机械臂的关节，一定要靠电机和减速器吗？

在美国东北大学等团队看来，答案显然是：未必。他们提供了一种令人耳目一新的工程方案——把折纸结构直接做成“关节”。

最近，这项研究成果登上Nature 合作期刊《npj Robotics》。这只由10个绿色Kresling折纸单元组合而成的四自由度软体机械臂，不仅能在白板上精准画线和椭圆，还能稳稳抓起686克重的喷壶，甚至能像人类厨师一样，拿起锅铲在平底锅里进行翻炒与搅拌。

01.

折纸本身就是关节

很多人对折纸机器人的印象还停留在实验室的“炫技”层面，但这项研究试图将其升级为硬核生产力。

这条机械臂的核心，是Kresling折纸结构。如果不去深究公式，你可以把Kresling结构想象成一个被拧过的多边形“软筒”。这种结构由连续的三角折面构成，具有一个极其迷人的物理特性：当你沿轴向挤压它时，它不仅会变短，还会自动产生旋转。

这种“收缩+旋转”的耦合效应，正是软体机器人梦寐以求的特性。研究人员利用了折纸的“手性”差异（即左旋与右旋的区别）来玩转驱动。

两个手性相反的单元叠放，旋转会相互抵消，关节主要完成伸缩；两个同手性单元组合，旋转角度可以叠加。再把两列可独立驱动的结构并排放置，一侧缩得多、另一侧缩得少，关节便会向侧面偏转。

同一种基础单元，由此可以组成伸缩、旋转和弯曲关节。

通过这种“拼乐高”式的组合，仅仅使用10个完全相同的折纸单元，团队就搭建出了一套拥有3个旋转自由度（用于弯曲与旋转）和1个平移自由度（用于伸缩）的复杂系统。

这不仅大幅降低了结构设计的复杂度，更证明了简单的几何逻辑完全可以替代昂贵的伺服电机与复杂的刚性减速器。

02.

把软体执行器直接3D打印出来

传统折纸机器人常用纸张、薄膜或激光切割片材，再经过折叠、粘接和封装。制造步骤一多，折痕角度和密封性就容易出现差异, 一个微小偏差往往会导致整机性能的下降。

这项研究将核心软体结构直接打印成形。

此次研究采用FFF 3D打印工艺，使用热塑性聚氨酯（TPU）材质直接打印出了核心的Kresling单元。

经过多轮测试，研究团队将折纸壁厚定为1毫米。这不仅是为了坚固，更是为了在“气动压力”与“结构自回弹”之间找到平衡点。壁厚太薄，抓不起重物；壁厚太厚，空气抽走时结构又会僵硬不动。

3D打印将原本不确定的手工折痕，固化为了高重复性的几何参数。这意味着未来软体机器人的制造不再依赖“手搓”，而是通过计算机控制的设备，即可批量产出结构完全一致的精密机械关节。

03.

驯服软：从“凭感觉”到“指哪打哪”

软体机器人领域长期存在一个“不可能三角”。追求极度柔软，往往就牺牲了控制精度；追求负载能力，又容易陷入刚性驱动的泥沼。

由于TPU材料存在迟滞和非线性形变，同样是一组气压指令，机械臂在伸长和缩短时，往往会走出完全不同的轨迹。为了解决这个“指东打西”的难题，研究团队构建了一套严谨的工程闭环。

• 运动学建模：团队为整条机械臂建立了正、逆运动学模型，将末端位置目标自动换算为各路折纸单元的目标收缩量。
• ROS2控制中枢：引入ROS2控制系统，配合PD控制器实时调节每一个气阀。
• 光学动作捕捉补偿：整套系统通过8相机OptiTrack光学动捕系统进行实时追踪，形成了“感知—决策—执行”的闭环系统。
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数据显示，在闭环监测下，单个折纸关节的均方根误差被压到了2.47毫米，使用相同驱动信号进行开环测试，误差增至5.0毫米。即便是四关节串联后的整机，在三维空间内的轨迹误差也仅为 7.7到9.6毫米，在10毫米以内。

这已经将柔性折纸机械臂的控制精度提升到了厘米级水平，不仅能做白板绘图，更具备了处理复杂交互任务的能力。

04.

负载实测：距离生产力还有多远？

在负载测试环节，研究人员让机械臂分别抓取152克内六角扳手组、368克钳子和686克喷壶，沿三维圆锥螺旋轨迹运动。

结果显示，尽管重物会带来偏心力矩，导致机械臂在螺旋轨迹下产生极小误差波动，但它始终保持了极高的抓取稳定性。

而随后的厨房演示更是点睛之笔。机械臂可以拿起、晃动并放回平底锅，以及用锅铲搅拌。

虽然这些演示是在人工辅助定位的前提下完成的，但它明确释放了一个信号：软体机械臂不仅能“活”，还能在复杂的多任务场景下展现出极强的鲁棒性。

当然，局限性也很明显。目前的系统高度依赖外部真空泵、精密阀阵列以及外部光学动捕设备，它还没法真正脱离实验室的独立作战。

05.

机器人的“轻量化”新范式

这项研究不仅仅是关于“折纸”的新花样，它更是一次对软体机器人工程化路径的成功探索。

通过几何设计赋予运动功能、3D打印降低门槛、再通过闭环控制解决精度，三者结合，为未来的轻量化作业机器人提供了一种极具潜力的范式。

对于机器人来说，这项研究探索或许预示着，未来的协作机器人不需要全是冷冰冰的金属减速器。通过严谨的几何算力，一个可以折叠、安全、轻量且具备感知能力的机器人，正在从实验室走向我们的日常生活。它不一定要像工业手臂那样精确到微米，但它足够安全、足够便宜，也足够灵活。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s44182-026-00103-1