AI仿生應用于低姿爬行的創新性研究

中圖分類號：G80 文獻標識碼：A 文章編號：1006-8902-（2025）-14-074-3-ZL

1、引言

近年來，隨著AI技術的飛速發展，其在機器人領域的應用日益廣泛，特別是在模仿生物運動方面展現出了巨大的潛力。仿生學作為一門研究生物系統功能及其在工程領域應用的科學，為機器人設計提供了豐富的靈感。低姿爬行作為一種特殊的運動形式，在軍事偵察、災難救援、管道檢測等領域具有廣闊的應用前景。然而，傳統的輪式或履帶式機器人受限于地形適應性，難以在復雜、狹小的空間高效靈活地執行任務。因此，開發具有高效低姿爬行能力的機器人成為一個重要的研究方向。

隨著AI技術的飛速發展，AI在各行各業的應用逐漸加深，尤其是在運動科學、機器人學和康復學等領域，深刻影響著人們的生活和工作方式。低姿爬行是在人類嬰幼兒時期就需要掌握的重要技能，不僅是一種基礎的運動模式，也是特種作業、仿生機器人和軍事訓練設計中的核心課題。本文基于仿生學與AI技術融合的視角，探討AI賦能新兵戰術低姿爬行訓練的創新路徑，闡述仿生訓練的由來與發展，分析其技術融合的基礎、賦能的路徑以及應用的創新性，為相關領域的研究與實踐提供參考。

2、仿生訓練的由來與發展

“仿生”最早由美國J.E.Steele博士于1960年提出，本質上是利用從自然生物界發現的事物機理來解決人類技術問題的一門綜合性的交叉學科。而在我國東漢時期，就有了對仿生的初步研究：華佗的五禽戲通過模仿熊、鹿、虎、鳥、猿五種動物的動作形態，將其與人體運動完美結合，形成了一套強身健體的仿生保健操。五禽戲中的逼真動作有效鍛煉了人們在日常勞作中用不到的肌肉和關節，有利于改善功能、打通氣血、增強體質，以達到健身養生的目的。現如今，通過知網搜索“仿生”，發現其應用非常廣泛，涉及各行各業，涵蓋生物學、機械工程、兵器科學與技術等多個學科。“仿生訓練”在醫學領域和體育領域應用的最為廣泛：醫學領域中康復研究較為密集，而體育領域更多地應用在競技體育訓練方面。近幾年，國外大眾健身領域中的“AnimalFlow”（動物流）作為一種新型潮流的健身方式，逐漸出現在人們的視野，同時AI的出現又給仿生訓練提供了新的升級路徑。

仿生訓練通過模擬生物運動機制，為軍事體育訓練提供了科學依據。借鑒動物運動模式優化士兵的步態和體能訓練，能提升訓練效率和運動表現。同時，結合智能設備，如智能手環、體脂秤等，實時監測士兵的心率、步頻等生理指標，為訓練提供數據支持，避免過度訓練和運動損傷。仿生訓練在提升士兵軍事體能和戰斗體能方面發揮了重要作用。近年來，軍事體育訓練逐步從健康體能向戰斗體能轉變，更加注重實戰需求。通過仿生學優化訓練方法，如模擬復雜地形和戰場環境，能幫助士兵在復雜條件下提升體能和戰術能力。此外，仿生訓練還與數據分析技術相結合，實現了科學施訓。如利用數字化設備采集訓練數據，分析官兵的體能狀況，制定個性化的訓練計劃，從而提升訓練效果，減少傷病的發生。

3、AI與仿生訓練的技術融合基礎

3.1、仿生學與運動建模的數字化重構

仿生訓練在體育領域有著廣泛的應用：短跑運動員在觀察駝鳥跑步時，改進了跑步姿勢；游泳項目教練員模仿青蛙游泳時，改進了蛙泳蹬腿的技術動作；體操、跳水等項目技術動作的創新也是從貓的跳躍、騰空、翻轉等動作中得到了啟發。新兵的戰術訓練涉及非常多的人體動作姿勢，是一項復雜的訓練項目。新兵在訓練時不僅需要掌握基本的啟動、跑、跳躍、臥倒、支撐起立、停止等動作技能，還需要掌握爬、翻、滾等各種復雜的協調性動作，而仿生訓練可以快速提高練習者的基本能力和身體素質。

AI模擬生物體的運動機制是利用數字化重構對生物體進行運動建模，是AI賦能仿生訓練的核心。仿生機器人的核心功能是實現多模態運動，深海仿生機器人的核心在于：通過模仿蝙蝠魚的鰭肢，利用雙穩態手性超材料和形狀記憶合金的拮抗作用進行驅動，將高壓環境轉化為動力優勢，從而大幅提升多模態運動能力。在對低姿爬行動物進行運動建模時，可以通過逆向工程提取運動軌跡與生物力學特征（類似于動作捕捉），結合AI算法構建數字化模型。

