软体机器人能够适应不同的非结构化环境,实现与人类更安全地交互。目前,软机器人主要采用手工装配工艺制造。制造方法的局限性导致生产困难,限制了材料选择范围,并且难以获得复杂的驱动性能,更不用提赋予机器人感知能力或智能性了。相比之下,3D打印(增材制造技术)可以基于数字模型自动准确地将设计思想转化为复杂零件,从而显著提高生产效率和制造灵活性。因此,3D打印是制造软体机器人的最佳选择之一,因为它可以实现智能材料的精确加工,也就是4D打印技术。4D打印可以将智能材料加工成具有各种刺激响应行为的动态结构。除了简单的变形外,具有感知能力和适应性的4D打印智能软体机器人更具吸引力,也就是通常说的人工智能(AI, Artificial Intelligence)。而通过4D打印直接获得智能软体机器人仍然是一个巨大的挑战。
示意图
近日,天津大学材料学院封伟教授团队报道了一种具备自主行动能力和触觉应变的4D打印软体机器人,该机器人在一次打印成型后即具有热致无约束滚动能力,无需任何其他后续加工程序。机器人的滚动稳定有力,而速度和方向可通过改变形状和尺寸进行调整。如图1所示,当放置于160℃的热台上时,打印的矩形样品变形为螺旋管状,并在加热板上自动开始滚动。调整样品的大小可以改变机器人的滚动速度。而滚动的方向由螺旋管的曲率方向控制,可以轻松改变。
图1. 4D打印软体机器人自主变形及滚动过程。
图2. 机器人自主滚动及爬坡过程。
如图2所示,当加热板水平时,样品以约48 cm/min的速度朝其自身曲率方向滚动。当热板右侧被提起时,我们观察到,尽管玻璃管已经落下,样品仍沿着斜坡向上滚动。可以看到,管状机器人的整个驱动过程是自动的,无需改变环境因素。相比之下,由于缺乏自主性,大多数报告的软体机器人无法脱离主动控制。因此,这种机器人的一个重要特征就是自主驱动,使机器人能够在脱离人工控制的情况下完成任务。得益于材料和结构的柔软性,管状机器人的无约束运动很容易被改变,如图3A所示。较长样本的滚动速度比较短样本快,如图3B展示了一场“短跑比赛”,其中10 cm长样品的最大滚动速度可以达到48 cm/min,并可以从后面轻松地追赶上7 cm长的样品。由于样品显示出一定的黏弹特性和相当大的滚动驱动力,当样品以一定角度放置在倾斜的加热板上时,样品依然可以向上滚动(图3D)。样品的滚动速度随着角度的增加而降低,并且样品继续保持在斜坡上,直到速度降低到0,然后掉落。如图3E所示,由于驱动力较大,较长的样品可以以较大的角度爬坡。这种攀爬能力使软机器人能够适应复杂的地形。
图3. 4D打印软体机器人的滚动运动特征。
机器感知是人工智能领域的一个重要方向。具有视觉、听觉、触觉和其他感知能力的机器人可以模拟和模仿人类行为。通常要实现人工智能,即使是最简单的感知能力,也需要向机器人中集成各种复杂的元器件和传感器。目前的软体机器人,特别是由单种材料组成的软体机器人,走向人工智能的道路依旧漫长而艰难。对于本研究中的软体机器人而言,由于螺旋圆筒的曲率方向控制滚动方向的特性使得这种软体机器人有类似昆虫触角的触觉感知能力,其能够探测前方道路上的障碍物,根据障碍物的高低实现翻越或折返,从行为学上体现了一定的智能性。而螺旋管的空心圆筒为货物装载提供了空间,其中装载货物的最大容量可达机器人重量的40倍。因此,该机器人可用于极端高温条件下的货物运输和智能探测。
图4. 翻越较低障碍。
图5. 遇到较高障碍掉头返回。
该成果在Cell 出版社旗下顶尖期刊Matter发表,题目为“4D Printed untethered self-propelling soft robot with tactile perception: rolling, racing, and exploring”。文章第一作者为天津大学材料学院博士研究生翟飞,封伟教授为本文通讯作者。近年来,封伟教授团队在智能材料领域开展了一系列创新性研究工作。近期成果主要有(Mater. Horiz., 2021,8, 2475-2484; J. Mater. Chem. A, 2021,9, 875-883; Progress in Materials Science, 2021, 115, 100702; ACS Applied Materials & Interfaces, 2020, 12, 15657-15666;Adv. Mater., 2021, 2004754)等。
论文链接:https://www.cell.com/matter/fulltext/S2590-2385(21)00408-2
- 西工大张军亮/顾军渭教授团队 Adv. Sci.:多功能环氧树脂研究最新进展 2024-11-24
- UCLA贺曦敏教授 Nat. Mater.:超高功率输出光驱动振荡器助力多功能软体机器人 2024-10-26
- 港城大机械超材料组诚招2025秋季全奖博士和研究助理 - 力学、机械、软材料物理、算法 2024-10-17
- 南洋理工大学周琨教授团队 MSER:混合4D打印柔性多功能复合材料 2024-12-10
- 科罗拉多大学丹佛分校于凯教授团队 Nat. Commun.:4D 打印长纤维增强型液晶弹性复合材料 2024-10-07
- 兰州化物所王齐华团队 Small:探索4D打印形状记忆聚合物的自适应性 2024-09-13
- 北大杨槐/北科大王茜/江西师大兰若尘团队 AFM:从仿生花到智能夹具 - 双重响应性驱动器的多元应用 2024-12-16