相較于依賴準確電機或機械設備進行精確多維控制的傳統機器人，新型柔性機器人只能通過柔性致動器的材料變形以簡單的驅動方法進行控制。然而，柔性材料的非線性變形很難預測，這使得柔性機器人難以處理復雜的操作要求。

受到人體肌肉群的啟發，電科技大學的于軍勝教授團隊設計了一種具有雙側變形功能的柔性致動器，并在此基礎上開發了一種具有可調致動組合的齒輪狀3D柔性機器人，具備可調節的致動組合。隨后，又受口腔輪匝肌啟發，設計了一種類似嘴巴的柔性機器人，該機器人可以咬住并抓取其體重5.3倍的物體。這種單一致動器的雙向功能和多個致動器之間的各種組合模式使柔性機器人展現出多樣的功能和靈活性，為設計高度可控的三維柔性機器人提供了一種新的思路。目前，該工作以“Muscle-inspired soft robots based on bilateral dielectric elastomer actuators”發表在《microsystems & nanoengineering》。

圖文導讀：

單側致動器由0.18 mm厚的PET基板、0.18 mm厚的加強框架以及雙面碳潤滑脂電極為活性層的預拉伸介電彈性體組成（圖1）。雙側致動器通過背靠背粘合兩個單側致動器而形成。與單側致動器相比，雙側致動器在穩定性和尺寸控制方面表現更佳。在循環測試中，雙側致動器表現出更好的穩定性，偏離角的標準偏差遠低于單側致動器。雙側致動器還可作為雙邊彎曲致動器，表現出增強的尺寸控制。通過雙側致動器的兩種驅動模式，研究人員設計了3D齒輪形機器人，可實現高度可控的多向運動。機器人的性能與PET基材的剛度和彈性體的預拉伸率有關，通過調整這些參數，可以優化機器人的性能。

圖1.肌肉啟發的雙側致動器的設計和制造

接下來研究團隊研究了雙邊致動器在兩種不同驅動模式下的變形性能（圖2）。在第一個驅動模式中，左側啟動時向右彎曲，右側啟動時向左彎曲，達到18°和26°的偏差角分別在0.2秒和1秒的驅動時間內。這種交替高壓驅動模式對應于驅動模式1，可以通過組合不同的電壓值來獲得任何所需的彎曲角度。在第二個驅動模式中，兩側同時驅動，導致致動器中間產生間隙，隨著驅動時間的增加，間隙距離從10 mm增加到12 mm。循環性能測試顯示，驅動模式1下的雙邊致動器偏差角在4500次驅動循環后略微增加，而驅動模式2下的間隙距離也有輕微增加。此外，雙邊致動器產生的驅動力在mN級別，隨著電壓的增加而增加。在兩種驅動模式下，致動器的阻斷力確保了其在相當長的循環中不會降低變形性能。這些結果為雙邊致動器的實際應用提供了重要的性能數據。

圖2.雙側致動器的性能介紹

基于雙側致動器在兩種驅動模式下的變形性能，研究團隊成功開發了一種3D齒輪形柔性機器人（圖3），通過多個致動器的協調運動實現了高度可控的多向爬行和滾動。該柔性機器人展示了在不同頻率下的爬行速度和步距的關系，以及在轉向控制方面的靈活性。通過將多個致動器首尾相連形成閉環機器人，機器人表現出多向對稱性，并在不同位置驅動致動器實現了向不同方向的快速移動。

圖3.齒輪形3D柔性機器人及其爬行行為

在進一步的研究中，研究人員用齒輪形柔性機器人展示了一種新的操作方式，只用兩只腳著地，像滾動的柔性機器人一樣向前滾動。通過調整致動器的位置，可以改變機器人的重心，實現在地面甚至斜坡上的滾動行為。通過組裝七個致動器，研究團隊成功實現了這種滾動柔性機器人，并詳細研究了不同致動器組合下機器人重心的分布。該機器人不僅可以實現前進滾動，還能夠以相同的方式實現后退滾動，顯著提高了運動的可控性。通過在斜坡上的滾動測試，研究團隊驗證了該機器人在不同場景下的穩定滾動運動，為其在實際應用中的靈活性提供了更多可能性。

圖4.滾動柔性機器人

受到口腔內的口輪匝肌啟發，研究團隊通過連接多個執行機構形成的環形結構成功實現了類似人嘴的抓取功能，被稱為“類嘴柔性機器人”。這種嘴狀機器人可以通過調整致動器上的致動電壓來調整其內部尺寸，實現有效的抓取性能。在抓取性能測試中，嘴狀柔性機器人通過控制不同網格數的砂紙作為內壁，成功撿起不同重量的乒乓球。雖然這款機器人展示了多樣化的運動形式和高度的可控性，但研究團隊指出其仍需解決外部電力設備驅動的笨重和運動模式切換手動控制的局限性，提出在進一步研究中可以考慮增加電池和控制電路，以實現更廣泛的應用。

圖5.受口腔輪匝肌啟發的柔性機器人

總結：

這項研究創新性的開發了一種受肌肉啟發的雙側柔性致動器，為仿生機器人設計提供了新的思路。通過深入研究雙側致動器在兩種驅動模式下的變形性能，實現了高度可控性。進一步，設計了一款集成雙側致動器的三維齒輪形柔性機器人，展現了出色的運動和物體操縱能力，包括多向爬行、雙向滾動等。此外，通過模仿口腔輪匝肌，成功實現了柔性機器人抓取和運輸物體的功能。整體而言，這項研究為高度可控的仿生三維柔性機器人的設計提供了重要的技術基礎和實踐經驗，為未來機器人領域的發展帶來了創新性的貢獻。

文章來源：Bionic Science

審核編輯：湯梓紅