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可編程人工肌肉纖維問世,不用組裝,加熱就知道該往哪里彎

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大象的鼻子可以輕輕夾起一粒花生,也能推倒一棵大樹;豌豆的卷須會繞著支架盤旋生長;蛋白質鏈在細胞內折疊成精密的三維構型。這些細長的生物條狀結構之所以能完成如此復雜的運動,根源在于其內部運動區(qū)域與結構區(qū)域的精妙排布。

數十年里,合成材料科學家一直試圖復現這種“將運動編碼進材料結構”的能力,卻往往無法兼顧制造精度與可編程性。近日,哈佛大學一項發(fā)表于《美國國家科學院院刊》(PNAS)的新研究給出了一個具有啟發(fā)性的方案。研究團隊將旋轉 3D 打印平臺與液晶彈性體相結合,開發(fā)出一類兼具主動變形能力與精確幾何可控性的復合纖維,在軟體機器人的抓取系統(tǒng)和智能過濾器中展示出巨大潛力。

機器人動力系統(tǒng)的未來,或許不是液壓機或電機,而是一束比頭發(fā)絲粗不了多少,但會思考、會感覺、會自動收縮舒張的智能肌肉纖維。


(來源:DOI: 10.1073/pnas.2537250123)

人工肌肉為何難造?


過去幾年,人形機器人突然變得具體起來。波士頓動力的 Atlas 會后空翻、特斯拉 Optimus 能擰螺絲、Figure 的機器人在視頻里還可以自主疊衣服。更有甚者,北京亦莊舉辦了機器人馬拉松,三百多位機械之軀角逐真實城市跑道……


圖 | 正在疊衣服的 Helix 機器人(來源:Figure)

你可能已經發(fā)現了,這些機器人身上最顯眼的東西是外露的金屬關節(jié)和液壓管路,但在某些任務上,這些不夠靈活柔韌的構件,恰恰也成了它們最大的局限。

問題出在驅動方式上。人類肌肉是一套極其精巧的軟性系統(tǒng),數以百萬計的肌纖維協(xié)同收縮,可以輕柔地捏起一粒葡萄,也可以在瞬間爆發(fā)出足以撐起整個身體的力量。它們運作時悄無聲息,無需外置能源管路,還能自我修復。而今天,絕大多數機器人的肢體活動依賴的是電機和液壓缸,力量夠大、控制夠準,但本質上是剛性的,難以完成連續(xù)柔順的運動,與人體或脆弱物體的安全接觸更是系統(tǒng)性難題。

既然能仿照人類、動物的形態(tài)研發(fā)機器人,為何不能讓驅動器本身變得像生物肌肉一樣柔軟、輕盈,既能產生復雜的三維形變,又能精確控制形變的方向和幅度?這個難題如果被解決,整個機器人的設計邏輯或許都將被重寫,假肢、外骨骼、微創(chuàng)手術工具、以及任何需要在非結構化環(huán)境中與人共存的設備,也將迎來革命性的升級。

現有的柔性驅動方案包括氣動彈性體、形狀記憶合金、介電彈性體等,它們各有其局限:氣動方案依賴外部氣源,形狀記憶合金應變量有限且響應較慢,介電彈性體則需要高壓電場。

形形色色的短板之下,液晶彈性體(Liquid Crystal Elastomer,LCE)成了近年來受到廣泛關注的候選材料。這種特殊聚合物結合了液晶的各向異性,以及橡膠彈性體的可逆形變能力:當溫度升至液晶的向列相-各向同性相轉變溫度(TNI)以上時,內部介晶基元的有序排列被打亂,材料沿其分子取向方向發(fā)生可逆收縮;冷卻后,有序排列恢復,材料回彈。這一特性使其成為最接近人工肌肉的材料之一。

然而,LCE 的應用潛力長期受到制造工藝的制約。要讓 LCE 產生定向、可控的形變,必須在制備過程中精確控制介晶基元的取向。常用方法包括機械拉伸對齊、外加磁場或電場誘導取向等,過程復雜,且依舊難以在三維空間中任意編程。

