不同地面条件下蜘蛛关节运动及驱动模式分析

摘要

虽然蜘蛛腿的液压传动系统已经为人所熟知，但蜘蛛在不同地形条件下的运动机理仍需进一步研究。在本研究中，在三个路面试验平台上详细观察了蜘蛛的运动:水平硬路面、水平软路面和倾斜软路面。关节运动特性和关节运动学Grammostola rosea腿被高速摄像机和Simi Motion 3D跟踪软件捕捉。这些观察结果表明，它的步态模式基本上与交替四足动物的步态一致;然而，在斜坡软路面上观察到的模式与两个水平路面略有不同。其中，蜘蛛在水平硬路面行走时的占空比为0.683，在水平软路面行走时为0.668，在倾斜软路面行走时为0.630。在三种路面环境中，占空比均大于60%，在斜坡软路面上行走时占空比最小。这表明蜘蛛在行走时可能具有较好的稳定性，但在倾斜的软路面环境中稳定性下降。并分析比较了蜘蛛在不同路面环境下的步态变化对关节角度的影响。结果表明，液压驱动的股骨-髌骨和胫骨-跖骨关节角度差异较大，证实液压驱动关节在行走过程中具有重要的功能和明显的作用。在本研究中确定的运动学模式提供了对液压传动机构、影响运动稳定性的因素和仿生系统设计的更好的理解。

1.介绍

经过数亿年的适者生存的自然选择，生物已经进化，它们的运动系统已经朝着简单、可靠、高效和适应性的方向发展[1］.一些生物继续进化，并在生理和形态方面优化它们的运动系统，提高它们狩猎、觅食和躲避敌人的能力[2］.这些生物进化出了特殊的“生物液压系统”。例如海星液压系统可以实现多种生理运动功能[3.];金箔利用液压展开后翅[4］.它们都能在保持低内部压力的同时实现高效的驱动和运动。这种系统结构紧凑、无污染、高效、可靠。

蜘蛛也是具有“生物液压系统”的典型例子。这些动物的腿上有高效的液压系统，使它们能够快速移动捕捉猎物。5］.蜘蛛共有八条腿(除了第一对触须)，这些腿由七个部分组成:髋骨、转子、股骨、髌骨、胫骨、跖骨和跗骨[6］.据报道，胫骨-跖骨关节和股骨-髌骨关节是纯液压关节。这些关节没有伸肌[7]，其液压驱动力产生扭矩，使接头连接可以向后延伸[8］.

前人对蜘蛛行走的运动机构进行了研究。自1985年以来，Anderson等人在生理和能量效率方面探索了不同蜘蛛运动的影响[9- - - - - -11］.同时，Shultz和Ward以及Humphreys比较了不同的运动机制Lycosa rabida Walckenaer，Dolomedes卫，Trochosa ruricola,Lycosa狼蛛［12，13］.Wilson用腿对之间的相位关系来描述狼蛛的步态，发现不同步进序列的变化基本上与速度无关[14］.斯帕尼亚和莫汉分析了两种快速移动的蜘蛛的步态特征(包括空中阶段的特征)，并揭示了这些蜘蛛是如何达到如此高的速度的。15］.Roberts等人研究了Pycnogonida的行走运动学，发现与陆生蜘蛛相比，海蜘蛛的行走速度极慢，步态模式多变[16］.Biancardi等人确定了速度边界(11厘米/秒)和两种主要步态的不同特征Grammostola mollicoma．这项研究涉及到几个变量的分析，如步长和频率，占空比，机械外部功，能量回收[17］.Zeng和Crews通过基于平移和旋转运动的Selenopidae的腿方向、步态配置、线速度、旋转速度和加速度探索了蜘蛛全向打击的生物力学[18］.Wang等人利用3D运动观测系统记录了蜘蛛腿的运动、质心的移动以及关节旋转角度的变化[19］.Booster等人通过测量两个液压关节角的系数，探讨了温度对疾跑狼蛛腿部运动学的影响。他们发现高速运动会压缩液压接头20.］.

