摩根教皇是一名博士研究生，研究生活在斯坦福大学生物模拟与微软操纵实验室空中和地面运动边界的机器人。他是关于SCAMP的论文的主要作者，正在审查IEEE Transactions on Robotics，并喜欢阅读星球大战，并试图跟上他的三个小孩。
什么事情必须下降 - 除非它可以先到先见之明。由于电池容量的限制和小规模飞行的物理特性，四通道运动员的耐力有限，但是它们可以在数秒甚至数天内运行，收集数据或执行通信任务。窒息可能是棘手的，因为您的无人机在正确的地方降落的可能性很低。增加爬升能力可以使您的无人机更准确地重新定位，如果飞行太风，则可以获得额外的好处。
在斯坦福大学的生物模拟和敏捷操纵实验室，我们看到有机会结合我们的锻炼和攀登的经验与新的机器人能够在非结构化户外环境中进行多模式操作。结果是斯坦福登山和空中机动平台，一系列的话，给我们一个借口称我们的机器人SCAMP。
SCAMP是第一个将飞行，栖息与被动附件技术结合起来的机器人。它也可以从攀登失败中恢复，并且当它准备再次飞行时起飞。它所有这些在户外，只使用板载感应和计算，利用我们以前的所有攀登机器人的教训，我们最近的工作在栖息和母亲的性质。
攀登
在过去十年中，我们开发了一系列使用定向粘合剂的攀爬机器人，以创造平稳，可靠的爬坡步伐。Microspines（安装在标准的悬浮液淬火钢倒钩）是我们原来的方向胶粘剂，他们启用Spinybot和上升爬上粗糙的表面。然后我们开发了壁虎胶粘剂，可以在玻璃上进行定向粘合，从而创造出Stickybot I，II和III。随着我们提高了对定向粘附和爬坡的理解，我们能够将Stickybot小型化成一个9克机器人，能够将其体重 从100倍上升到一个墙壁。这是通过使用紧凑，强大的伺服和两脚之间的交替负载，在简单的一维轨迹上移动而实现的。
我们采取了这些教训，并在微型化环境中重新应用它们，以创建SCAMP的攀登机制。我们使用相同的紧凑，强大的伺服系统以及在两脚之间传输负载的相同策略，但是由于我们正在寻找可操作性而不是承载能力，所以我们将其设计成具有较长的行程长度（9厘米/步而不是1.2厘米） /步）。我们还了解到，由于混凝土和灰泥不像玻璃窗那么平坦和可预测，所以它有助于增加墙壁和墙壁的移动。最终的结果是使用一个高扭矩密度伺服器来驱动墙壁上的长台阶的攀爬机构，以及一个甚至更小的伺服器来驱动朝向和远离壁的运动。这两个舵机与碳纤维架和多刺脚相结合，重量只有11克。有效，
SCAMP的腿设计让人想起许多爬虫，从爸爸长to 到螳螂，这不是偶然的。动物需要长期有效的步骤，但受肢体重量的限制。当我们进入昆虫领域时，异速缩放法则意味着长，薄，几乎无重力的腿成为首选解决方案。SCAMP的尺寸不是很大，但是机器人足够小，像碳纤维和Spectra这样的现代工程材料让我们创造出与攀爬昆虫一样长而重的效能。
飞行和栖息
一个良好的攀登机制不是最佳的栖息机制，这意味着我们不得不重新考虑我们的做法。以前，我们已经在户外使用固定翼机器人，室内使用四旋转和运动捕捉系统。在这两种情况下，由于机动接近完成，车辆失去了控制权，这意味着我们必须设计一个悬架来吸收冲击，并且在四转机的情况下，可以抵抗任何方向的负载的相对的把手附件系统。在自然界中，动物在整个栖息过程中都会使用空气动力，这就是SCAMP所采用的方法。
我们将SCAMP的攀爬机构放在四旋转机的顶部，使转子能够主动地将机器人压入墙壁。当我们把它作为枢轴点的长尾巴结合在一起时，我们有一个系统可以使用空气动力力将其自身推到墙上。
为了鲈鱼，我们首先向墙壁飞行，直到我们使用我们的板载加速度计检测到撞击。然后我们将转子推力转到最大。该问题的几何形状几乎保证了SCAMP最终会将其攀爬装置压在目标表面上。转子使SCAMP的脚保持联系，直到撞击的振动有机会消失。然后，随着微粒的啮合，我们可以转动转子开始攀爬。
多模式操作的协同作用
