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2019年10月杂志俱乐部:软机器人的超材料方法

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超材料正迅速出现在科学和工程的前沿。特别是机械超材料,已经被设计成具有优异的机械性能,如超高的刚度和强度重量比,或不寻常的性能,如负泊松比和负热膨胀系数。而早期的研究集中在设计具有线性弹性响应的机械超材料,最近,非线性大变形和机械不稳定性-通常与失效相关-已经成为新功能的有前途的工具,包括可编程的形状转换,可调的机械性能,(1).增材制造技术的不断进步促进了功能机械超材料的制造,其复杂性前所未有。

利用高度可变形的机械超材料的复杂行为来提高软体机器人的性能是一个有趣的途径。本JClub条目基于Ahmad Rafsanjani、Andre Studart和我最近的一篇焦点论文,其中回顾了最近在这个方向上的努力

https://robotics.sciencemag.org/content/4/29/eaav7874

在先进的软体机器人中开发这种复杂的超材料可能会导致未来智能机器的设计、制造和感知的范式转变。软体机器人的设计者将不再需要组装单独的执行器(2),而是能够使用兼容的单片系统,该系统可以在机械超材料的架构内直接编程进行复杂的运动。例如,使用这种可编程的超材料架构使软机器人能够将简单的输入(如压力脉冲)转换为复杂的弯曲、张力和扭转输出序列。在超材料结构中编码变形信息的能力也允许这种架构驱动器与传统驱动器相比,使用更少的输入能量来执行复杂的任务。采用超材料方法设计软机械,大大增加了变形自由度的数量和可用的几何参数。虽然这使设计更具挑战性,但它也提供了令人兴奋的机会,使机器人具有传感、驱动和交互功能,这些功能是使用传统方法无法访问的。

Beam-based结构

细长梁元件被广泛用于柔性超材料的变形模式编程,因为它们可以很容易地通过标准的3D打印方法制造。通过精心布置弹性梁单元,可以实现各种不同寻常的力学行为。例如,如果光束被安排在一个可重入的微观结构中,那么一个负的泊松比就出现了。这类超材料被称为auxetics,当拉伸时,它会变得更厚,而当压缩时,它会变得更薄。结合辅助离合器和非辅助离合器,使用单个驱动器而不是三个独立的驱动器简化了软体机器人的三步寸蜗杆运动(图1A)(3)。辅助材料还允许表面很好地符合复杂的弯曲形状(4)。弹性梁在轴向压缩下不仅弯曲,还会弯曲。这种简单的现象可以在由规则的弹性梁阵列组成的超材料中引发均匀和可逆的图案转换。这种重新配置也可以通过施加负压来触发,并且可以用于软机器,即使在单一压力输入下也能产生一系列有用的运动(图1B)(5)。此外,梁的屈曲可以在适合人造肌肉的小力下产生大变形(6)。最后,弹性梁可以在两种稳定配置之间发生断裂,可以利用这两种稳定配置来存储和释放弹性应变能。如图1C所示(7)。这些例子突出了在软机器人设计中利用梁的非线性响应的潜力,但这些系统将需要能够承受大变形(~50%应变)而不会断裂和疲劳失效的材料。

图1所示。软机器人的超材料方法。机器人的反应(2)可以通过利用基于梁、折纸和基里伽米以及加固结构的柔性超材料,被编程到它们柔软的身体中。(A)辅助离合器和非辅助离合器组合的寸虫运动(3)。(B)屈曲诱导的辅助驱动器(5)。(C)具有温度响应双稳态元件的无系推进(7)。(D)具有编程快速变形和承载能力的双稳态折纸翅膀(9)。(E)折纸灵感的可折叠机械手(10)。(F) kirigami皮肤增强直线运动(11)。(G)针织和编织人造肌肉。(图片来源:T. Balkhed, Linköping大学)(H)由SMA致动器触发的可变形针织花朵(13)。(1)手性复合致动器,由可膨胀明胶基质中的磁性排列颗粒制成(14)。

折纸和kirigami

在机器人应用中,折叠和切割薄片以形成3D超材料对象的折纸和kirigami艺术已经被探索用于可编程变形(8)。例如,折纸启发的超材料可以通过沿着预定义的折痕折叠薄薄片来创建。然而,传统的折纸设计不能承载机械载荷。受地蜈蚣翅膀可编程折叠的启发,通过多材料3D打印由柔软可拉伸关节连接的刚性板(图1D)(9),双稳态折纸结合了承载能力和快速变形能力(图1D)。在另一项研究中,使用Miura-Ori折叠模板创建了折纸类机械手(图1E)(10)。通过模拟蛇皮的拉伸性、摩擦各向异性和主动锚固性,开发了Kirigami结构来增强软执行器的爬行能力(图1F)(11)。虽然一些结构可以通过简单的折叠和激光切割方法轻松制造,但更复杂的3D超材料设计可以集成到其他机器人部件中,可能需要多材料制造技术,以提供形状复杂性和更广泛的材料化学成分。

