Transformer Dunia Nyata? Insinyur Membuat Bot yang Berubah Bentuk di Udara

Dunia robotika berkembang dengan cepat. Dari robot pekerja hingga robot humanoid yang lebih cekatan dan mampu melakukan gerakan kompleks, kita memasuki era baru robotika. 

Baru saja bulan lalu, peneliti menciptakan robot interaktif yang berperilaku seperti kuda terapi, merespons emosi manusia; robot lunak namun cerdas yang bergerak dan memegang objek dengan merasakan lingkungannya, mirip gurita; dan sebuah anjing robot yang meniru mamalia untuk mobilitas superior di darat dan air.

Insinyur bahkan telah menemukan otot penyembuh diri untuk robot yang dapat mendeteksi cedera, menyembuhkannya, dan kemudian reset untuk mendeteksi kerusakan di masa depan. Kemampuan untuk mengendalikan robot dari jarak jauh sambil merasakan interaksi di ujung jari juga telah diperkenalkan.

Di tengah semua ini, sebuah tim insinyur kini telah mengembangkan Transformer nyata yang dapat mengubah bentuknya di udara. Transformasi di udara ini memungkinkan robot meluncur dengan mudah dan kemudian memulai operasinya di tanah tanpa jeda. 

Dengan kemampuan ini, insinyur Caltech telah mengatasi tantangan dengan robot khusus yang dapat mengemudi dan terbang tanpa terjebak di medan berat. Fleksibilitas yang ditingkatkan pada robot-robot ini sangat bermanfaat bagi penjelajah robotik dan pengiriman.

Mengapa Robot Darat dan Udara Kesulitan di Lingkungan Dunia Nyata

Gerakan gabungan darat-udara yang efektif sangat penting untuk berbagai aplikasi robotik; namun, baik robot darat maupun robot udara belum mampu beroperasi secara andal di dunia nyata. 

Sementara robot darat dibatasi oleh jangkauan operasinya, yang membuat mereka tidak dapat melewati rintangan tinggi atau melakukan tugas inspeksi, robot udara menghadapi masalah kinerja baterai terbatas karena kebutuhan beban dan kekhawatiran keselamatan saat terbang di lingkungan perkotaan.

Tantangan yang dihadapi sistem otonom saat ini dapat diatasi dengan menggabungkan kemampuan udara dan darat. Oleh karena itu, fokus tim insinyur Caltech adalah pada pengembangan robot gabungan darat-udara.

Desain banyak robot semacam itu cenderung bergantung pada filosofi redundansi dan penggunaan beberapa aktuator untuk memenuhi kebutuhan gerakan bimodal mereka.

Desain robot redundan ini, bagaimanapun, sering menggunakan lebih banyak aktuator dan komponen daripada yang diperlukan, sehingga meningkatkan berat dan biaya.

Di sini, morphobot atau robot yang menggunakan kembali anggota tubuh yang sama untuk tugas berbeda melalui perubahan bentuk dapat menghasilkan mode locomosi yang berbeda sekaligus mengurangi kompleksitas sistem dan berat.

Jenis desain robot ini sering mengambil inspirasi dari perilaku locomosi multifungsi hewan dan diharapkan meningkatkan efektivitas robot otonom bergerak yang harus menghadapi lingkungan yang berubah dan tidak terstruktur.

Sebagai contoh, sebuah studi dari peneliti Colorado State University beberapa tahun lalu memperkenalkan¹ skema morfing bentuk terintegrasi untuk sistem robotik adaptif secara morfologis.

Para peneliti mengembangkan tiga robot yang dapat mengubah bentuk kaki dan tubuhnya sesuai kebutuhan untuk bergerak melalui medan sulit. Sistem ini dirancang meniru cara organisme biologis, seperti katak, menyesuaikan bentuknya tergantung pada lingkungan dan siklus hidupnya. Untuk mengembangkan robot-robot ini, peneliti menggunakan material yang dapat menjadi lunak atau keras dengan perubahan suhu dan bergerak tanpa sistem tenaga yang besar.

Skema morfing terintegrasi tersebut menggunakan otot buatan ringan, mirip otot manusia, yang berkontraksi saat listrik diterapkan, memungkinkan peneliti mencapai berbagai jenis bentuk dan membuatnya lebih serbaguna serta lebih siap menavigasi lingkungan yang sulit. 