3.2、AI驅動的數據采集與分析

AI技術對多模態數據的快速實時處理能力是關鍵優勢。在以往運動項目的數據采集與分析中，多采用人工操作，效率較低、分析時間長、反饋周期長。如今隨著人工智能的快速發展，大大提高了其效率。在低姿爬行訓練中，利用立體三維紅外動作捕捉系統和AI算法，監測脊柱穩定性、四肢協調性及關節力矩分布，對訓練者爬行動作的關鍵節點進行自動識別和動態分析，可顯著縮短反饋周期，為個性化訓練方案的設計提供數據支撐。AI算法同樣也可以優化運動軌跡，如在重復低姿爬行的訓練中，通過強化學習算法優化爬行路徑與能量消耗，能以最少的能量消耗爭取最好的運動表現。

戰術訓練需要一定的體能基礎，新兵直接進行專項技能訓練雖然可以大幅度提高意志水平，但同時也增加受傷的風險。AI仿生訓練作為新兵戰術專項技能訓練前的“降階訓練”或“無槍技術訓練”，具備創新性，不僅可以提高新兵戰術訓練課的效果，也可以減少運動損傷。

4、低姿爬行訓練的仿生學原理與AI賦能路徑

4.1、生物力學機制的解構與模擬

雙足機器人在直立行走時，借助線性倒單擺模型動態調整重心高度，并結合陀螺儀傳感器實現閉環控制；而低姿爬行的核心生物力學特征便是在爬行過程中進行動態重心調節，由軀干與四肢的協同運動維持重心穩定，這兩者具有相似之處。爬行過程中的另一項重要內容便是接觸力優化，在實際爬行中可以簡略地理解成接觸地面時的緩沖。AI仿生吸爬機器人通過微刺結構產生動態水密封效應，實現壁面吸附與滑行，其力學機制可為低姿爬行中的地面反作用力優化提供參考。

為了優化爬行動作，先進行運動捕捉與重定向，再利用基于Blender的運動重定向算法將人類爬行動作映射至機器人模型，通過平滑處理關節角度數據，生成可控的運動曲線。利用仿真平臺構建虛擬訓練環境，通過強化學習算法探索最優爬行策略，進行虛擬仿真與強化學習。

針對戰士的低姿匍匐訓練（如軍事戰術訓練），AI技術可提供動作標準化分析，通過三維動作捕捉系統量化運動員的爬行姿態，對比“冠軍模型”識別技術缺陷，并基于實時反饋系統中的嵌入式傳感器結合邊緣計算設備，實時提示動作偏差，縮短糾正周期。

4.2、訓練場景的智能化適配

低姿爬行訓練需適應多樣化場景（如軍事訓練中的草地、射擊躲避的障礙物與地形等）。在以往的現實訓練中，只有平坦的土地與簡易的障礙物和低樁網，訓練場景單一，且容易遭受到不良天氣的影響。AI技術可通過場景自動化生成和仿真平臺隨機化工具一鍵生成復雜地形的方式，實現場景適配，并結合機器人感知系統實時調整運動策略。在爬行過程中，可以實現多模態交互反饋，集成觸覺、視覺與力反饋系統，模擬真實環境中的摩擦、阻力等物理特性，提升訓練的沉浸感。

5、AI賦能仿生訓練在新兵戰術低姿爬行訓練中的創新性應用

5.1、應用價值創新

（1）奠定新兵戰術訓練的基礎。

新兵在練習戰術低姿匍匐動作時，經常出現動作不協調、幅度小、動作不流暢、身體重心高、爬得慢等問題，表現為“看似用力往前爬，實際卻不往前走”。出現這種情況的原因在于，新兵入伍時僅對身體機能與體格進行了篩查，合格即可入伍，卻未對體能素質進行評估，大部分新兵在入伍前并沒有接受過系統的體能訓練，身體協調性差，力量與體能基礎薄弱是新兵的通病。在此基礎上，如果沒有緩沖的漸進式干預手段，很容易造成新兵戰術訓練的損傷。

低姿匍匐爬行時，其動作模式是腹部貼于地面，四肢著地，利用手扒和腳蹬的力依次交替使身體前進，形成周期性的訓練動作。低姿匍匐動作的周期屬性，決定了人體在爬行過程中，髖關節、胸椎和肩關節要反復地進行旋內、旋外、內收、外展、屈、伸等動作，而要想提高移動速度，需要提升關節的活動范圍，以及四肢和軀干的協調能力。如果身體僵硬、不靈活，則會導致功能障礙，引起鄰近關節肌肉的代償，從而增加受傷風險。肢體在前進、落地的過程中，需要緩沖來自地面的沖擊力，并且肩部和髖部需起到穩定支撐作用。由于肩部的生理學解剖特點，其靈活性強、穩定性不足，如果沒有強壯的肌肉包裹并穩定，則很容易在爬行的過程中造成肩部脫臼。

