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受象鼻启发,哈工大造出柔性机器人
来源:雷锋网 | 作者:雷锋网 | 发布时间: 1861天前 | 2496 次浏览 | 分享到:
随着柔性机器人的迅速发展,人们越来越意识到,冰冷、僵硬只是我们对机器人的刻板印象。

随着柔性机器人的迅速发展,人们越来越意识到,冰冷、僵硬只是我们对机器人的刻板印象。

近日,国际著名期刊 Soft Robotics 刊登了哈尔滨工业大学冷劲松教授团队与美国马里兰大学 Norman M. Wereley 教授团队的共同研究成果,题为 Novel Bending and Helical Extensile/Contractile Pneumatic Artificial Muscles Inspired by Elephant Trunk(受象鼻启发的新型弯曲螺旋可伸展/收缩气动人工肌肉)。

雷锋网了解到,上述研究团队受到象鼻的启发,基于气动人工肌肉(Pneumatic artificial muscles,PAMs),研制出了一种新型柔性机器人。

人造肌肉

在该研究中,「气动人工肌肉」是一个核心元素。

雷锋网了解到,气动人工肌肉,是人造肌肉(artificial muscle)的一种。人造肌肉即电活性聚合物,是一种新型智能高分子材料,是根据生物学原理由缬氨酸、脯氨酸和甘氨酸这 3 种氨基酸按一定顺序排列构成,可在外加电场下通过内部结构的改变而伸缩、弯曲、束紧或膨胀,非常接近生物的肌肉纤维。

而气动人工肌肉,从字面意思上理解就是,由外部的压缩空气驱动进行推拉动作的人造肌肉,具有柔顺性、轻量性、绿色性等优势。这一材料重量轻(最小仅为 10g),却能提供很大的力量,用“四两拨千斤”来形容它再合适不过了。

实际上,由于具有与生物肌肉纤维相似的仿生编织结构、与骨骼肌相似的特性,气动人工肌肉在软体仿生机器人、变刚度静水骨骼等领域都得到了广泛的应用。此外,这类材料在医学、机器人、军事、航天、光学等领域都发挥着重要作用,具有巨大的商业潜力。

早在 20 世纪 40 年代,科研人员就开始对这一领域进行研究。2019 年 7 月,MIT 科研团队还在 Science 发表论文,介绍了他们利用 2 种热膨胀系数不同的聚合物材料高密度聚乙烯和环烯烃共聚物弹性体制成的新型人造肌肉,这种人造肌肉一经加热,便可自由伸缩,提起比其自身重 650 倍的物体。这一研究也登上了当期 Science 封面。

【气动人工肌肉 图源百度百科】

“仿象鼻”柔性机器人

近年来,曾有不少研究团队受花瓣、猎鹰、蛇、鸽子、鱼、兔子等等的启发,设计出多种形态的柔性机器人。而此次哈工大研究团队受到象鼻的启发,设计了新型的柔性机器人。

研究团队指出,气动人工肌肉运动在一定程度上仅局限于单轴收缩和拉伸,这也限制了其发展。

为此,该团队在可伸展/收缩的气动人工肌肉的基础上设计了新型的弯曲螺旋可伸展/收缩气动人工肌肉(HE-PAMs/HC-PAMs)。

根据论文,HE-PAMs/HC-PAMs 主要是由端部配件、弹性管、编织管和嵌入式柔性框架组成(如下图)。

当 HE-PAMs/HC-PAMs 膨胀时,将产生绕轴的弯曲、旋转运动,使致动器产生螺旋变形,类似我们曾在动物园见过的象鼻弯曲旋转的运动过程。

而区分伸展还是收缩,主要取决于「编织角度」——编织角度 > 54.74 度时为 HE-PAMs(下图 i);编织角度 < 54.74 度时为 HC-PAMs(下图 ii)。

在此基础之上,研究团队通过一个仿象鼻的高自由度柔性臂来探索 HE-PAMs/HC-PAMs 在柔性机器人领域的潜在应用。研究人员表示,HC-PAMs 输出、负载能力很强,而 HE-PAMs 可产生更多的变形。

值得一提的是,这一研究提出了统一的理论方法,将会为其他研究人员提供可靠的参考——该团队通过实验、分析,建立了气动人工肌肉的广义弯曲行为模型,并在相同的理论框架下研究了轴向、弯曲和螺旋气动人工肌肉的特性。

据了解,轴向、弯曲和螺旋气动人工肌肉可以广泛地应用于各个方向,比如软体分类机器人、搜索机器人、生物机器人、运动辅助外骨骼、力反馈可穿戴设备等等。

提升人机互动性的柔性机器人

实际上,人造肌肉材料已成为当今研究的前沿和热门,这与人们对柔性机器人领域越来越多的关注密不可分。

100 年前,捷克斯洛伐克作家卡雷尔·恰佩克在其科幻小说中,根据 Robota(捷克文“劳役、苦工”)和 Robotnik(波兰文“工人”),创造出“机器人”一词。100 年后,机器人不再只是僵硬、冰冷的机器,柔性机器人正进入我们的视野,工业柔性机器人和生物柔性机器人是其主要的 2 个分支。

雷锋网(公众号:雷锋网)了解到,柔性机器人可具备的特性包括材料的柔软性、优良的环境适应性、超强的安全性,以及良好的人机互动性。正如香港科技大学机器人研究院院长、机械及航空航天工程学系教授王煜在 2018 年世界机器人大会上所说:

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