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可以在硬币边缘行走,陆地上最小的螃蟹机器人问世,未来可用于微创手术

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可以在硬币边缘行走,陆地上最小的螃蟹机器人问世,未来可用于微创手术

大数据文摘·2022-06-15 08:59
形状记忆合金(SMA)帮助“小螃蟹”运动
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这个“横着走”的微型机器人,简直萌翻了!

5月份的Science Robotics刊登了西北大学的一项研究,这项研究介绍了一款亚毫米级别的多材料陆地机器人。

据介绍,这款机器人的灵感来自于一种螃蟹,微缩的尺寸和灵活的步伐,让这款小机器人可以在被远程操控在一个硬币的边缘自由行走。

未来,这个机器人可以被用于密闭空间作业,甚至可以用于微创手术。

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论文链接:

https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.abn0602

灵感来自“窥趾蟹”,是陆地上最小的微型机器人

从外形看,这款机器人有8只脚,还有一对钳子,圆圆的身子和螃蟹非常相似,它的灵感确实也是来自一款螃蟹——“窥趾蟹”

这项研究的首席研究员约翰·A·罗杰斯(John A. Rogers)说,他们的工作补充了其他研究毫米级机器人的科学家的工作,例如,蠕虫状结构可以通过带鞭毛的液体介质移动。

但据他所知,他们的螃蟹微型机器人是最小的陆地机器人,只有半毫米宽,可以在露天的固体表面行走。

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该机器人由三种关键材料组成: 一种用于身体和四肢部位的电子级聚合物;形成“活动”部件的 形状记忆合金(SMA);还有一层薄薄的玻璃作为外骨骼来增加结构的硬度。

罗杰斯补充说,他们不受这些特殊材料的限制,然而,他的团队正在寻找集成半导体材料和其他类型导体的方法。

形状记忆合金(SMA)帮助“小螃蟹”运动

由于形状记忆合金(SMA)的存在,这种微小的机器人能够快速移动。这类材料在一定温度下发生相变,引发形状变化。

罗杰斯说: “所以你在初始几何图形中创建材料,使它变形,然后当你加热它时,它会回到初始几何图形……我们利用形状变化作为某种机械驱动器或某种肌肉的基础。”

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对于如何让记忆金属加热,研究人员使用激光光束聚焦在机器人身上。

罗杰斯说: “每当激光束照亮机器人的形状记忆合金部件时,就会引起相位变化和相应的运动,当激光束移开时,这些部件就会得到快速冷却,肢体就会回到变形的几何形状。”

因此,扫描机器人全身的激光光斑可以顺序激活各种关节,从而建立步态和运动方向。

虽然这种方法有它的优点,罗杰斯想探索更多的选择。罗杰斯说: “有了激光,你需要某种光学接入... ... (但是)取决于你希望机器人在哪里工作,这种方法是否可行。”

微型机器人专家的自然哲学

这不是罗杰斯第一次参照自然界的事物制造亚毫米大小的机器人。

他的实验室已经开发出了类似蠕虫和甲虫的微小结构,甚至还有一个有翼的微芯片,它可以被动地在空气中移动,其原理与风传播种子的原理相同。

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2015年,罗杰斯和他的同事还发表了一篇论文,论述了如何利用日本剪纸艺术(例如在弹出式书籍中看到的)的“纸神”(kirigami)概念来设计他们的机器人。

他们使用由硅晶片支撑的高保真多层图案材料堆栈,但是尽管这些材料对集成电路很有用,但是它们“对机器人没有好处,”罗杰斯说,因为它们是扁平的。为了将他们带入第三维度,研究“气”的原理是一个起点。

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正如罗杰斯所强调的,他们的研究目前纯粹是探索性的,试图将一些额外的想法引入微机器人工程。

“我们可以移动这些机器人,让它们朝不同的方向发展,但它们不执行特定的任务,”他说。

例如,即使螃蟹机器人有爪子,这些只是为了视觉目的,他们不移动或抓住物体。“为任务执行创造能力将是这一领域研究的下一步,”他说。然而,现在,制作多材料3D结构和使用SMA进行双向驱动是他的团队对更广泛的研究所做贡献的两个关键部分。

为了进一步的探索,他和他的同事们正在考虑如何增加这种规模的抓取或操纵物体的能力,以及如何为机器人增加微电路、数字传感器和无线通信。例如,机器人之间的通信可以让它们像一个群体一样工作。另一个需要研究的领域是增加某种由光伏供电的局部电源,例如,通过一个微控制器按时间顺序提供局部加热来控制运动。

就潜在的应用而言,罗杰斯设想微型机器人可用于密闭空间的工作,主要用于微创手术,其次是用于制造其他微型机器的车辆。但他也提倡谨慎行事: “我不想过分夸大我们所做的事情。人们很容易幻想这些机器人进入人体,在医疗方面做一些强有力的事情。(但)这正是我们想去的地方,也是我们大量工作的动力所在。”

相关报道:

https://spectrum.ieee.org/microrobots-walking

https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.abn0602

https://www.nature.com/articles/s41586-021-03847-y

https://www.pnas.org/doi/full/10.1073/pnas.1515602112

本文来自微信公众号“大数据文摘”(ID:BigDataDigest),36氪经授权发布。

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