，研究人员还能同时控制多个微型飞行器的形状和降落行为，如果用无人机批量空投，精准地降落分散到不同区域，可以实现收集信息、搜寻搜救、大规模的环境监测等等。

▍“智能尘埃“雏形初现？折纸结构开辟新的飞行器设计空间

传统的飞行器，大多是飞机、无人机，基本上都是带机翼的主动推进设备：

而这种不装电池的传感设备，可以在风中飞行，模仿树叶和种子，可以控制它们的下降，还能批量空投到各个区域，机载的传感器能监控一切信息。

这不禁让人联想起“智能尘埃“，美国国防部高等研究计划署(DARPA)和兰德公司在1990年代初提出的理念。把传感器散布到空气中，这样一来，它们就可以监控一切信息——温度、湿度、化学品、运动、脑电波，一切的一切。

听起来很疯狂，也很新颖，这个如树叶大小的微型飞行器似乎已经迈出了第一步。

不装电池，仅靠太阳能驱动，这样的高节能飞行器该怎么设计？

可以利用飞行器下落时与空气的相互作用，其速度受到投影面积和结构相关阻力系数的影响，因此，在过程中改变落体的形状是一个很妙的方法。

华盛顿大学的研究人员想到了折纸结构，太阳能的收集有限，无法实现连续的驱动，如果设计一种双稳态折纸结构，在两种状态下都能保持其形状，无需消耗任何能量。

通过预定义的折痕线，微型飞行器可以折叠和展开，切换形状使得飞行器的面积、受到的风阻改变，从而影响它的飞行方式。

当飞行器展开时处于平坦状态，增加了在风中的横向位移，微型飞行器会在风中翻滚，下落速度减缓：

切换到折叠状态会改变其周围的气流，从而实现稳定下降，类似于枫叶掉落的方式。

▍解决驱动微型飞行器的多重挑战

折叠和展开，两种形状的微小变化都会极大地改变飞行器的坠落行为。需要在折纸结构、 致动器和能量收集电路之间进行仔细的协同设计，这就提出了多重设计挑战。

1. 结构设计与致动器之间的权衡：折纸结构必须足够坚固，以防止误转换，但这也会增加致动器所需提供的力量，从而需要更大的组件和更高的功耗。

2. 与复杂几何结构的兼容性：折纸结构在状态转换时，中心点和折痕沿Z轴上下移动，而结构的边界沿X和Y轴向内收缩。这使得在固定的安装点上安装刚性致动器变得具有挑战性。

3. 快速响应的要求：为了在下落到地面之前实现状态转换，致动器必须能够比这个时间更快地进行转换。

4. 完全无线的要求：在半空中转换结构要求微飞行器完全脱离任何电源或致动刺激，并且可以通过设备进行电子控制。

为了解决这些设计挑战，研究人员分析了不同的致动方式，最终设计了一种低功耗的柔性电磁制动器，由太阳能供电，可以在25毫秒内产生高达200毫牛顿的峰值力，可快速驱动折纸机构的形状切换，其柔性特点还能与折痕相适应，兼容复杂的折纸机构。

他们在折叠的折纸结构上制作了一个电路，包括可编程微控制器、蓝牙无线电、太阳能收集电路、压力传感器和温度传感器，通过太阳能收集的电力，微型飞行器在轻微的微风下最远可飞行98米，并通过蓝牙无线电在60米范围内无线传输数据。

▍真实户外测试，未来还有进步空间

在实际的室外场景中，微型飞行器在从20米高度释放时能够从翻滚状态转变为稳定下降状态，并且在不同高度和风速条件下都能够实现分散飞行。此外，微型飞行器还能够使用太阳能进行自主运行，并通过蓝牙传输数据。根据光照强度的不同，微型飞行器的传输速率也会有所变化。

据了解，这项研究设计开发总共花费了大约两年的时间，仍然有进步的空间：目前的微型飞行器只能在一个方向上转变——从翻滚状态到下落状态。研究人员希望实现来回切换的能力，进一步提升精度和灵活性。

除此之外，未来还可以增加飞行器的下落覆盖范围，在不同的风及恶劣天气中进行测试，来面对更多的挑战。

这项研究发表在全球顶级期刊Science的子刊《Science Robotics》中，题为“Solar-powered shape-changing origami microfliers（太阳能变形折纸微型飞行器）“。由华盛顿大学和威斯康星大学的研究人员合作开发。

自“智能尘埃”提出以来，世界各地的科学家们已经进行了数十年的工作，即便以今天的技术工艺水平而论，要将传感器、模拟/数字电路、通信乃至电源全部封装在尘埃大小的空间中，仍然是个艰巨的挑战。

微型树叶飞行器似乎已经迈出了第一步，利用风和太阳能起飞，可实现大规模传感器的部署自动化。

这项研究由摩尔基金会奖学金、国家科学基金会、国家 GEM 联盟、谷歌奖学金计划、Cadence 奖学金计划、华盛顿 NASA 太空拨款奖学金计划和 SPEEA ACE 奖学金计划资助。