论文信息

英文题目：Ultrafast elastocapillary fans control agile maneuvering in ripple bugs and robots

中文题目： 超快弹性毛细扇叶控制溪蟉与机器人的敏捷机动

作者：Victor M. Ortega-Jimenez, Dongjin Kim, Sunny Kumar, Changhwan Kim, Je-Sung Koh, Saad Bhamla（共同通讯）

作者单位： 美国缅因大学、加州大学伯克利分校、韩国亚洲大学、佐治亚理工学院

期刊：Science（IF 45.8中科院一区，JCR一区）

发表时间：2024年11月15日

链接：https://doi.org/10.1126/science.adv2792

引文格式：Ortega-Jimenez V M, Kim D, Kumar S, et al. Ultrafast elastocapillary fans control agile maneuvering in ripple bugs and robots[J]. Science, 2025, 389: 811-817.

溪流湍急，水面不稳，但有一种几毫米长的小虫子——溪蟉（Rhagovelia）——却能在这样的环境里来去自如，急转、刹车、加速，敏捷程度堪比果蝇。它们的秘密武器，是中足末端一把可以自动开合的扇形结构。

本文揭示了这把“扇子”的工作原理：它不是靠肌肉控制，而是靠弹性毛细效应——入水时表面张力在10毫秒内将其迅速展开，出水时又在同样短的时间内收拢。这种扁平的带状微结构，在展开时能产生足够的推力，收拢时又能减少水面的阻力。

基于这一原理，作者用聚酰亚胺薄膜做了一个1毫克重的仿生扇叶，装在一个0.23克的机器人（Rhagobot）上。机器人的速度和转向能力因此大幅提升：带扇叶比不带扇叶的版本，速度提高41%，转向角速度达到206°/秒。

核心亮点：

✅ 超快响应：扇叶10毫秒内完成展开/收拢，纯物理作用，无需肌肉控制

✅ 结构精巧：扁平带状设计，在垂直方向软（易折叠），在水平方向硬（抗水流）

✅ 性能飞跃：带扇叶的机器人速度提升41%，转向角速度206°/秒

✅ 野外实测：溪流流速可达1.6 m/s，湍流强度65%，虫子依然行动自如

✅ 持续活动：溪蟉几乎不停地在划水，一天可移动约13公里

🐞 溪蟉的扇子：不是装饰，是工具

图1a-c展示了溪蟉中足末端的扇形结构。扫描电镜图像（图1c）显示，这把扇子由许多扁平的带状“羽枝”和更细的“小羽枝” 组成。这种扁平形状很关键——它不是圆的，而是像扁面条一样。

作者做了几个简单的实验来证明这把扇子的工作方式：

实验一：离体扇子的反应（图1e）

用一根头发丝夹住从虫子身上取下的扇子，轻轻接触水滴。结果：接触水面后约10毫秒，扇子完全展开；提出水面后，又在约10毫秒内收拢。这说明开合过程完全是被动的，不需要肌肉或神经控制。

图1 Rhagovelia扇形微观结构和铺展性能。 a，Rhagovelia obesa，中腿末端有扇子和爪子。 b，扇子和爪子的图像。 c，倒刺和小羽枝的平带微观结构的SEM图像。 d，视频帧显示了孤立风扇之前（左）和放置在水滴上时的俯视图。小羽枝在 1 秒后扩散（中），倒刺在 10 秒后扩散（右）。隔离风扇在打开 (e) 和关闭 (f) 期间的展开角 (βfan) 的时间序列。 g，划船个人之前（左）和风扇在水中完全打开时（右）的视频帧。打开 (h) 和关闭 (i) 期间风扇展开角 (βfan) 的时间序列。 j，游泳者之前（左）和风扇完全打开时（右）的视频帧。在爪子开始张开之前，风扇仍部分展开。打开 (k) 和关闭 (l) 期间风扇和爪的张开角度（βfan 和 βclaw）的时间序列。图中的线条、阴影和虚线分别表示平均值、一个标准差和单个数据。

实验二：活体虫子划水时的扇子动态（图1g-i）

虫子划水时，腿一沾水扇子就展开，保持整个划水过程（约50毫秒）；腿一离开水扇子就收拢。这个节奏和离体实验高度吻合。

视频S1

实验三：水下游泳时的扇子动态（图1j-l）

如果虫子一直在水下游泳，扇子不会完全收拢，因为水的浮力和阻力让收拢变得困难。这时虫子会用爪子主动把扇子合上——说明被动为主，主动为辅，两者结合。

🔧 仿生扇叶的设计：刚度各向异性是关键

受溪蟉启发，作者用聚酰亚胺薄膜做了一个仿生扇叶（图2a-d），厚度16微米，共21根“羽枝”，用PET胶带连接。这个设计的关键在于两个方向的刚度差异：

- 绕y轴弯曲（收拢方向）：刚度取决于厚度³，16微米的薄膜在表面张力作用下很容易弯曲（图2f）

- 绕z轴弯曲（划水方向）：刚度取决于宽度³，0.3毫米宽的羽枝在水流阻力下几乎不变形（图2g）

图2h-i给出了理论计算：要使扇叶能靠毛细力收拢，厚度必须小于16.3微米（矩形截面）或半径小于11.1微米（圆形截面）。图2j显示，在相同收拢能力的前提下，矩形截面（0.3毫米宽）在水流中的变形远小于圆形截面——这就是扁平带状的优势。

