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清華大學(xué)曲鈞天團(tuán)隊(duì)AFM:軟體機(jī)器人柔性傳感技術(shù)最新研究進(jìn)展
奇物論 奇物論 2025-02-17
隨著機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展,配備柔性傳感功能的軟體機(jī)器人在醫(yī)療輔助康復(fù)、水下資源勘探、陸地災(zāi)難救援等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用,如何設(shè)計(jì)高性能柔性傳感器,實(shí)現(xiàn)軟體機(jī)器人智能化發(fā)展是機(jī)器人領(lǐng)域的一個(gè)重要研究課題。近日,清華大學(xué)深圳國際研究生院曲鈞天助理教授的海洋軟體機(jī)器人與智能傳感實(shí)驗(yàn)室(Ocean Soft-Robot and Intelligent Sensing Lab,OASIS-LAB)在國際期刊Advanced Functional Materials上發(fā)表以“Advanced Flexible Sensing Technologies for Soft Robots”為題的綜述性論文,并當(dāng)選Volume 34, Issue 29卷首論文(frontispiece)。這項(xiàng)工作全面總結(jié)了用于柔性傳感器的智能材料以及先進(jìn)制造方法,詳盡歸納了不同類型的傳感模式。然后,系統(tǒng)梳理了柔性傳感技術(shù)在軟體機(jī)器人應(yīng)用中的最新進(jìn)展。最后,文章深入探討了該領(lǐng)域現(xiàn)有挑戰(zhàn)和發(fā)展前景。本綜述旨在為未來軟體機(jī)器人柔性傳感技術(shù)的發(fā)展和實(shí)際應(yīng)用提供重要指導(dǎo)。

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圖1 Advanced Functional Materials: Volume 34, Issue 29卷首論文

主要內(nèi)容
1. 綜述背景
軟體機(jī)器人具有良好的耐用性、靈活性和可變形性等優(yōu)點(diǎn),能夠適應(yīng)非結(jié)構(gòu)化環(huán)境并執(zhí)行各種復(fù)雜任務(wù),在災(zāi)難救援、醫(yī)療保健、人機(jī)交互等領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力。然而,軟材料的動(dòng)力學(xué)模型比剛性關(guān)節(jié)要復(fù)雜得多,這給軟體機(jī)器人的形狀和位置控制帶來了很大的挑戰(zhàn)。感知對于軟體機(jī)器人來說至關(guān)重要。為了更好地模擬生物系統(tǒng),柔性傳感器需要集成到軟體機(jī)器人系統(tǒng)中,以獲得本體感覺和外部感知。盡管已經(jīng)取得了重大進(jìn)展,但柔性傳感技術(shù)仍處于起步階段。其中一個(gè)主要問題是柔性傳感器在實(shí)際應(yīng)用中的局限性。在不同溫度、濕度和化學(xué)環(huán)境下,傳感器的性能可能會(huì)受到影響。因此,開發(fā)高穩(wěn)定性和多模態(tài)的柔性傳感器是一個(gè)主流方向。此外,傳感器必須能夠隨著機(jī)器人伸展、彎曲和變形,而不妨礙其自由運(yùn)動(dòng),同時(shí)在傳感過程中保持柔軟特性,這導(dǎo)致傳感器獲得的信號(hào)是非線性的,高維的,并且包含冗余信息。要解決這些問題,需要對傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的建模和分析,并不斷探索有效的信號(hào)處理方法。通過與柔性傳感技術(shù)相結(jié)合,軟體機(jī)器人可以更好的利用反饋信息,在復(fù)雜的極端環(huán)境中安全、高效、準(zhǔn)確地完成任務(wù)。

2. 柔性傳感器智能材料
作者在文章中首先總結(jié)了由不同軟材料制成的柔性傳感器(圖2),主要包括彈性體材料、導(dǎo)電凝膠、生物衍生材料和復(fù)合材料。通過開發(fā)新型智能材料,合理設(shè)計(jì)傳感器微結(jié)構(gòu),可以進(jìn)一步提升柔性傳感器的性能。

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圖2 軟材料制成的柔性傳感器

3. 柔性傳感器先進(jìn)制造技術(shù)
研究人員匯總了具有代表性的柔性傳感器制造技術(shù)(圖3)。3D打印,由于其多功能性,在柔性傳感器的制作中越來越受歡迎。通過直接墨水書寫,可以將多種材料與復(fù)雜幾何形狀結(jié)合,一次性制造功能器件。另外,4D打印在可變形薄片結(jié)構(gòu)制造表現(xiàn)出應(yīng)用前景,目前主要有兩種策略。一種是直接在3D打印過程中使用智能材料,另一種方法是為組件和結(jié)構(gòu)編程,以實(shí)現(xiàn)形狀和行為的可控變化。除此之外,采用纖維織物和絲網(wǎng)印刷等方法可以實(shí)現(xiàn)柔性傳感器的可擴(kuò)展大規(guī)模生產(chǎn)。

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圖3 柔性傳感器制造技術(shù)