增强系统

运动也可以通过沿特定方向的各向异性建筑块的局部对齐来编程在加固系统中。加固结构可以设计成承受从弯曲到扭曲和卷曲的变形,并且加固的刚性性质对于承受更高机械载荷的机器人部件是有益的。对于这些系统,驱动通常是通过将钢筋的各向异性力学行为与刺激响应软相结合来实现的。这种材料可以使用各种技术来实现,例如编织、编织和在外场中的粒子排列。针织和机织物最近吸引了超材料设计师,因为它们具有编程灵活性、强度和通过调整纱线排列来改变形状的潜力。由纺织致动器或“织构器”制成的人造肌肉是通过编织和编织用电响应涂层染色的纤维素纱线制成的(图1G)(12),而变形的3D物体是通过编织含有形状记忆合金(SMA)丝的混合纤维制成的(图1H)(13)。受豆荚中纤维素微原纤维局部定向的启发,通过在明胶基质中定向磁化氧化铝薄片来制造膨胀诱导的双层复合致动器(图11)(14)。虽然已经展示了具有故意增强结构的复杂形状物体(15),但除了通常的铸造和印刷成型技术之外,制造增强超材料的对准、编织和编织方法通常还需要加工步骤。

视角

通过探索柔性超材料提供的充足设计空间和设计使其物理实现的制造技术,可以提高软体机器人的性能。建立一个庞大的设计库,从中可以识别功能模块并将其拼接到灵活的超材料架构中,这将使软机器人不仅可以变形并安全地与周围环境交互,而且可以执行逻辑操作,感知和适应,即使在非结构化环境中也是如此。生物灵感和人工智能(AI)算法正在成为探索广阔设计空间的有力工具。在自上而下的方法中,生物灵感提供了丰富的设计,这些设计通过自然进化而完善,以执行目标功能。挑战在于打破这些复杂的功能,并对建筑进行逆向工程,以建立生物灵感的设计,在尊重环境施加的边界条件的同时完成所需的任务。从自下而上的角度来看,人工智能应该指导我们寻找适合执行复杂终端功能的设计。一旦有希望的设计被预选,它们的实际实施将需要先进的技术来制造理想的超材料架构。使用多材料和定向组装方法的3D打印软材料的最新进展显示出解决制造挑战的潜力。通过涉及材料科学、机械工程、人工智能和机器人技术的跨学科方法,柔性超材料将很快赋予软机器人目前无法预见的功能。

参考文献

[1]张建军,张建军,张建军,等。柔性材料的研究进展,材料导报,2015,33(1):1 - 4。

[2]陈晓明,王明明,陈晓明,陈晓明,多步法软机器人,机械工程学报,2014。学会科学。美国法典108,20400-20403(2011)。

[3]刘建军,刘建军,刘建军,柔性机器人的设计与应用,机械工程学报,2016年5月16 - 21日,pp. 951- 956。

[4]王晓明,王晓明,王晓明,基于可编程辅助算法的曲面快速部署,计算机工程学报,37 (4),No. 106,(2018)。

[5]杨德华,杨德华,杨德华,杨德华,杨德华,杨德华,杨德华,梁振华,梁振华,梁振华,梁振华,梁振华,梁振华,梁振华,梁振华,梁振华,梁振华,梁振华(2015)。

[6]杨德华,王晓明,王晓明。So, B. Mosadegh, C. Keplinger, B. Lee, F. Khashai, E. Lossner, Z. Suo, G. M. Whitesides,基于肌肉的气动线性致动器,硕士论文。技术通报1(3),1600055(2016).链接本文:

[7]陈涛,陈志强,陈志强,基于双稳定性的柔性机器人定向推进系统,机械工程学报,2014。学会科学。美国法典115,5698-5702(2018)。

[8]王晓明,王晓明,王晓明,王晓明,王晓明,可编程物质的可折叠性,中国科学(自然科学版)。学会科学。美国法典107,12441-12445(2010)。

[9]张晓明,张晓明,张晓明,等。折纸技术的发展现状与发展趋势。中国科学:自然科学版,2016,32(4):555 - 557。

[10]张建军,张建军,张建军,等。工程技术学报,2017,1700276(2018)。

[11]刘斌,张勇,刘斌,刘志刚,一种基于仿生皮肤的柔性驱动器爬行器,物理学报。机器人学3,vol . 11(2018)。

[12]刘建军,刘建军,刘建军,等。《编织和编织人造肌肉》,Sci。ad3, e1600327(2017)。

[13] M-W。汉族,h。李建军,杨建军。基于柔性机器人的柔性变形结构研究。机械工程学报,29,(2017)

[14]王晓明,王晓明,王晓明,等。复合材料复合材料的研究进展,材料导报,2013,(4):1 - 4。

[15]张建军,张建军,张建军,张建军,等。基于3D打印技术的机器人柔性执行器的研究进展,机械工程学报,2018,33(5):555 - 557。

评论

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亲爱的凯蒂,

感谢这篇关于软机器人超材料力学的优秀而及时的总结。我是这个领域的新手,想多了解一些。我希望听到你对几个问题的反馈:

1.未来几年软体机器人最有前途的应用是什么?

2.软机器人的超材料的尺寸限制是什么?由于大多数材料/结构都是软的,它们在设计大型结构(即可重构的基础设施)时会遇到问题吗?

3.包括人体在内的许多生物结构都是由软硬两部分组成的复合结构。利用广泛研究和使用的硬/刚性机器人技术和软/可变形机器人技术的最新进展,机器人技术是否会出现类似软硬部件集成的新机会?

4.您描述了软机器人的一些简单输入可以实现各种输出。这对控制方案提出了巨大的挑战。目前刚性机器人的控制方案是否能够处理软机器人的控制?如果不是,那么软机器人合适的控制方法的发展方向是什么?

最好的

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