Penelitian terbaru telah menggunakan anggota tubuh multifungsi dan perubahan bentuk tubuh untuk meningkatkan gerakan, memungkinkan manuver yang sebelumnya tidak mungkin. Namun satu kemampuan morphobot yang belum banyak diteliti adalah perubahan bentuk di udara untuk meningkatkan gerakan darat dan udara.

Hal ini dapat memberi morphobot kemampuan untuk melewati kebutuhan interaksi kendaraan darat selama transformasi. 

Perubahan di udara dapat menawarkan jalur andal untuk kelincahan perilaku dan keamanan misi dalam skenario di mana morfing darat tidak memungkinkan karena medan kasar menghalangi gerakan anggota robot di tanah.

Jadi, insinyur Caltech mempresentasikan studi mereka, yang memvisualisasikan manuver transisi udara yang menghubungkan penerbangan dan mengemudi.

Manuver ini disebut pendaratan roda dinamis, di mana tujuannya adalah memiliki transisi halus dari terbang ke mengemudi dengan melakukan transformasi dekat tanah dan mendarat pada anggota roda-pendorong serbaguna dengan konfigurasi mengemudi yang sedekat mungkin, yang berarti sudut kemiringan terbesar yang memungkinkan, sambil mencapai kecepatan tumbukan yang diinginkan. 

Berbeda dengan manuver pendaratan quadrotor konvensional, di mana robot biasanya mendarat dengan penurunan vertikal tanpa transformasi, manuver yang dipresentasikan dalam studi ini melibatkan morfo-transisi, yang berarti beralih antara dua mode melalui morfing dekat tanah.

Namun mencapai jenis manuver ini bukan tugas mudah; melainkan tantangan dari perspektif desain, pemodelan, dan kontrol.

Tidak hanya manuver ini memerlukan torsi yang lebih tinggi untuk menahan gaya dorongan secara konsisten, tetapi juga memperkenalkan kopling dinamis baru antara batas aktuator dan derajat kebebasan robot. Operasi udara dekat tanah secara otonom sudah dikenal sebagai masalah menantang karena efek aerodinamika tanah. Selain itu, aerodinamika penerbangan yang berubah bentuk dan transformasi dekat tanah sebagian besar belum diketahui.

Untuk mengatasi tantangan ini, peneliti Caltech telah merancang Aerially Transforming Morphobot (ATMO) khusus untuk menyelesaikan masalah transformasi di udara.

Di Dalam ATMO: Robot Transformer Dunia Nyata Dijelaskan

Diterbitkan dalam jurnal Communications Engineering, studi, didukung oleh pendanaan dari Center for Autonomous Systems and Technologies di Caltech, membahas tantangan transformasi udara untuk Morphobot dengan merancang robot terbang-mengemudi yang disebut ATMO.

Robot ini khusus untuk transformasi di udara melalui mekanisme morfing yang memungkinkan perubahan bentuk tubuh di tengah penerbangan dengan kebutuhan aktuasi minimal.

Ia menggunakan empat pendorong untuk terbang sementara selubung yang melindungi pendorong menjadi roda sistem dalam konfigurasi mengemudi alternatif. Seluruh transformasi ini bergantung pada satu motor untuk menggerakkan sambungan pusat, yang mendorong pendorong ke atas ke mode drone atau ke bawah ke mode mengemudi.

Sistem robotik baru ini terinspirasi oleh alam, dengan penulis utama Ioannis Mandralis, seorang mahasiswa pascasarjana di bidang aerospace di Caltech, yang menggambarkan bagaimana burung terbang dan menyesuaikan morfologi tubuh mereka untuk memperlambat diri dan menghindari rintangan. 

“Memiliki kemampuan untuk bertransformasi di udara membuka banyak kemungkinan untuk meningkatkan otonomi dan ketangguhan.”

– Mandralis

Dan meskipun melihat burung mendarat dan berlari tampak cukup sederhana, sebenarnya tidak.

“Pada kenyataannya, ini adalah masalah yang telah dihadapi industri dirgantara selama lebih dari 50 tahun,” kata Mory Gharib, Profesor Hans W. Liepmann di bidang Aeronautika dan Rekayasa Medis serta direktur dan Ketua Kepemimpinan Booth‑Kresa di Center for Autonomous Systems and Technologies (CAST) Caltech, tempat para peneliti bekerja sama untuk memajukan penelitian drone, eksplorasi otonom, dan sistem bio‑inspirasi.

