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NTU夏焜、王一凡/清華大學高華健/湘潭大學王秀鋒Sci. Adv.:強弱粘附解耦的多功能粘附皮膚-助力機器人與環境的多場景交互
2025-01-22  來源:高分子科技

  皮膚是動物感知外界的重要窗口。仿生電子皮膚能讓機器人感受外界的溫度、濕度、壓力等信息,為機器人領域帶來了全新的機遇。事實上,皮膚包含了內部的皮膚組織和表面皮膚附屬器兩部分。皮膚組織中布滿了各種物理和化學的傳感器,是以往電子皮膚主要模仿的對象。然而,現有電子皮膚往往忽視了皮膚附屬器的作用。皮膚附屬器,比如鱗片、毛發、指甲等,承擔了各種特異化的功能,對于動物的捕食和運動等都非常重要。其中一類皮膚附屬器主要承擔粘附調控功能,比如壁虎樹蛙的粘附纖毛,章魚的吸盤等。


1.具備感知功能的皮膚組織和具有粘附功能的皮膚附屬器例子


  以往有工作試圖把智能粘附集成到電子皮膚系統中。然而,在傳統的粘附設計中,最強粘附和最弱粘附相互耦合:當最強粘附增加的時候,其最弱粘附也隨之增加。因此,同一種粘附設計沒法同時用于需要強粘附和避免粘附的場景。


2. 智能粘附的最強和最弱粘附統計。(A)拉開模式下的數據統計。(B)剪切模式下的數據統計。


  機器人的作業環境多種多樣。在有些場景下,需要粘附作用來協助,比如用于大型、重型和脆弱物體的操縱。沒有粘附的情況下,機器人很難依靠摩擦力或者機械夾取方式來抓取比機械手大很多的物體。然而,有了強粘附的協助,抓取各種大小的物體都不再是問題。相反,在另外一些場景下,粘附卻需要盡量避免:比如用于表面形貌檢測時,粘附作用會在測量中導致噪音,影響測量精度;用于非常輕巧的物體抓取時,殘余粘附會把物體粘住,無法順利釋放。


  由于智能粘附中的強弱粘附耦合問題,智能粘附在電子皮膚中的集成和應用一直受到限制。


  針對這個挑戰,新加坡南洋理工大學校長講席教授夏焜(新加坡南洋理工大學前副校長)、清華大學講席教授高華健院士(清華大學力學與工程交叉院院長)、新加坡南洋理工大學王一凡教授和湖南湘潭大學王秀鋒教授近日在Science Advances上發表文章,利用形狀記憶聚合物相變過程中的模量調控效應、形狀鎖存效應和形狀記憶效應,提出了按需粘附和按需脫粘的粘附電子皮膚設計,實現了最強和最弱粘附的解耦,達到了kPa級到MPa的粘附調控范圍。



  相關研究以“Versatile adhesive skin enhances robotic interactions with the environment”為題發表在Science 子刊 Science Advances上。夏焜校長講席教授高華健院士、王一凡教授和王秀峰教授為論文共同通訊作者;南洋理工大學博士后研究員令狐昌鴻(導師高華健院士和夏焜校長講席教授)為本文第一作者;南洋理工大學博士后研究員劉楊承毅、南洋理工大學博士楊旭東、中國計量大學特聘副教授陳舟博士為論文共同第一作者。其他作者還包括MIT的博士生馮進、新加坡國立大學博士生張以遠、南洋理工大學李琰、本科生Seo Yong-Jae、李君威博士、本科生姜皓譽、蘇江濤博士、方寅教授,以及北航李宇航教授和趙召博士(排名不分先后)。


  該設計方法利用形狀記憶聚合物(SMP)等相變材料中的橡膠態到玻璃態(R2G)轉變過程中的模量變化,來控制電子皮膚的粘附狀態。當SMP處于玻璃態時模量高,無法與物體表面形成良好接觸,故而粘附很弱,可以用于避免粘附的場景。當SMP處于橡膠態時非常柔軟,能與物體表面形成良好接觸。接觸后轉變到玻璃態,接觸變形由于形狀鎖存效應被凍結,從而會提供很強的R2G 粘附。當再次被加熱到橡膠態后,凍結的接觸在SMP的形狀記憶效應驅動下被釋放,導致粘附減弱。橡膠態下接觸之后形成的可控強粘附可以用于需要粘附的場景。