4. 軟體機(jī)器人的傳感模式
為了可靠地執(zhí)行預(yù)定任務(wù),軟體機(jī)器人需要識(shí)別各部位的形狀和位置,以更好地感知自身并與環(huán)境互動(dòng)。研究人員總結(jié)了軟體機(jī)器人的不同感知模式(圖4)。在軟體機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制中,本體感覺是機(jī)器人對自身運(yùn)動(dòng)狀態(tài)理解的關(guān)鍵問題。最常用的一種方法是在腔體通道中嵌入可拉伸應(yīng)變傳感器,將軟機(jī)器人的形態(tài)轉(zhuǎn)換為可測量的信號(hào)變化。同時(shí),自適應(yīng)控制算法用于實(shí)現(xiàn)軟體機(jī)器人的精準(zhǔn)閉環(huán)控制。而感知外部刺激、有效探索未知世界、安全地與人類和環(huán)境交互可以更好地適應(yīng)各種復(fù)雜任務(wù)。通過集成柔性傳感器,軟體機(jī)器人具備了人類的外部環(huán)境感知能力,進(jìn)一步提高了它們的智能性和自主性。此外,相關(guān)學(xué)者還將多模態(tài)傳感和感驅(qū)一體化技術(shù)引入到軟體機(jī)器人領(lǐng)域,提高其復(fù)雜任務(wù)的執(zhí)行能力,從而解決一些具體問題。

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圖4 軟體機(jī)器人本體感覺與外部環(huán)境感知

5. 集成柔性傳感技術(shù)的軟體機(jī)器人實(shí)際應(yīng)用
近年來,柔性傳感器與軟體機(jī)器人的集成將任務(wù)操作的性能提升到一個(gè)新的層面。研究人員分別從工業(yè)自動(dòng)化、智慧農(nóng)業(yè)、環(huán)境監(jiān)測與探索、人機(jī)交互領(lǐng)域介紹了基于柔性傳感器的軟體機(jī)器人應(yīng)用場景(圖5),如自動(dòng)化包裹分揀、果蔬生長狀態(tài)監(jiān)測、海洋資源勘探等。

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圖5 基于柔性傳感技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用

6. 面臨挑戰(zhàn)與未來研究方向
文章作者全面調(diào)研了目前國內(nèi)外學(xué)者在軟體機(jī)器人柔性傳感技術(shù)領(lǐng)域的研究進(jìn)展,回顧以往的研究,作者提出了以下3點(diǎn)仍需克服的挑戰(zhàn):
1) 耐久性和穩(wěn)定性:軟體機(jī)器人通常工作在不可預(yù)測的復(fù)雜環(huán)境中,如何確保柔性傳感器的經(jīng)久耐用,能夠承受連續(xù)變形,同時(shí)保持傳感精度是主要挑戰(zhàn)之一。
2) 傳感器集成:將柔性傳感器與軟體結(jié)構(gòu)集成時(shí),需要考慮材料的相容性、機(jī)械連接和傳感器的布局。確保傳感器與機(jī)器人的緊密結(jié)合,并且能夠適應(yīng)機(jī)器人的變形和運(yùn)動(dòng)。
3) 適應(yīng)性和多模態(tài)傳感:為了提升傳感性能,柔性傳感器需要適應(yīng)不同的形狀、曲率和表面特征,同時(shí)要滿足多種模態(tài)感知要求。然而不同模態(tài)之間可能存在信號(hào)交叉干擾的問題,嚴(yán)重影響測量的準(zhǔn)確性。
為了解決柔性傳感技術(shù)在軟體機(jī)器人應(yīng)用中面臨的挑戰(zhàn),未來可考慮從以下幾個(gè)方面進(jìn)行深入研究:
1) 先進(jìn)材料開發(fā):考慮不同材料的相容性和相互作用,探索具有更高耐久性和柔韌性的多功能復(fù)合材料是推進(jìn)柔性傳感器領(lǐng)域發(fā)展的重要途徑。此外,開發(fā)更具生物相容性的新型軟材料如生物膠原蛋白和凝膠材料用于制備可植入式柔性傳感器。
2) 創(chuàng)新結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì):采用分層結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì),將不同功能層疊加在一起,以實(shí)現(xiàn)多種傳感功能的集成,多層結(jié)構(gòu)還可以提供更好的機(jī)械強(qiáng)度和耐久性。另外,通過協(xié)調(diào)傳感器與主體材料的機(jī)械性能,保證傳感器與軟體結(jié)構(gòu)之間的無縫結(jié)合,能夠進(jìn)一步提升系統(tǒng)的整體性能。
3) 智能算法集成:人工智能技術(shù)與柔性傳感器融合后具有強(qiáng)大數(shù)據(jù)分析和智能決策能力。一是利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以對海量傳感信息進(jìn)行特征提取,用于訓(xùn)練和建模,實(shí)現(xiàn)模式識(shí)別和分類任務(wù)。二是通過將強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法與經(jīng)典控制方法相結(jié)合,使軟體機(jī)器人具備自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力,能夠根據(jù)環(huán)境和任務(wù)的變化來調(diào)整其行為和控制策略。

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