永井健二郎（Kenjiro Nagai）
来自日本大阪大学的乐高机器人搭建师，以开创性的纸飞机自动折纸机（Paper Airplane Maker）闻名。融合”仕掛学”（Shikakegaku）行为设计理念，用 Python 驱动乐高电机与传感器，创造出兼具趣味性与功能性的互动机器人作品。
基本信息
| 项目 | 信息 |
|---|---|
| 姓名 | 永井健二郎（Kenjiro Nagai） |
| 所属 | 大阪大学 LUG（OULUG） |
| 学历 | 大阪大学硕士研究生（采访时尚在读，次年毕业） |
| 乐高经历 | 3岁开始接触乐高，小学起玩 Mindstorms 和 Technic |
| 编程语言 | Python（用于控制乐高电机和传感器） |
| 代表作品 | 纸飞机自动折纸机、老虎机、魔方求解器 |
| YouTube 频道 | KEN LEGO |
| 展出经历 | Japan Brickfest 2018、2019；多次电视播出 |
设计风格与特点
核心设计特点：
- 行为驱动设计：作品创意源自”仕掛学”（Shikakegaku）——利用巧妙的装置改变人们行为的学科。纸飞机折纸机最初是为了解决”如何收集更多问卷”的问题而设计，体现了以行为科学为驱动的设计思维。
- Python 驱动：不依赖 EV3 自带编程环境，而是使用 Python 实现更高级的机器人控制功能，展现了编程能力与机械设计的深度结合。
- 试错迭代法：从不在电脑上设计，始终坚持物理搭建。从最困难的部分开始制作，通过原型机迭代来降低最终失败的风险。
- 互动性优先：作品注重与观众的互动体验。纸飞机折纸机在展会上引发孩子们的积极参与——等待发射、在半空中接飞机，充分体现了乐高”以人为本”的创造精神。
代表作品详解
纸飞机自动折纸机（Paper Airplane Maker）
- 版本：第一版（3个月制作）、第二版（2个月制作）
- 核心功能：接收纸张 → 自动折叠成纸飞机 → 发射升空
- 设计理念：来自大阪大学”仕掛学”研究——通过机器将问卷填写变成有趣的互动体验
- 应用场景：商店和公共场所的问卷调查收集
- 展出：Japan Brickfest 2018/2019，多次电视报道
- 折叠机构：包含精密的机械折叠步骤，通过电机驱动的复杂连杆系统实现纸张的逐步折叠
老虎机（Slot Machine）
- 特色：首个用乐高实现的机械式老虎机
- 难度：在机械类作品中难度最高
- 设计重点：各种机械机构和系统的设计思考
魔方求解器（Rubik’s Cube Solver）
- 版本：3x3 已完成（30秒内还原）、4x4 制作中、9x9 版本也已实现
- 技术亮点：使用 Python 而非 EV3 原生编程
- 性能：3x3 版本30秒内还原魔方
项目展示图片
纸飞机自动折纸机系列作品
乐高纸飞机自动折纸机概念展示——将简单的折纸变成令人惊叹的自动化艺术
纸飞机制造机的两代版本对比：第一版（上）制作历时3个月，第二版（下）优化历时2个月
折叠机构特写——精密的连杆和凸轮系统协同工作，完成纸张的多步骤精确折叠
9x9 巨型魔方求解器——展示了 Python 驱动乐高机器人在算法复杂度上的惊人潜力
永井健二郎（Kenjiro Nagai）和他的乐高机器作品们——机械与创意的完美结合
专业知识补充
1. 乐高纸飞机折叠中的序列运动控制——如何用电机协调完成多步骤折叠动作
纸飞机自动折纸机的核心技术挑战在于：将一个连续的纸张折叠过程分解为一系列离散的机械动作，并用乐高电机精确控制每个步骤的时序和精度。真实纸飞机的折叠包含至少5-7个步骤——纵向对折、横向折翼、翼尖翻折等。每个步骤都涉及不同的折叠方向和力度要求。
在乐高实现中，这通常需要多个电机协同工作，通过凸轮机构、齿轮传动和连杆系统将电机的旋转运动转化为精确的线性推压或翻转动作。关键难点在于时序控制——每个折叠步骤必须在前一个步骤完成并定位准确后才能开始，否则纸张会发生偏移导致折叠失败。健二郎使用 Python 编写的控制程序能够精确调度多个电机的运动序列，同时利用传感器反馈确认每一步的完成状态。这种”感知-决策-执行”的闭环控制，使折纸机能够可靠地重复执行整个折叠流程。对于搭建者而言，这个项目展示了乐高机器人从简单的”按键触发动作”向”复杂序列自动控制”的跃升。
2. 仕掛学（Shikakegaku）与乐高互动设计——如何用机械装置改变人类行为
“仕掛学”是大阪大学研究的一门独特学科，核心理念是通过巧妙设计的装置（仕掛け）来引发或改变人们的行为。健二郎的纸飞机折纸机是这一理念的经典应用：问卷收集通常是枯燥且人们不愿意做的事情，但通过将填写好的问卷变成纸飞机发射出去这一”仕掛”，整个过程变成了有趣的互动体验。
从乐高设计角度理解，仕掛学提供了一种全新的设计框架——不是单纯追求”看起来像什么”，而是追求”能引发什么行为”。这种方法论在乐高互动装置设计中有广泛的应用潜力：用乐高制作一台投票机，每投一票就会触发一个有趣的机械动画；用乐高搭建一个”按铃领取惊喜”装置来鼓励排队；用乐高创造一个”回答问题解锁宝箱”的游戏装置来促进学习。仕掛学的核心洞察是：当”做应该做的事”和”获得乐趣”同时发生时，行为改变最自然、最持久。健二郎的折纸机完美诠释了这一点——填写问卷不再是负担，而成为了孩子们迫不及待想要参与的活动。
3. 从 EV3 到 Python 的乐高机器人编程进阶——为什么高级机器人需要更强大的编程工具
健二郎选择使用 Python 而非 EV3 的图形化编程环境，这一选择反映了乐高机器人领域的一个重要趋势。EV3-G 图形化编程环境虽然在入门时非常友好，但在面对复杂应用时存在明显局限：它难以处理复杂的数学运算（如魔方求解算法需要的群论计算）、不支持多线程并发控制（多个电机同时精确协调）、缺乏对第三方库的访问（如计算机视觉库 OpenCV）、以及调试工具有限。
Python 作为替代方案，在乐高机器人领域有两条主要路径：一是使用 ev3dev 固件在 EV3 主机上直接运行 Python，二是使用 Pybricks 固件（支持 EV3、Spike Prime 等多代硬件）。健二郎的魔方求解器就是 Python 赋能的典型案例——Kociemba 的两阶段算法需要在数百万种状态中进行搜索，并生成最优的还原步骤序列，这种计算密集型任务在图形化编程中几乎无法实现。对于有编程基础的搭建者，建议从 Pybricks 入手，它提供了直观的 API 来控制电机、读取传感器，同时拥有完整的 Python 生态系统支持，能够将乐高机器人的能力边界大大拓展。
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