近年来，许多研究人员开展了研制类似蜘蛛的六足机器人的实验，一些仿生柔性驱动机构受到了蜘蛛液压关节的启发。例如，卡洛·梅农和克里斯蒂安·里拉设计了一种被称为“智能棒”的驱动结构，它以仿生蜘蛛关节为模型，使用了一个灵活的液压驱动器[21］.Landkammer等人设计了一种液压驱动系统，通过增加流体压力(不同于由肌肉执行的屈曲)延伸[22］.然而，液压驱动的工作机理仍需进一步研究。同样，其液压驱动机制也没有完全解决。例如，目前的研究缺乏对蜘蛛在多条路面上的运动学研究，以及对液压关节角与其他关节角的比较，这有助于明确它们的工作机理。

本文对不同地面条件下蜘蛛的关节运动学和驱动模式提出了两个主要假设:(1)路面环境越复杂，蜘蛛行走时的稳定性越低，甚至可能改变其步态模式。(2)液压驱动关节对行走过程影响明显，且关节角度变化幅度大于其他关节。在这项研究中,Grammostola rosea以狼蛛为研究对象，分析了在水平硬路面、水平软路面和倾斜软路面三种不同地形条件下狼蛛的步态模式和关节运动学。研究结果有助于阐明蜘蛛腿在不同表面和角度条件下的运动规律。并与普通纯肌肉关节的角度变化进行了比较。

2.材料和方法

2．1．动物

本研究中所有测量都是在成年标本上进行的Grammostola rosea，如图所示1(一)．Grammostola rosea属节肢动物门，完整的蛛形纲亚门，蜘蛛目，原蛛形纲，蛛形纲和鸟蛛形纲[23］.三个Grammostola rosea选取30 - 34克，体长60 - 80毫米的蜘蛛进行实验。本研究中使用的每只蜘蛛的信息列于表中1．

6个反射标记分别放置在每只蜘蛛腿的5个关节(B、C、D、E和F)和爪尖(A)。左四条腿上有24个标记。然后定义四个关节角(见图)1 (b)）.ABC角为跖-跗骨关节角，BCD角为胫骨-跖关节角，CDE角为髌骨-胫骨关节角，DEF角为股骨-髌骨关节角。由于蜘蛛腿部的髋部和大转子结构长度较短，观察和追踪它们的位置比较困难，并且在运动过程中这些结构的角度变化范围较小，所以本实验没有对其进行标记和测量。

2．2．测量

实验系统由一对高速摄像机( 像素,240帧/秒;前fh25，卡西欧，东京，日本)和一个跑道。跑道分为水平硬路面、水平软路面和30度倾斜软路面三种类型，如图所示1 (c)．在实验开始前，一个测量空间 用三维标定架标定。两个高速摄像机组成了平均误差为±1.0 mm的运动追踪系统，记录了蜘蛛在跑道上自由行走的视频。三种路面环境各重复20条步道，共选择保存37组蜘蛛在行走过程中没有中途停止、偏离跑道的视频数据。采用三维运动分析系统Simi Motion (Simi Reality Motion Systems, Unterschleißheim, Germany)对24个标记点的三维坐标和关节参数进行跟踪测试。跟踪步态周期中的帧数，计算步态参数。

3.结果与讨论

3．1.步态特征参数

在这项研究中，一个完整的步态周期被定义为从蜘蛛左侧的第一条腿接触地面开始，到这条腿下一次接触地面结束。在整个周期中，所有的八条腿都经历了站姿阶段和摆动阶段。

在表示这些腿部运动时，L和R表示左和右，这些数字从前-后顺序的第一对脚开始。因此,我₁代表左边和R的第一条腿₁代表右边的第一条腿。这八条腿用L表示₁,我₂,我_3.,我₄, R₁, R₂, R_3.R₄,分别。作为Grammostola rosea是对称的，左腿和右腿的重要参数没有显著差异，所以两组数据可以合并分析[19］.对三种类型的路面分别进行了20次实验，选取12组有效实验数据进行分析。得到的重要参数如表所示2．占空因数是支持阶段相对于整个周期所占用的时间[24］.

表格2表明当Grammostola rosea蜘蛛在三种类型的人行道上行走，每条腿的占空比在60% ~ 75%之间。水平硬路面的占空比略大于软路面，而倾斜软路面的占空比远小于两水平路面。这些发现表明，当蜘蛛正常行走时，在每一个完整的步态周期中，所有的八条腿都以地面支撑的姿势比空中摆动的姿势花费更多的时间。这种地面支撑的优势使蜘蛛在行走时更加稳定。在软路面上行走时，蜘蛛通过改变站相和摆动相的运动比例来适应路面的状况。在柔软的斜面人行道上，蜘蛛表现出比在其他两条人行道上行走时更不稳定。

蜘蛛在柔软的路面上走得更慢了，每一步的距离也更小了。当蜘蛛在斜坡软路面上行走时，速度和单腿步距最低，但每一个完整周期所需的时间最长。

3．2.步态模式

数据2(一个)- - - - - -2 (d)展示一系列的步态图，说明蜘蛛在三种类型的人行道上行走时，每个步态周期内的步态模式。由于在斜坡软路面上的步态是最复杂的，因此选取了在斜坡软路面上观察到的两种不同的步态模式进行分析。数字2 (e)显示蜘蛛在两个水平人行道上行走模式的步态图，其中黑色的条表示支撑阶段，白色的部分表示摆动阶段。