另一個關鍵問題是,單一的 LCE 材料只能在均一方向上收縮,若要產生彎曲、扭轉等復合運動,就需要在同一結構中同時存在主動收縮區(qū)域和定向約束區(qū)域,可謂難上加難。

如何實現如此精密的材料設計?哈佛大學的詹妮弗·A·劉易斯(Jennifer A. Lewis)教授團隊將目光投向他們早已深耕多年的先進 3D 打印領域。2023 年,詹妮弗的團隊在《自然》(Nature)發(fā)文,首次展示了其自研的旋轉多材料 3D 打印平臺(Rotational Multimaterial 3D Printing,RM-3DP),這項技術通過旋轉打印頭,在單根纖維內部實現亞體素級別的材料分布控制,可用于制造螺旋形介電彈性體人工肌肉和彈簧格柵結構。


圖 | 旋轉多材料 3D 打印平臺(來源:https://www.nature.com/a)

RM-3DP 平臺的核心原理并不復雜,只是需要精密的工程設計:打印頭包含多個墨水通道,各通道可裝載不同材料;噴嘴本身可以在打印過程中持續(xù)旋轉,旋轉速度與打印移動速度的比值決定了材料在纖維截面中的螺旋排布方式。通過實時控制旋轉速率與擠出速率,研究人員可以在每一段纖維的橫截面上精確規(guī)定各種材料所占的位置與面積,從而在整根纖維的三維結構中預設多種材料的具體分布。

讓材料會旋轉還能回彈

一根細絲在加熱后能自動彎曲,冷卻后又復原,那么它的彎曲角度、扭轉方向、伸縮幅度都應該在生產過程中就被確定下來。在這項研究中,為了讓材料“記住”自己加熱后的形狀,研究團隊構建了兩種材料組成的復合體。

其中,上文介紹過的液晶彈性體(LCE)會在溫度升高時收縮,冷卻后則恢復初始形狀;而與 LCE 并排擠出的是一種普通軟彈性體,它在溫度變化時幾乎不產生形變,具有一定剛度。

單憑 LCE 本身,加熱只會讓它均勻地縮短,就像一根橡皮筋被拉長后松手,它只會沿原來的方向收回去,不會彎曲。彎曲發(fā)生的前提是纖維兩側的收縮程度不同,卻又被迫連在一起。

大家可能都有過不小心弄濕書本的經歷,紙張變干的過程中,濕的那一面干燥收縮后,書頁會整齊地朝那一側卷曲。LCE與被動彈性體的組合正是這個邏輯,一側想縮,另一側不動,纖維只能彎折。

要想讓這根纖維發(fā)生三維形變,可以在打印過程中持續(xù)旋轉噴嘴,使 LCE 的擠出方向像擰麻花一樣螺旋排布。這相當于在纖維內部“寫入”了一個螺旋形的分子取向場。

加熱激活后,LCE 沿局部取向方向收縮,螺旋取向場使收縮在空間上產生扭矩,驅動纖維產生扭轉形變。旋轉速率越高,螺旋角越大,加熱后纖維的扭轉分量相對彎曲分量也越大。這意味著,只需要調整打印時的旋轉速率參數,就能直接調控材料的變形狀態(tài)。

研究人員通過理論框架,將纖維的自然曲率-扭率場與打印參數(旋轉速率、材料分布)關聯起來,這進一步提高了可控性,打印前即可通過模擬預測材料的形變行為。為了進一步驗證模擬的可靠性,研究團隊還借助布魯克海文國家實驗室(Brookhaven National Laboratory)的國家同步輻射光源 II(NSLS-II),這套工具能直接觀察到 LCE 分子在纖維內的螺旋排布,結果顯示,材料的最終形態(tài)與理論預測高度相符。

從單根纖維到復雜結構

這種材料最簡單的形態(tài)是雙層結構的單根纖維,LCE 在纖維一側、彈性體在另一側,加熱時,兩側收縮量不同,纖維相應彎曲。如果旋轉噴嘴,使 LCE 螺旋分布在整個截面,纖維在加熱后就會同時彎曲和扭轉,形狀也變?yōu)榫砬穆菪?,有點像被拉開的彈簧。