图2k-l是仿生扇叶的实际动态：入水约120毫秒展开，出水约80毫秒收拢（视频S2）。时间比虫子长，但趋势一致。

图2 弹性毛细管驱动的机器人风扇设计与机理. a，0.23g 的半水生机器人，Rhagobot，中腿末端有可自我变形的风扇。 b，1毫克机器人风扇在水下膨胀。 c，风扇的特写视图，显示了模仿生物对应物结构的平带倒刺。倒刺的厚度和宽度经过优化，可抵抗阻力并实现毛细管变形。 d，由21个倒刺（B1~B21）和一个人造爪组成的扇子示意图。曲率半径 (Rfan) 和每个倒刺起点之间的距离 (dgap) 决定了扇形结构。倒钩（tbarb）和PET粘合剂（tape）的厚度决定了结构是否会倒塌。 e，显示风扇膨胀和折叠的图像序列。扇子在水下保持其展开的形状（左），从水中升起时由于毛细管力而开始塌陷（中），并在水面上方的人工爪方向完全塌陷（右）。机器人将腿从水中抬起 (f) 并在水下摆动 (g) 的示意图，展示了毛细管驱动塌陷所需的 y 轴 (f) 周围的低弯曲刚度和 z 轴 (g) 周围的高弯曲刚度，以防止因阻力而弯曲。弯曲（实线）和表面（虚线）能量作为具有矩形横截面 (h) 和圆形横截面 (i) 的倒刺的厚度和半径 (tbarb, rbarb) 的函数。厚度必须小于弹性毛细管厚度和半径（tEC，rEC）才能实现毛细管力驱动的塌陷。计算详情参见附表2。 j，拖曳力作用下具有圆形和矩形横截面的毛细管驱动梁的变形比较。 k，图像序列显示机器人风扇在入水时膨胀（顶部），在离开水时收缩（底部）。 l，风扇在进入和离开水中时膨胀和塌陷时的角度（αfan）轮廓。

🤖 Rhagobot：会急转弯的微型机器人

机器人（图3a）用4个形状记忆合金（SMA）驱动器控制两条腿，每条腿有水平和垂直两个自由度（图3b）。通过不同的驱动序列（图3c），可以实现前进、边进边转、原地旋转三种动作。

对比实验很直接（图3d-e）：同样输入信号，带扇叶的机器人比不带扇叶的走得更远、转得更急。PIV流场分析（图3f）显示，带扇叶的腿能诱导出更高的流速（增加33%）和涡量（增加24%）。

图3 Rhagobot 控制、性能和敏捷性。 a，由四个基于 SMA 的执行器驱动的 rhagobot 的 CAD 模型。 b，一系列图像显示机器人的右侧使用自变形人造风扇进行划船运动。 c，四个执行器（R1、R2、L1、L2）的驱动电压序列，以实现三种不同的运动：前进时旋转、原地旋转和向前运动。高电压 (V2) 在 50 ms 内引起执行器完整冲程，较低电压 (V1) 可维持执行器的延伸状态，而不会导致 SMA 过热。 d，有风扇和没有风扇的情况下水面上三个连续向前运动的比较。 e，有风扇和没有风扇的机器人执行三种运动的轨迹：前进时旋转、原地旋转以及左右两侧向前运动。 f，使用 PIV 比较带风扇的摆动腿和超疏水涂层腿的速度场。 g，三种机器人配置的腿部速度比较：双腿都配备风扇、只有一条腿配备风扇、以及两条腿都配备风扇。 h，带风扇和不带风扇的机器人的距离和身体角度轮廓。 i-k，加速度、速度(i)、减速度(j)和角速度(k)的对比分析，展示了配备风扇的机器人的优越性能。

数据量化：带扇叶的机器人，加速度提高60%，速度提高41%，最大速度16.16 cm/s（约2倍体长/秒）；最大转向角速度206°/秒；刹车减速能力也更强（图3j）。

🌊 湍流环境中的生存之道

图4c-d是野外拍摄的溪流，几只溪蟉在水面上活动。图4e显示它们在静水中的轨迹比较规则，而在流水中（图4d）轨迹就乱得多。图4f-g的PIV数据显示，它们生活的溪流流速可达1.6 m/s，湍流强度高达65%。

在这样的环境里，如果没有快速响应的扇子，很难想象它们能稳住。作者还发现，溪蟉几乎全天候不停地在划水，只有蜕皮、进食或清理时才短暂休息。按平均速度0.14 m/s算，一天能移动约13公里——和果蝇的迁徙距离相当。寿命最长约8个月，总里程可达3000公里。