Semua kendaraan terbang harus menghadapi gaya rumit di dekat tanah. 

Dalam kasus helikopter, saat mereka mendarat, pendorong mereka mendorong banyak udara ke bawah. Di sini, gaya angkat dan dorongan disediakan oleh rotor yang berputar. Saat aliran udara menyentuh tanah, sebagian kembali naik. Jadi, jika helikopter turun terlalu cepat, ia dapat tersedot ke dalam pusaran udara ini dan kehilangan gaya angkatnya.

Ketika berbicara tentang ATMO, situasinya menjadi lebih rumit karena harus menghadapi gaya dekat tanah sambil memiliki empat jet yang terus‑menerus mengubah arah tembakannya satu sama lain. Hal ini menciptakan turbulensi lebih banyak dan, pada gilirannya, ketidakstabilan.

Untuk memahami gaya aerodinamika dengan lebih baik, para insinyur melakukan eksperimen di laboratorium drone CAST.

Untuk menyelidiki bagaimana mengubah konfigurasi robot selama pendaratan memengaruhi gaya dorongnya, tim melakukan eksperimen sel beban, yang melibatkan pengukuran gaya yang diterapkan pada suatu objek menggunakan sel beban, sebuah perangkat yang mengubah gaya mekanik menjadi sinyal listrik.

Para peneliti juga melakukan eksperimen visualisasi asap, yang digunakan untuk membuat pola aliran udara terlihat, guna menemukan situasi mendasar yang menyebabkan perubahan dinamika ini.

Setelah dikumpulkan, wawasan tersebut kemudian dimasukkan ke dalam algoritma di balik sistem kontrol baru yang dibuat peneliti untuk ATOM.

Sistem ini menggunakan teknik kontrol lanjutan yang disebut model predictive control, yang terus‑menerus memprediksi cara sistem akan berperilaku di masa mendatang dan kemudian menyesuaikan tindakannya agar tetap pada jalur.

Menurut Mandralis:

“Algoritma kontrol adalah inovasi terbesar dalam makalah ini. Quadrotor menggunakan kontroler khusus karena cara penempatan dan penerbangan thruster mereka. Di sini kami memperkenalkan sistem dinamis yang belum pernah dipelajari sebelumnya. Begitu robot mulai morf, Anda mendapatkan kopling dinamis yang berbeda — gaya yang berbeda berinteraksi satu sama lain. Dan sistem kontrol harus dapat merespons dengan cepat terhadap semua itu.”

Menguji ATMO: Bagaimana Insinyur Memvalidasi Transformasi di Udara

ATMO dari insinyur Caltech telah berhasil mengemudi dan terbang menggunakan anggota serbaguna melalui perubahan bentuk. Namun yang membuat ATMO berbeda dari robot sejenis lainnya adalah mekanisme aktuator kemiringan mengunci sendiri yang memungkinkan transformasi di udara dengan desain lebih sederhana, biaya lebih rendah, dan kebutuhan aktuasi minimal.

Saat dalam mode terbang, robot dikonfigurasi sebagai quadcopter standar dan menggunakan lampiran roda‑pendorong untuk propulsi. Dalam mode mengemudi, anggota yang sama tersebut digunakan kembali untuk locomosi beroda. 

Robot kompak yang dihasilkan memiliki total berat 5,5 kg, termasuk baterai. Untuk dimensinya, robot memiliki tinggi 33 cm dan lebar 30 cm dalam konfigurasi darat serta tinggi 16 cm dan lebar 65 cm dalam konfigurasi udara.

Untuk mengemudi, ATMO menggunakan dua sistem sabuk‑puli yang terletak di masing‑masing sisi, yang dioperasikan oleh motor penggerak, memungkinkan kemudi diferensial.

Selain memiliki komputer di dalam yang menjalankan kontroler khusus, robot juga dilengkapi dengan sensor onboard untuk estimasi dan fusi keadaan. Semua komunikasi dilakukan melalui perangkat lunak canggih ROS2. 

Untuk memvalidasi sistem, kontroler diterapkan pada pendaratan roda dinamis di area penerbangan CAST menggunakan sistem motion capture untuk memungkinkan estimasi keadaan.

Dalam eksperimen ini, kontroler digunakan untuk melacak lintasan referensi di ruang yang mencakup penurunan dengan sedikit gerakan maju sambil memiringkan roda‑pendorong, mendarat pada roda, dan kemudian mengemudi maju.

