对称性长期以来是自然科学中的核心组织原则，但在机器人领域，它大多只被用于几何外形层面的设计。近日发表于《Science Robotics》的一篇论文提出，对称性可以被提升到“动态驱动能力”的层面加以利用。作者来自Jiaxun Liu等三人团队，论文题为《极端动态对称性实现全向多功能机器人》，于2026年5月28日提交至arXiv（编号2605.29254，分类为cs.RO与cs.AI），期刊引用为Science Robotics 11, eaec1725 (2026)。
研究提出了“动态对称性”这一概念，指的是机器人所能达到的质心加速度在方向上的均匀程度，并用一个名为“动态各向同性”（dynamic isotropy）的指标将其量化。为验证这一思路，研究团队在超过1000种模拟形态上进行了实验，结果显示：动态对称性越高，机器人在轨迹跟踪、任务成功率、鲁棒性、恢复能力以及能量效率等方面的表现就越稳定地得到提升；而且当动态各向同性接近其理论极限时，这些收益变得最为显著。换句话说，对称性带来的好处并非线性增长，而是在接近极限的区间被急剧放大。
为了系统地研究这一极端区间，团队开发了名为Argus的球形机器人系列。该系列的不同成员在驱动几何布局和动态对称性水平上有所差异，但共享同一架构原则：采用径向布置的线性执行器，直接塑造机器人质心的动力学特性。这种设计思路的特别之处在于，它不是通过外形对称来获得稳定，而是让机器人在任何方向上都能产生同等水平的加速度响应，从而在运动能力层面实现真正的“各向同性”。
在系列研究中，团队实际建造了一台拥有20条腿的Argus实体样机，其动态各向同性接近理论极限。该样机展示了多项关键能力：与朝向无关的运动方式，即无论机器人处于何种姿态都能以相同方式移动；在杂乱和可变形地形上的敏捷穿行；快速自稳定；以及对部分执行器故障的容错能力。此外，其分布式传感系统使机器人能够在持续运动过程中实现全向感知与物体交互，将感知与运动能力紧密结合。
论文作者指出，这些结果表明，在形态之外还针对可实现动力学进行对称性设计，是通向敏捷性、鲁棒性和多功能性的一条强大而通用的路径，尤其适用于不确定的地面与太空环境。研究团队还提供了项目网站，供外界进一步了解该工作。总体而言，这项研究把对称性从静态的几何美学转化为可量化、可优化的动力学设计准则，为未来机器人在复杂未知环境中的自主运动提供了新的理论框架与工程范式。