几十年来，科学家们一直在尝试建造蛇形无肢机器人。这些机器人可以在搜救情况下派上用场，它们可以在倒塌的建筑物中导航以寻找和帮助幸存者。

凭借细长、灵活的身体，无肢机器人可以轻松地穿过狭窄和杂乱的空间，例如废墟场，而步行或轮式机器人和人类救援人员往往会在这些空间中失败。

然而，即使是最先进的无肢机器人也无法像蠕虫和蛇一样在困难地形中灵活移动。即使是神经系统相对简单的微小线虫秀丽隐杆线虫也能在困难的物理环境中导航。

作为机器人专家和物理学家团队的一员，我们想要探索这种性能差异。但我们没有向神经科学寻求答案，而是转向生物力学。

我们着手构建一个机器人模型，该模型使用类似于蠕虫和蛇驱动其运动的机制来驱动其身体。

波荡器和机械智能

数千年来，生物体已经进化出复杂的神经系统，使它们能够感知周围的物理环境，处理这些信息并执行精确的身体运动以绕过障碍物。

在机器人技术中，工程师设计算法，从机器人身体上的传感器(一种机器人神经系统)获取信息，并使用该信息来决定如何移动。这些算法和系统通常很复杂。

我们的团队希望找到一种简化这些系统的方法，通过强调机械控制的方法来处理不需要传感器或计算的障碍。为此，我们求助于生物学的例子。

动物不仅仅依靠神经元(脑细胞和周围神经)来控制运动。他们还利用身体的物理特性(例如肌肉的弹性)来帮助他们在神经元有机会做出反应之前自发地对环境做出反应。

计算系统受数学定律支配，而机械系统则受物理学定律支配。为了完成同样的任务，科学家可以设计一种算法，或者仔细设计一个物理系统。

例如，无肢机器人和动物通过左右弯曲身体各部分在世界中移动，这种运动称为波动。如果他们与障碍物相撞，他们必须转身并通过向一侧弯曲比向另一侧弯曲更多来绕过障碍物。

科学家可以通过在机器人的头部或身体上安装传感器来实现这一目标。然后，他们可以设计一种算法，告诉机器人当它“感觉到”头部或身体上有足够大的力时转身离开或绕过障碍物。

或者，科学家可以仔细选择机器人的材料及其电机的布置和强度，以便碰撞会自发地产生导致转弯的身体形状。这个机器人将拥有科学家所说的“机械智能”。