  為了驗證這一概念,該工作集成了壓力傳感器、柔性加熱器和類似樹蛙粘附纖毛結構的SMP粘附結構,制備了多功能機器人粘附皮膚并集成到機械手上。作者在文中展示了配備電子皮膚的機械手在各種場景下的應用實例:無粘附狀態下,SMP粘附皮膚不影響機械手進行表面紋理檢測,相比之下,用硅橡膠做成的粘附皮膚則會導致粘滑現象,給測量造成噪音;當用于輕巧物體抓取操作時,比如機械手抓取毛巾來擦拭盤子,玻璃態下粘附皮膚不影響毛巾的抓取和釋放,相比之下,橡膠態下粘附皮膚則會粘住毛巾,怎么也甩不掉。在粘附狀態下,SMP粘附皮膚能讓機械手輕松完成不同尺寸、大小和重量的物體的抓放操作。


  這項研究通過解耦強弱粘附力,解決了傳統智能粘附技術在不同環境下無法兼顧避免粘附和利用粘附的難題,同時顯著擴展了電子皮膚系統的應用場景,為機器人在復雜環境中的靈活操作提供了新思路。通過這種方法,智能粘附技術能夠更好地集成到電子皮膚中,不僅提升了機器人與環境的交互能力,還為未來智能機器人的多場景應用奠定了堅實的基礎。


Fig. 1. Design and operation of SMP robotic adhesive skins.

(A) Schematic comparison between the proposed SMP adhesive skin and conventional adhesive designs. In conventional adhesives designs (left), the maximum adhesion strength is proportional to the minimum strength, characterized by large constants of proportionality in both pull and shear modes (middle). This limitation means that strong adhesives and easy detachment cannot be achieved with the same adhesive. In contrast, the proposed SMP adhesive skin features maximum and minimum adhesion strengths that are independent of each other, with very small constants of proportionality (middle). This enables a wide tunability in adhesion, allowing the adhesive skin to function effectively in scenarios where adhesion is either required or to be avoided, thereby greatly enhancing robotic interactions (right). (B) SMP adhesive skins integrated onto a robotic hand (left) to enhance its capabilities to interact with the environment. The robotic adhesive skin patches (right) are featured by arrays of hexagonal SMP adhesive fibrils on the surface and then embedded flexible heaters and pressure sensors connected by SMP adhesive interlayers. (C) Principle of on-demand attachment and detachment of a single SMP adhesive fibril on the adhesive skin. ① Minimal adhesion when contacting in the glassy phase. ② On-demand attachment when contact is established in the rubbery phase. ③ Strong DMT-like R2G adhesion after cooling into the glassy phase. ④ Switch-off of adhesion by heating up back into the rubbery phase where the SMP fibrils are detached in a JKR-like state.


  參考文獻:

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[2]Changhong LINGHU, Yangchengyi Liu, Xudong Yang, Dong Li, Yee Yuan Tan, Haziq Bin Mohamed Hafiz Mohamed, Fadhli Bin Rohani Mohammad, Zihao Du, Jiangtao Su, Yan Li, Yucheng Huo, Hanyan Xu, Xiufeng Wang, Yifan Wang, Jing Yu, Huajian Gao*, K. Jimmy Hsia*.Fibrillar adhesives with unprecedented adhesion strength, switchability and scalability, National Science Review2024, nwae106.

[3]Changhong Linghu, Yangchengyi Liu, Yee Yuan Tan, Jun Heng Marcus Sing, Yuxuan Tang, Aiwu Zhou, Xiufeng Wang, Dong Li, Huajian Gao*, K Jimmy Hsia*Overcoming the adhesion paradox and switchability conflict on rough surfaces with shape-memory polymersProceedings of the National Academy of Sciences2023, 120(13): e2221049120.

[4]Changhong Linghu, Xudong Yang, Yangchengyi Liu, Dong Li*, Huajian Gao*, K Jimmy Hsia*Mechanics of shape-locking-governed R2G adhesion with shape memory polymersJournal of the Mechanics and Physics of Solids, 2023, 170: 105091.


  原文鏈接:https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adt4765

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