Skema kontrol berbasis model dikembangkan untuk mencakup paket operasional penuh dari terbang, mengemudi, dan transisi. Untuk mengatasi masalah saturasi aktuator yang terjadi saat robot memiringkan thruster untuk mendarat pada roda, tim “menggunakan dekomposisi fungsi tujuan kontrol menjadi kombinasi konveks dari fungsi tujuan khusus untuk setiap mode locomosi.”

Ini memberikan kerangka kerja fleksibel untuk mengendalikan sistem selama transisi dari darat ke udara.

Kontroler yang dikembangkan memungkinkan pendaratan dengan sudut kemiringan melewati batas saturasi aktuator. Hal ini memungkinkan robot baru melewati medan berbukit. 

Dengan sudut kemiringan akhir saat pendaratan sebesar 65°, robot menunjukkan bahwa ia berhasil mendarat pada sudut kemiringan yang melebihi sudut kritis. Studi tersebut mencatat, hal ini tercapai karena perubahan fungsi biaya selama fase transisi, sehingga ATMO dapat terus memiringkan roda‑pendorongnya sambil mempertahankan sikap yang diinginkan. 

Untuk memvalidasi metode kontrol, tim melakukan lepas landas mengemudi, yang diikuti oleh pendaratan roda dinamis.

Mereka juga menampilkan kasus penggunaan penting dari transformasi di udara, sebuah manuver terbalik yang terdiri dari lepas landas cepat bersamaan dengan gerakan mengemudi maju, serta pendaratan di lereng.

Dalam eksperimen, ATMO dapat mendarat dengan mulus di lereng dengan tinggi dan posisi yang diketahui, yang dapat berbahaya karena risiko terbalik, dan dapat dihindari dengan melakukan transformasi sebelum pendaratan, serta melanjutkan mengemudi. 

Secara keseluruhan, validasi eksperimental terhadap fungsi dan kelayakan robot-robot ini menunjukkan bahwa “menggunakan transformasi robotik di udara dapat menghasilkan manuver transisi darat‑udara dinamis yang meningkatkan kelincahan robot dan memperluas jangkauan operasional — membuka jalan bagi otonomi yang lebih besar dalam misi robotik bergerak di masa depan,” catat studi tersebut.

Meskipun tim telah berhasil mendemonstrasikan manuver transisi dinamis, kondisi di sini dikontrol untuk memfasilitasi pengembangan cepat. Misalnya, sistem kamera motion capture digunakan untuk memperkirakan posisi dan orientasi sistem robotik secara akurat dan cepat, melampaui apa yang dapat dicapai oleh sensor onboard yang ada.

Jadi, penyelidikan lebih lanjut diperlukan untuk menentukan bagaimana manuver ini bekerja di dunia nyata, di mana robot harus menghadapi medan yang lebih kompleks dan tidak terstruktur serta membuat keputusan berdasarkan informasi sensor parsial yang rentan terhadap noise.

 Investasi dalam Robotika: Mengapa Amazon (AMZN) Menonjol

Ketika berbicara tentang nama terkemuka di industri robotika, raksasa e‑commerce Amazon (AMZN ) telah membuat banyak kemajuan di sini. Untuk memimpin robotika, Amazon pertama kali mengakuisisi Kiva Systems pada tahun 2012 seharga $775 juta, yang kemudian diubah nama menjadi Amazon Robotics LLC. Perusahaan kemudian meluncurkan robot mobile otonom (AMR) pertamanya yang disebut Proteus pada tahun 2022.

Amazon (AMZN ) 

Per Mei 2025, Amazon melaporkan memiliki lebih dari 750.000 robot yang ditempatkan di seluruh operasinya yang menyortir, mengangkat, dan membawa paket. 

“Bertahun‑tahun inovasi telah memungkinkan kami membangun, menguji, dan memperluas rangkaian sistem robotik yang unik dan sangat terintegrasi ini yang bekerja untuk mendukung karyawan dalam memenuhi pesanan pelanggan.”

– Scott Dresser, Wakil Presiden Amazon Robotics

Menurutnya, kemajuan AI telah memungkinkan integrasi yang mulus, yang meningkatkan produktivitas sekitar 25% di fasilitas pemenuhan mereka.