AI仿生訓練能夠促進新兵奠定良好的身體素質。戰術訓練中，無論是臥倒起立、躍進滾進還是匍匐前進等動作，都對協調性和體能素質要求很高。在進行專項戰術技能訓練時，應用仿生訓練作為“降階訓練”，可以作為漸進式的干預手段，起到緩沖過渡作用，有利于減少新兵的運動損傷。一個優秀的士兵需要具備出眾的戰術技能，而過硬的戰術技能一定是建立在優秀的體能基礎上的。AI仿生訓練無論是作為“無槍技術訓練”手段，還是一種新的體能訓練方法，應用于戰術技能訓練中都能帶來益處。

（2）激發新兵對戰術訓練的興趣。

仿生訓練借鑒各種動物的形象特征，以強調功能性為主，不僅訓練過程是有趣的，而且訓練成果高效。在學習戰術技能時，不斷重復訓練是枯燥的、乏味的，而仿生訓練這種新穎的動作模式和訓練方法能夠激發新兵的訓練興趣。例如，在運用鱷魚爬動作輔助新兵進行戰術技能訓練時，通過將模仿的動物動作直觀地呈現在新兵眼前，可以讓新兵在訓練中釋放天性，回想起在嬰兒時期剛開始學會爬行時的興奮感覺，從而在不知不覺中投入訓練。

5.2、組合專項創新

自然界殘酷且冰冷，物競天擇，適者生存，不適者便是死亡。在捕食者和被捕食者的關系中，各種動物能夠屹立于世界之林，必然有其獨特的姿態和“絕活”值得借鑒與學習。

新兵戰術動作訓練涉及動物原始生存的多個基礎動作，如在低姿匍匐動作的訓練中，就可以從爬行動物中得到訓練啟示，創新設計動物組合動作，從仿生訓練的本質分析新兵戰術訓練的動作模式和運動表現的創新性。

仿生訓練的基本動作原型是由動物的爬行、奔跑、疾走、攀爬、跳躍、翻滾等行為構成，戰術的基礎動作包含臥倒、起立、低姿匍匐爬行、躍進、滾進等。兩者雖不盡相同，但兩者本質上具備相通性。低姿匍匐爬行動作是在通過敵人封鎖較短地段或利用較矮的遮蔽物前進時所采用的匍匐方法。考核時，要求新兵以最快的速度攜槍進行爬行，通過遮蔽物，由于鐵絲網下空間比較狹小，新兵需要具備良好的協調性和體能素質。

在選用低姿匍匐仿生訓練動作時，結合爬行的動作模式和特點，采用鱷魚爬、蜥蜴爬、蜘蛛爬等動作作為低姿匍匐爬行的專項“降階訓練”，可以很好地解決新兵協調性差的問題，同時鍛煉新兵的四肢與核心力量。

5.3、課程思政理念創新

AI仿生訓練不僅是模仿生物的動作，更是模仿生物的生存能力。新兵戰術訓練課的理念是“不怕苦、不怕累、不怕受傷”，在教授戰術技能的同時，培養新兵頑強拼搏的意志。仿生訓練貼合自然界弱肉強食、適者生存的理念，而戰術技能適用于戰場殺敵，是軍人行軍打仗必備的技能。訓練場即為戰場，如何在戰場上打勝仗，以及生存下來、消滅敵人才是新兵學習戰術技能最為根本的目的。仿生訓練符合“為打仗而教育\"的宗旨，不僅是一種幫助新兵戰術提高的訓練方法，更是一種創新的課程思政理念方式。

6、AI賦能仿生訓練應用時應注意的問題

6.1、清晰定位

戰術技能課以戰術訓練為主導，其他為輔。AI仿生訓練只是輔助提高戰術訓練的一種創新方法手段，主要目的是輔助新兵快速掌握戰術技能，AI仿生訓練的應用在課堂中的占比不應過多，否則會“喧賓奪主”，導致課堂的不倫不類。編排時，要盡可能地將之安排到整體課程教學計劃的前半部分，后半部分以專項技能練習為主。

6.2、掌握強度

AI根據項目設計仿生動作時，應著重分析其戰術技能動作背后的動作模式，找到與之匹配的仿生訓練動作。具體實施時，教員應掌握強度，使本堂課與后面的技術動作相適應，否則可能會出現因前面體力透支嚴重而影響后面技術訓練效果的現象。

6.3、把控尺度

軍事訓練的基調是嚴肅的、高效的、循規蹈矩的，而AI賦能仿生訓練是有趣的、生動的，兩者在理念中會有沖突的地方。因此，教員在進行融合時，一定要把控好訓練的尺度，掌控上課的局面，避免因顧此失彼而大大影響上課訓練效果。

7、結語

AI賦能仿生訓練新兵戰術低姿爬行具備創新應用價值，通過數據驅動與智能優化，為體育與軍事領域的訓練提供了新的思路和范式，突破了傳統訓練方法的效率瓶頸，也體現了高科技的價值。AI仿生訓練是一種漸進式干預創新輔助手段，應用于新兵戰術訓練中，可以提高新兵戰術低姿爬行訓練的興趣與效果，同時減少新兵的運動損傷。未來，隨著AI的快速發展，科技會進一步賦能各行各業，充分發揮其社會效益。

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