必须重新制定我们的栖息策略就是将两种非常不同的运动模式放在一起的一个例子就是需要一定的妥协。然而，我们发现这些妥协被我们的飞行和攀登模式之间的一些有趣的新协同作用所抵消。
虽然SCAMP的转子最初似乎像攀登装置拉起墙的重量，但我们很快就知道，它们可以在我们表面上的运动中产生很大的影响。当SCAMP错过其抓地力并开始下降时，它注意到突然的垂直加速度并短暂地转动其转子。这个动作把它推回到墙上，这样它可以恢复攀登，我们可以节省自己去机器人医务室的旅行。大自然首先想到这一点，当然，即使不能飞行的动物也可以使用空气动力来恢复攀登失败，例如由Yanoviak，Dudley和Kaspari研究的热带雨林蚂蚁，他们用自己的腿和躯干来引导自己回到最近的树干后下降。
转子也可用于帮助SCAMP的微球与墙体接合。对于SCAMP来说，攀登垂直表面的最大挑战之一是机器人的质心不可避免地悬挂在远离墙壁的地方，这意味着脚需要产生一些粘附力，以保持机器人向后倾斜。然而，如果我们把SCAMP的转子稍微转一下，我们可以在空气动力学上补偿这个俯仰时间，这使得脚的工作显得更容易。在这里，大自然击败了我们，在Chukar鹧鸪的情况下最为戏剧化，Chukar鹧鸪使用它的翅膀来提供自己的能力来运行垂直的职位，这是永远无法缩放的。类似于这些的自然类似物很容易找到SCAMP：动物本质上是多模式的，从飞行的松鼠到啄木鸟的各种各样的动物，在飞行，栖息和爬坡之间交替，以优化其树木运动策略。
飞行和爬升的力量
延长使命寿命是栖息的主要动机，所以我们将SCAMP挂钩到目前的水表，以确定可以操作多长时间，因为它被动地挂在墙上。SCAMP的微处理器是一个功耗小，耗时超过100毫安（更高效的型号可以轻松地在两个数量级的功率上操作，但是我们使用的四旋转电子器件没有针对功率消耗进行优化，因为它与飞行所需的多个放大器相比差异很小）。即使如此，专用的静物可以将使命寿命从3分钟延长到2小时。
飞行目前是一种比攀爬更有效的SCAMP旅行方式。我们的伺服齿轮系和我们的功耗较小的微处理器比任何基本规律更具有粘性。事实上，人们会期望攀登一般更有效率，因为你不必像在飞行中那样做加速空气分子的额外工作。无论最终效率如何，栖息和攀爬比单独的栖息地更加精确和可靠，特别是如果您希望您的机器人在某个地方精确到达正确的优势或更好的信号。这也意味着重新定位自己不需要更多危险的起飞和重新操纵的动作。一个很好的比喻是在飞行和驾驶之间：现代宽体客机的乘客效率可达每加仑约100英里，但如果您尝试使用它从您的家到杂货店，您将遇到问题。效率的提高被精确度的损失以及起飞和着陆的成本所抵消，就像在栖息机器人的情况一样。
未来工作：自适应步态和SCAMP系列
展望未来，与SCAMP有很多关系，我们还没有时间实施。例如，我们可以使用两个舵机调整SCAMP的步态，以补偿表面粗糙度和滑溜性。对于滑动表面，由于在行程过程中俯仰力矩变化较小，因此较短的行程长度可以更加可靠。对于相对光滑的表面，并且对于立足点来说，主要是负的“凹坑”，将脚保持在非常平坦的轨迹上，最大限度地提高了找到良好抓地力的机会，特别是如果立足点距离很远。相反，对于具有很多颠簸的较粗糙的表面，最好限制两只脚在墙壁附近移动的时间。在未来的工作中，我们希望实现SCAMP算法的自适应步态控制，使机器人能够通过动态改变其攀爬策略来应对故障。这是一个机器学习可能是一个强大的实时工具的地方，正确的算法甚至可以产生我们以前没有想到的有效的步态。
我们也看到SCAMP是不同规模和附件战略的整个栖息和爬山机器人的起点。我们从SCAMP获得的经验教训应该使我们能够处理新的表面，新的环境以及具有新的传感和通信能力的不同的四旋转平台。同时，SCAMP将继续努力，防止重力下降，不下降。
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