如图所示2在美国，当蜘蛛在两条水平人行道上行走时，至少有五条腿一直在地面上。大多数时候，六条腿都在地面上，这有助于确保稳定性。当蜘蛛在倾斜的软人行道上行走时，在大部分的步态周期中，它们只有4或5条腿在地面上行走，所以它们的稳定性可能比在水平人行道上行走时要低。

对比蜘蛛在水平路面行走的步态图可以看出，第四对腿在软路面行走时的摆动幅度和摆动相比在硬路面行走时大。这种模式可能代表第四对腿比其他腿长。在支撑期间，这些较长的腿上的力更大，爪尖被压入土壤，所以它们的摆动周期更长。

当走在两条水平人行道上时，腿显示出以下规律性的模式。首先，在蜘蛛的每一边，每一条腿的运动基本上是相同的;也就是说,我₁和L_3.一起移动，就像L₂与L₄, R₁R_3.R₂R₄．其次，每对对角线腿的运动状态基本相同;也就是说,我₁和R₂一起移动，就像L₂R₁,我_3.R₄L,₄R_3.．第三，在蜘蛛的每一侧，相邻的每条腿的运动状态是不同的;即当L₁支持,我₂摇摆不定，当我_3.摆动,L₄是支持的。第四，蜘蛛两侧对角线对腿的运动状态不同;即当L₁- r₂和L_3.- r₄摆动,R₁- l₂和R_3.- l₄是支持的。这种运动模式被称为交替四足步态，它具有相当好的稳定性。蜘蛛的步进顺序可以是4-2-3-1、2-3-4、3-1-4或1-4-2，因为每条腿都可以开始一个循环[25］.如果四对腿中的任何一对被忽略，步态就会转变为三角形步态，就像许多节肢动物所表现的那样。三脚架步态的步长为L₁- r₂- l_3.和R₁- l₂- r_3.．

蜘蛛在松软的斜坡上行走时最常用的两种步态模式如下:首先，只有一侧的腿一起移动，这与交替的步态相一致——右腿或右腿(图)2 (c)或左四条腿(图2 (d)）.第二，两边中间的两条腿基本一起移动(图左侧的第二条腿和第三条腿)2 (c)，第二和第三条腿在图的右侧2 (d)）.

3．3.关节角变化

针对三种路面条件，分别推导出五组数据对(接缝角度和时间测量值)。采用归一化方法解决了蜘蛛在每次试验中速度和步态周期不同的问题。表格3.显示极值及范围( )在蜘蛛的腿关节的旋转角度。数字3.说明了三种路面条件下，每一步态周期中每条腿关节角的平均值之间的关系。

腿1在行走过程中起到引导、探索和缓冲的作用[19］.在每个步态周期内，在斜坡软路面行走时关节角ABC的范围小于在两条水平路面行走时的范围。在斜坡软路面行走时，接缝角BCD的范围明显大于在两条水平路面行走时。在水平硬路面上，接缝角CDE和DEF明显大于两软路面。

第2条腿帮助保持运动的侧向稳定性，并在行走时提供支持[19］.对于这条腿，在每个步态周期内，水平软路面对关节角度变化范围的影响最大。在水平硬路面上行走时，ABC的关节角范围明显大于在两种软路面上行走时的关节角范围。在水平软路面上，接缝角BCD的范围比其他两种路面大得多。总的来说，关节角CDE的范围最大，关节角DEF的范围最小。

3号腿的功能与2号腿基本相同[19］.而在每个步态周期内，在斜坡软路面行走时，关节角ABC的范围最大，关节角DEF的范围最小。蜘蛛在水平硬路面行走时，BCD和CDE的关节角范围明显大于在两种软路面行走时的关节角范围。

腿4是推动身体向前的主要动力[19］.对于这条腿，水平软路面在每个步态周期内对关节变化范围的影响最大。在水平软路面上行走时，关节角ABC、BCD和DEF的运动范围最大，关节角CDE的运动范围最小。

在所有腿中，股骨-髌骨关节(DEF)角度的变化范围最小，大约在130°到90°之间。其他三个角度一般在170°到140°之间变化。液压驱动关节(胫骨-跖骨关节(BCD)和股骨-髌骨关节(DEF))的关节角度范围最大，坡度最大。这些发现在一定程度上表明液压驱动关节在行走中发挥了更大的功能作用。

