提起机器人，很多人都会直觉地联想到机械状的人形，或者是像波士顿动力狗一般的四足仿生机器人。它们模拟人或者其他动物的肌肉和骨骼结构。
其实“机器人”的范畴远远不止于此，电影《超能陆战队》就展示了另外两种对于“机器人”的想象，一个是有柔软皮肤，又会主动安慰人的“大白”；一个是由无数微磁单元组成、任意变形的机器人。
图|超能陆战队片段
这种类型的机器人叫做模块化自重构机器人(Modularself-reconfigurable robot, MSRR)。这种机器人属于一种特殊的多机器人系统，由大量同构的机器人模块组成。相比于形态固定的机器人，这类机器人功能多样、可扩展性强、也具有更强的鲁棒性。
“《超能陆战队》里面这个例子，是我觉得是MSRR最终希望做到的，有点像生物的细胞，几百亿甚至几千亿个小细胞作为单元，组成了一个庞大而且复杂的生命共同体，最终这个共同体能够根据需求自由地改变形状及功能。”香港中文大学（深圳）理工学院的梁冠琪对 DeepTech 说。目前，他在该校的机器人与人工智能实验室读博二，导师是实验室执行副主任林天麟教授。林天麟教授是IEEE高级会员，师从中国工程院院士徐扬生教授。前不久，梁冠琪作为第一作者的论文获得了IEEE智能机器人与系统国际会议(IROS)的机器人机构设计（Robot Mechanism and Design）最佳论文奖。获奖的是一种叫做 FreeBOT 的球形机器人系统，它们之间能够通过磁性自由地连接在一起。图| FreeBOT 连接和移动（来源：港中大（深圳））
IROS 是机器人领域在全球范围内规模最大的两个顶级会议之一，这是中国内陆高校近十年来第一次获得 IROS 最佳论文奖项。
机器人机构设计最佳论文奖为今年新增奖项，梁冠琪所在的团队因此成为首届获奖者。而除了这篇论文获奖，林天麟团队此次有三篇关于 MSRR 的论文都被 IROS 接收。另外两篇论文的分别研究了系统中单个模块的相对定位，以及作为整个系统的机器人快速重构算法。
MSRR 机器人与常见的机器人在形态上有很大的差别，在设计思路上也不同。人形机器人、四足机器人、或者无人机，这些机器人形态固定，在设计时会考虑从某些具体功能出发。
而 MSRR 机器人则是另外一种思路，不针对特定的任务而设计。科学家们希望它能够随着任务和环境的不同，迅速改变自身的构型，从而实现更广泛的功能。这种思路受到了群居生物的启发。群居动物组合在一起能够完成远超出个体能力的复杂任务。比如蚂蚁，在遇到个体难以通过的地形时，能够彼此衔接身体，组成桥梁等复杂结构。
图|其它 MSRR 连接方式与 FreeBOTs 的比较（来源：论文）
因此， MSRR 机器人设计的一个核心问题是模块间的连接机构。现有的MSRR系统的连接方式都存在某些约束，两个模块间需要精确地对准才能连接，并且存在特定的连接面，类似航天器的对接方式。
梁冠琪介绍，在思考 FreeBOT 的设计时，林教授希望能够尽可能地减少对连接的限制，甚至做到能迅速及任意进行连接的效果。现实生活中的巴克球这种智力玩具也给了他们启发。巴克球是一个带磁性的小球，一大群巴克球能自由组合成各种各样的形状。
FreeBOT也是利用磁力与另一个FreeBOT表面上任意一点进行连接，摆脱了传统MSRR需要在特定连接点进行连接的约束。这一性能是如何实现的？FreeBOT 的结构主要分为两部分：外部一个铁磁性球壳，以及内部的驱动器。内部驱动器上有轮子、马达、磁铁等部件。驱动器像一个小车带着磁铁在球壳内部运动，从而改变FreeBOT的重心分布及磁作用力的方向，一方面赋予FreeBOT独立移动的能力，另一方面能让FreeBOT通过磁力在另一个FreeBOT上自由走动。如图所示，当驱动器靠近两个圆球的外在接触点时，传导到表面的磁性就能够让两个FreeBOT连接在一起。连接或者断开连接只需要0.5秒的时间。图| FreeBOT 之间的分离和连接（来源：论文）这样，内部的驱动器，既实现了对单个 FreeBOT 运动的控制，同时也能够控制球外部的磁性传导。凭借内部的强大磁体，单个的 FreeBOT 就可以爬上有磁性的斜坡甚至墙面。论文还展示了两个 FreeBOT 合作完成一些超越个体能力的任务。视频|FreeBOT运动演示（来源：港中大（深圳））磁铁在驱动器的底部，它就会对外壳始终保持磁力，让靠近它的球壳表面具有磁性；同时，磁铁与球壳的内面又非直接接触，而是橡胶轮与球壳内面接触，这样可以通过控制橡胶轮，让磁铁在球壳内部旋转方向。要实现自由迅速的连接，磁铁的选型以及其距离外部铁壳的距离需要恰到好处，梁冠琪介绍，试验中间经历过很多次失败。
磁性会随着距离而衰减，因此要尽可能靠近球壳内壁，但是如果太近，也会出现问题。“太近的话，由于磁铁的吸力很大，就直接把小车吸在了球壳上，并且会导致小车形变，就没有办法让小车在球壳内自由运动。”梁冠琪回忆他在实验中得到的经验。
获奖论文所展示的是第一代的版本，梁冠琪介绍，他们目前正在研究结构设计上的细节优化。
林天麟所指导的三篇关于多机器人系统的论文同时入选 IROS ，展现了团队在这一方向上的探索。林天麟教授是IEEE高级会员，师从中国工程院院士徐扬生教授。他在机器人和自动化系统的研发方面拥有丰富的成果，大部分论文均发表于机器人和自动化领域的顶级国际期刊及国际会议，如T-RO，JFR，T-MECH，ICRA和IROS等。除了模块化机器人系统，软体机器人、多机器人系统、人机协作都是团队的研究方向。他也是深圳市人工智能与机器人研究院（AIRS）的成员。这个研究院依托于香港中文大学（深圳），是深圳市政府设立的十大基础研究机构之一。图|林天麟（来源：AIRS）
此次入选 IROS 的另外两篇论文，分别研究了系统中单个机器人的相对定位，以及作为整个系统的机器人快速重构算法。
系统中单个机器人的相对定位是指，系统中任意一部机器人实时确定出其他机器人相对于自身的位置和方位。这是一个由多个机器人组成的系统正常工作的前提。
整个系统的快速重构算法则是帮助一个机器人系统识别环境并且改变整体构型。比如多个 FreeBOT 组成的机器人系统，需要够根据路面情况的不同，连续调整队列，持续前进。
针对这个问题，一篇论文进行了算法设计。在仿真实验中，一个 FreeBOT 系统能够快速适应复杂的表面，通过“变换队形”上台阶，翻越障碍物。
视频 | FreeBOT 系统快速重构算法演示（来源：AIRS）
