软体机器人这些年并不少见，但真正同时做到模块化、无线、闭环控制和可重构应用的工作，其实并不多。很多系统要么依赖外部气源或线缆，要么单模块自由度有限，要么能变形却不容易精确控制。

轮式移动机器人最常见的任务之一，就是轨迹跟踪。问题在于，真实场景里的机器人几乎不可能只面对理想模型：轮胎打滑、侧偏、地面不平、无线测量噪声、执行器扰动，都会把闭环性能一点点拉坏。论文正是从这个问题切入，提出了一种观测器+ 比例-延迟控制器的组合方案，用于四轮 Ackermann 型轮式移动机器人轨迹跟踪。

作者基于POZA搭建了四款机器人原型：软体机械臂（可旋转63°~80°，负载500g）、软体夹爪（抓取范围1cm~32cm，抓取力2.2N）、爬行机器人（可爬行、翻滚、钻缝、爬楼梯、攀爬垂直管道）、游泳机器人（可变宽度、前进/后退/转弯，最高速度7.32 cm/s）。它由一个折纸驱动器（正压驱动，实现展开和弯曲）和一个锯齿驱动器（负压驱动，实现折叠和收缩）组成。图5a 是实验装置。通过折纸（提供展

移动机器人在复杂动态环境中运动规划，既要快又要稳，还要安全。现有方法各有短板：MPC依赖精确模型，在线优化计算量大；RL数据效率低，训练好了也未必能应对未知障碍。 

移动机器人在复杂动态环境中运动规划，既要快又要稳，还要安全。现有方法各有短板：MPC依赖精确模型，在线优化计算量大；RL数据效率低，训练好了也未必能应对未知障碍。 

论文信息英文题目：Reversible kink instability drives ultrafast jumping in nematodes and soft robots中文题目： 可逆扭结不稳定性驱动线虫与软体机器人的超高速跳跃作者：Sunny Kumar, Ishant Tiwari, Victor M. Ortega-Jimenez, Adler R. Dillman, Dongj

如果只用一句话概括这篇论文，我会说：它把折纸机器人从“能演示”往“能设计”推了一步。这一步听起来不如“新结构”“新材料”“新视频”那么抓眼，但对真正做研究的人来说，反而更重要。因为机器人最后能不能从概念样机变成可预测、可优化、可复现的系统，靠的不是某一次跑得漂亮，而是有没有一套足够可信的动力学描述。论文作者在这一点上做得很认真：面板惯性不再糊弄，折痕参数不再靠猜，摩擦接触不再预设，气动驱动也被纳入