圖 | 可編程的形狀變形(來源:DOI: 10.1073/pnas.2537250123)

驗證了單根纖維編程的可行性,研究團隊進一步將其作為構建復雜結構的基本單元。他們打印了正弦波形纖維:外形相同、彎曲的波浪狀纖維,但 LCE 的位置不同。當 LCE 位于波峰的外側(凸側)時,加熱使纖維趨于拉直、整體伸長;當 LCE 位于內側(凹側)時,同樣的加熱刺激反而使纖維進一步收縮、波形更深。


(來源:DOI: 10.1073/pnas.2537250123)

外觀相同的打印件,內部材料分布不同,就可以實現截然相反的形變行為。這種同形異構效應正是讓材料結構記住運動屬性的精髓。

從正弦波形纖維出發(fā),把它編織成平面格柵,就得到了更具想象空間的功能性結構材料。其一是主動過濾器。格柵中的膨脹型單元格受熱后,孔隙打開,可容特定尺寸的球形顆粒通過;冷卻后孔隙收縮,顆粒就會被捕獲或截留。


(來源:DOI: 10.1073/pnas.2537250123)

其二是多目標抓取器。將自由立體格柵壓到多根細桿下方,加熱后,材料收縮夾緊并將細桿抬起,冷卻后松開釋放。整個過程無需外部機械驅動,完全受溫度控制。


圖 | 多目標抓取工具演示(來源:DOI: 10.1073/pnas.2537250123)

尺寸縮放與未來集成

目前,該研究已能打印直徑約 100 微米(0.1 毫米)的纖維,大約是人類頭發(fā)絲直徑的同一量級。研究團隊認為,通過進一步優(yōu)化定制化噴嘴設計和墨水流變性能,有望繼續(xù)縮小尺寸。

關于功能集成,研究者指出,未來可以設計更復雜的多通道 3D 打印噴嘴,同時集成液態(tài)金屬導線(用于電觸發(fā)驅動)、流體通道或傳感單元,使單根纖維在變形的同時還能傳感或導電,從而實現真正的多功能一體化。這與近年來興起的“智能軟物質”方向高度契合。

材料本身也有更大的拓展空間??捎勺贤?可見光觸發(fā)的光響應型 LCE 已有報道,理論上可以將該打印平臺的激活方式從熱控拓展到光控,進一步提升應用靈活性。此外,通過引入具有動態(tài)共價鍵交換能力的 LCE 體系,還可能實現形狀的“重編程”,使用一段時間后重新設定目標形狀。

未來,這項技術有望在軟體機器人抓手、主動過濾器與閥門以及生物醫(yī)學等多個前沿領域發(fā)揮獨特作用。

可溫控變形的格柵結構可以同時輕柔地操控多個不規(guī)則形狀的物體,在食品包裝、精密裝配等領域有應用價值。相比傳統(tǒng)氣動抓手,這一系統(tǒng)省去了氣管和電磁閥,更簡潔??讖诫S溫度可調的過濾器可用于流體控制、實驗室芯片系統(tǒng)、智能紡織品中的透氣調節(jié)等。

最具想象力的應用或許是可注射的自鎖定纖維網絡。將編程好的纖維注入體內特定部位,纖維相互纏繞鎖定,形成高比表面積的多孔支架,有望在快速止血、組織修復等場景中發(fā)揮作用。當然,這一路徑還需要解決材料生物相容性、體內長期穩(wěn)定性等一系列問題,距離臨床應用仍有相當距離。

需要客觀指出的是,液晶彈性體目前的工業(yè)化程度仍然有限,成本相對較高,熱致驅動的響應速度也不如氣動或電動驅動器。此外,需要主動加熱/冷卻的驅動方式,從能量效率和驅動速度的角度看不夠理想。這些因素意味著,LCE 基人工肌肉從實驗室走向實際產品還需要材料化學、加工工藝和系統(tǒng)集成等多個層面的共同推進。