结合关节角度变化图(见图)3.)及步态模式图(见图)2)，可以看出，在每个完整步态周期内，三种路面条件下的每一腿的变化是相似的。相位模式从支撑变为摆动。对于第二腿，步态也同样从支撑到摆动相模式。节理角的变化呈单峰双谷曲线。在两种水平路面条件下，3号腿呈现出摆动-支撑-摆动相模式。节理角的变化表现为双峰一谷。支腿4为支撑-摆动-支撑相模式，关节角变化曲线为单峰双谷。在斜坡软路面条件下，当腿3步态变为支撑-摆动-支撑阶段时，关节角ABC和CDE曲线呈现双峰双谷曲线，关节角BCD和DEF曲线呈现单峰一谷曲线。当腿4变为摆动-支撑-摆动阶段时，关节角变化曲线仅为一个峰值和一个波谷。

在两个液压关节中，胫骨-跖关节(BCD)在腿1和腿2的变化趋势和范围大致相同。在腿3和腿4中，在两条水平路面上行走时，关节角的变化趋势相同，而在斜坡软路面上行走时，关节角的变化趋势相反。在两种软路面上，腿1的股骨-髌骨关节(DEF)的角度和相位变化趋势大致相同，而在硬路面上行走时则呈现相反的变化趋势，且幅度较小。在腿2中，接缝角度与三种类型路面的变化趋势相同，但在斜坡软路面上行走时接缝的相位变化更大。在腿3中，当行走在两条水平人行道上时，角度的变化趋势是相同的，而当行走在倾斜的软人行道上时，角度的变化趋势则相反。对于第4条腿，在3条人行道上的关节角度几乎相同，但在硬人行道上行走时，它们呈现出相反的趋势。可见，斜面铺装对腿3、腿4的胫骨-跖骨(BCD)关节有较大的影响。硬铺装对腿1和腿4的股骨-髌骨(DEF)关节有较大的影响。另外，斜面软路面对腿2和腿3的DEF接头影响较大。这些数据可能为进一步分析蜘蛛液压行走机构和未来仿蜘蛛液压机器人的生物灵感设计提供支持。

由于研究对象的复杂性和实验条件的限制，本研究只选取了三个实验样本，这可能会导致实验方法存在潜在的局限性。样本量小，功率小。研究可能会提供假阳性和假阴性结果，导致后续研究以不正确的结果为基础，或未发现潜在的重要发现[26］.我们对每只蜘蛛进行了更多的实验，获得了更多的实验数据。我们将在未来进行更大的样本研究。

4.结论

在三种不同环境下，蜘蛛的步态参数存在差异。在所有三种路面环境中，蜘蛛的八条腿的占空比(即支撑期)均大于50%。蜘蛛在斜坡软路面上行走时占空比最大，在水平软路面上行走时占空比次之，在水平硬路面上行走时占空比最小。这表明蜘蛛在行走时具有良好的稳定性，但在倾斜的软路面环境中稳定性可能会降低。水平硬路面的运行速度最高，循环时间最短;倾斜软路面的运行速度最低，循环时间最长。步态模式与四足交替步态基本一致，但在倾斜软路面上观察到的步态模式与在两个水平路面上观察到的步态模式略有不同。液压驱动股骨-髌骨(DEF)和胫骨-跖骨(BCD)关节的角度变化较大，说明液压驱动关节在蜘蛛行走中起主要作用，其作用比其他关节更明显。这些数据可为进一步分析蜘蛛式液压行走机构、运动稳定性控制以及仿生液压机器人的设计提供依据。

本研究中涉及的一些问题需要进一步的研究和讨论。为了进一步研究蜘蛛的运动动力学，需要专门的测试系统来分析蜘蛛在不同地面条件下施加的地面接触力的变化因素。这样的分析将有助于更好地理解运动中力状态的作用，以及蜘蛛施加控制以确保运动稳定性和横向力稳定性的方式。在运动过程中使用的协调控制机制需要澄清。根据运动步态和关节旋转角度等因素的运动学信息，还可以将动力学和运动学结合起来约束空间位置。这样的分析可能会产生内部驱动力和液压传动，考虑到足部材料的力学性能。理论计算方法还可以推导出足部的驱动原理和生物能传递转化的过程。沿着这些方向的进一步研究可以揭示蜘蛛液压系统利用生物液压能量高效驱动自身的机理。

数据可用性

用于支持本研究发现的数据可由通讯作者要求提供。

信息披露

这项工作的结果最初在ICBE2019上发表。

的利益冲突

作者声明本文的发表不存在利益冲突。

致谢

国家自然科学基金面上项目(no . 51675219, no . 51675222)资助。关键词:岩石力学，岩石力学，数值模拟

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