⚡ 和其他生物及机器人的对比

图4a把目前报道的半水生机器人按重量和速度画了个图。Rhagobot（0.23 g，~2 BL/s）处于中小型机器人的上沿位置。图4b总结了四种推进方式：

- 大刚性桨：大型机器人用，力大但笨重

- 细疏水腿：中小型机器人用，靠表面张力，力小

- 被动 flap：水下前后摆动，恢复行程损失推力

- 可折叠扇叶（本文）：入水展开产生推力，出水收拢减少阻力

图4 半水生机器人比较和自然溪流中的流动条件。 a，半水生机器人相对于体重的转动速度和相对速度比较。虚线表示机器人性能数据的线性拟合。 b，半水生机器人四种不同推进机制的示意图：用可折叠风扇划船（左上）、用细疏水腿划船（右上）、前后摆动被动襟翼（左下）和用大刚性垫划船（右下）。有关机器人的详细信息，请参阅补充表 7。 c，视频帧显示一名成人和三名青少年在自然溪流中移动。颜色代表每个单独的跟踪。 d，这些人在大约 4 秒内遵循不规则的轨迹。 e，个人在静水中划船所遵循的常规路径。 f，这些个体在原位经历的流动条件的速度场。请注意 0.2 秒后流速的巨大变化。 g，Uflow和Vflow的时间序列。湍流强度（流速变化与平均流速之比）约为 65%。

另一个有趣的对比：溪蟉急转弯的性能（90°转弯，耗时50 ms，角速度4200°/s）和果蝇的空中急转（93°，49 ms，5000°/s）处于同一量级。一个是水面划水，一个是空中飞行，机制完全不同，但性能相当。

① 揭示“弹性毛细”被动驱动机制

溪蟉的扇子不是靠肌肉主动打开，而是靠表面张力和结构弹性的平衡。这个机制在自然界里不算罕见（比如毛笔入水分叉），但在动物 locomotion 上的应用和定量表征，这个工作做得比较系统。

② 扁平带状结构的刚度解耦设计

圆形截面要同时满足“易折叠”和“抗水流”两个条件很困难，因为两个方向的刚度耦合在一起。扁平带状的巧妙之处在于：厚度决定折叠难易，宽度决定抗弯能力，两个方向可以独立设计。图2j的对比很直观。

③ 10毫秒级的超快被动响应

10毫秒是什么概念？昆虫神经肌肉回路的反应时间通常在几十到几百毫秒。这种完全依赖物理效应的被动驱动，速度远快于主动控制。对于在湍流中生存的小虫子，这个速度优势可能是决定性的。

④ 从生物到机器人的完整复现

这个工作不是只停留在生物观察，而是把发现的关键原理提炼出来，做了一个功能性的仿生扇叶，装在机器人上验证了性能提升。图4的对比实验设计得很干净：同样的机器人、同样的输入信号，唯一变量是有没有扇叶。

⑤ 提出“可折叠扇叶”作为中小型水面机器人的新推进方式

图4b总结了四种推进方式，可折叠扇叶在“中小尺度+高效率”这个区间填补了一个空白。它既不像大刚性桨那样笨重，也不像细疏水腿那样推力不足，也不像被动 flap 那样有恢复行程的损失。

这个工作让人印象最深的一点是：溪蟉的扇子是一个“预适应”的结构——平时折叠起来不碍事，沾水就自动展开干活，出水又自动收好。这种被动响应的设计，比任何需要传感器和控制器的主动系统都要可靠和快速。

从工程角度，这个思路可以用在很多地方：水下航行器的可变形桨叶、微型机器人的自适应足端、甚至可展开的太空结构。用材料的弹性，而不是电机的驱动，来实现形状的变化，在很多尺度上都有潜力。

未来研究将聚焦于以下几个方向：

🔸 尺度效应研究：本文的扇叶和机器人比原生物种大了约20倍。如果把结构缩小到和虫子一样大（亚毫米级），材料选择和制造方法可能都要变。微纳加工或许是个方向。

🔸 多扇叶协同：Rhagobot只有两条腿装了扇叶。如果六条腿都能装，或者扇叶数量和排列方式可调，能实现更复杂的运动模式。

🔸 自主能源和控制：目前机器人是外接电源和信号。如果要把电池和控制电路集成到0.2克的尺度，需要微电子和微能源方面的突破。

🔸 扇叶材料的优化：聚酰亚胺是个不错的起点，但如果要做柔性电路、感知功能、或者生物相容的应用，可能需要复合材料和功能涂层。

🔸 集群行为研究：溪蟉在自然界中经常成群活动。如果多个这样的机器人能在水面上协同运动，会有什么新的能力？

🔸 湍流环境下的控制策略：本文展示了扇叶在静态和低速下的性能。但在1.6 m/s流速、65%湍流强度的真实溪流里，如何保持稳定和方向，还需要更深入的研究。

从溪蟉的扇子到Rhagobot，这个仿生学的故事讲得很完整。接下来要看，这把扇子还能打开哪些新世界的大门。