Ada total sembilan robot. Ini termasuk Proteus, robot mobile otonom milik Amazon yang dirancang untuk bekerja di sekitar orang menggunakan sensor serta kombinasi sistem berbasis AI dan ML. 

Robin adalah lengan robot yang bertanggung jawab menyortir paket dan telah berhasil menyelesaikan lebih dari tiga miliar pergerakan paket. Lengan robot lain adalah Cardinal, yang menempatkan paket ke dalam keranjang. Sparrow juga merupakan lengan robot yang mengambil dan memindahkan item individu.

Sequoia menggunakan robotika, AI, dan sistem visi komputer untuk mengkonsolidasikan inventaris. Hercules menemukan dan membawa pod barang ke karyawan, dengan Titan juga ditugaskan melakukan hal yang sama, namun dengan kemampuan mengangkat dua kali lipat dari Hercules. Kemudian ada Vulcan, robot pertama Amazon dengan kemampuan sentuhan yang bekerja bersama karyawan. 

Selain itu, berbagai sistem inovasi pengemasan digunakan untuk mengemas pesanan pelanggan, dengan mesin Automasi Pengemasan yang digunakan untuk membuat kantong kertas yang pas.

Amazon kini memiliki kapitalisasi pasar sebesar $2,18 triliun, dengan sahamnya diperdagangkan pada $205,8 pada penulisan ini, turun 6,24% tahun ini hingga saat ini. Ia memiliki EPS (TTM) sebesar 6,13, P/E (TTM) sebesar 33,55, dan ROE (TTM) sebesar 25,24%.

Untuk keuangan, Amazon melaporkan penjualan bersih sebesar $155,7 miliar pada kuartal pertama yang berakhir 31 Maret 2025. Penjualan meningkat 8% YoY di Amerika Utara menjadi $92,9 miliar dan 5% YoY secara internasional menjadi $33,5 miliar.

Untuk periode ini, Amazon melaporkan pendapatan operasional sebesar $18,4 miliar, laba bersih sebesar $17,1 miliar atau $1,59 per saham terdilusi, dan arus kas operasi sebesar $113,9 miliar. Arus kas bebas perusahaan menurun menjadi $25,9 miliar.

“Kami senang dengan awal 2025, terutama kecepatan inovasi dan kemajuan kami dalam terus meningkatkan pengalaman pelanggan,” kata CEO Andy Jassy, yang mencatat Alexa generasi berikutnya (Alexa+) menjadi “lebih pintar secara signifikan” serta lebih mampu, chip Trainium2 baru dan ekspansi model Bedrock yang memudahkan pelanggan AWS melatih model dan menjalankan inferensi secara biaya‑efektif, serta satelit Project Kuiper pertama yang berhasil diluncurkan ke orbit bumi rendah untuk menyediakan akses broadband massal.

Klik di sini untuk daftar perusahaan robotika teratas.

Berita dan Perkembangan Saham Amazon (AMZN) Terbaru

Kesimpulan: Mengapa ATMO Menandai Era Baru dalam Robotika

Dunia robotika memanfaatkan rekayasa bio‑inspirasi, transformasi di udara, dan sistem kontrol cerdas untuk merancang robot gabungan darat‑udara yang sebelumnya menantang karena kebutuhan aktuasi yang meningkat, yang dapat menambah berat dan mengurangi efisiensi locomosi mereka.

Insinyur Caltech telah mencapai ini melalui ATMO, robot yang bertransformasi dekat tanah dengan transisi halus antara mode udara dan darat dengan memanfaatkan aerodinamika dekat tanah dan menstabilkan sistem menggunakan kontroler model‑predictive.

ATMO menandai langkah penting dalam menjembatani kesenjangan antara mobilitas udara dan darat, yang divalidasi melalui banyak demonstrasi eksperimental. Dengan kemampuan transformasi dunia nyata, robot ini menunjukkan potensi besar dalam mendefinisikan ulang operasi otonom di berbagai industri dan membuka jalan bagi mesin yang lebih lincah, tangguh, dan adaptif!

Klik di sini untuk mempelajari bagaimana robot dapat mengambil inspirasi dari alam.

Studi yang Dirujuk:

^{1. Sun, J., Lerner, E., Tighe, B., Middlemist, C., & Zhao, J. (2023). Embedded shape morphing for morphologically adaptive robots. Nature Communications, 14(1), 6023. https://doi.org/10.1038/s41467-023-41708-6}