殊途同歸:下一代人工肌肉的拼圖

就在同一時期,針對“下一代人工肌肉”形態(tài)的問題,來自首爾國立大學和麻省理工學院的兩個研究團隊,從截然不同的技術路徑出發(fā),又分別給出了兩套解法。

傳統(tǒng)人工肌肉裝置有一個幾乎被默認接受的局限:驅動和感知是分離的。執(zhí)行器產生運動,傳感器監(jiān)測狀態(tài),兩者通過外部控制系統(tǒng)協(xié)調,這與生物肌肉的運作方式相距甚遠。生物肌肉中,傳入神經(感覺)與傳出神經(運動)信號在同一纖維束內雙向傳導,肌肉既是力量的來源,也是環(huán)境信息的采集器。

首爾國立大學機械工程系 Yong-Lae Park 教授團隊近期在《先進材料》(Advanced Materials)上發(fā)表的研究,將液晶彈性體與液態(tài)金屬通道結合,構建了一種人工肌腱-肌肉復合體:各向同性 LCE 段充當彈性肌腱,向列相 LCE 段充當可收縮的肌肉主體;嵌入其中的兩條液態(tài)金屬通道各司其職:一條通電后產熱,驅動 LCE 發(fā)生相變收縮;另一條實時檢測內部形變和受力狀態(tài),充當本體感受傳感器。

整套系統(tǒng)在一體化結構內同時完成了驅動和感知兩類功能,無需外置傳感器。整合進機器人系統(tǒng)后,配備這種肌肉的機械手指和抓手不僅能完成精細的抓取動作,還能自主判斷物體的軟硬程度和尺寸。通過將兩根肌肉組成拮抗對(如生物體中的肱二頭肌-肱三頭肌),還可以實現收縮與舒張的精確協(xié)調控制與準確響應,比液壓系統(tǒng)更智能。


圖 | 人工肌腱-肌肉復合體(來源:DOI: 10.1002/adma.202503094)

如果說哈佛和首爾的工作都還依賴熱刺激,麻省理工學院媒體實驗室與意大利巴里理工大學聯合開發(fā)的電流體纖維肌肉選擇的是一種更獨特的解法:它將流體驅動器與固態(tài)電泵在纖維尺度上集成為一體,實現通電即動的直驅模式。

在性能指標上,這套系統(tǒng)的每根纖維直徑約 2 毫米,質量僅約 2 克;功率密度約為 50 瓦/千克,與人體骨骼肌相當;收縮應變達 20%;響應時間約 0.3 秒。演示中,一種杠桿式配置可在 0.2 秒內將物體彈出;多根纖維捆束后可舉起 4 千克重物;仿肱二頭肌-肱三頭肌的對抗配置可驅動機器臂彎曲,但材料本身的觸感依然柔軟。

哈佛大學團隊借助精準的多材料 3D 打印技術,在制造階段就將形變模式寫入材料,讓結構本身承載運動邏輯;首爾大學希望讓人工肌肉變得更像真實肌肉,實現感知-驅動一體化;MIT 的團隊選擇了為人工肌肉“上強度”,使其在不依賴外部基礎設施的前提下,達到接近生物肌肉的力學性能。

總體來看,液晶彈性體和流體驅動都只是實現“軟驅動”的手段,而感知集成、幾何可編程和高功率密度幾乎是任何一種實用人工肌肉都需要同時具備的屬性。

畢竟,人工肌肉領域面臨的根本挑戰(zhàn)從未改變:真實的骨骼肌在力量密度、響應速度、疲勞壽命、自修復能力和多模態(tài)感知等維度上的綜合表現,至今仍是任何單一人工方案難以全面超越的標桿。

未來,更成熟的系統(tǒng)很可能需要跨越這些技術路線的邊界,集百家之長,將其整合進一整套材料-結構-系統(tǒng)框架中。例如,將 MIT 的閉合流體回路集成進哈佛可編程打印的格柵結構,或為感知運動一體化肌肉加裝電流直驅的快速響應能力。

越來越多研究正從不同側面逐步拆解這一復雜目標,為最終的融合鋪墊技術基礎。它們恰好構成一個頗具前景的互文:人工肌肉從實驗室原型到實用器件的距離,正被一點一點地縮短。

參考內容:

https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2537250123

https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adma.202503094

https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.ady6438

運營/排版:何晨龍

注:封面/首圖由 AI 輔助生成

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