中日两国团队研发3D打印柔软机器人手指,可用于制造软致动器及功能性传感器

近日,由浙江工业大学、天津大学、南京工程学院和日本立命馆大学的研究人员组成的团队,利用3D打印技术制造出了一种柔软的机器人手指。

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该装置由嵌入式单电极接触起电曲率传感器(embeddedsingle-electrode triboelectric curvature sensor,S-TECS)提供动力,可在超低工作频率下感应弯曲曲率,不需要外部电源,就能实现加法数字的弯曲曲率。该装置的制作是作为一个概念证明,多材料3D打印不仅可以用来制造软执行器,还可以制造功能性传感器。研究人员希望这项创新能够用于制造可控的软性机器人。

Robort finger_23D打印的机器人手指由九层腔体构成(如图),照片来自Science Direct

block 构建机器人手指的独特方法

随着软质机器人研究的进步和新的制造方法的发展,人与机器人的交互方式也越来越安全,并为该技术开辟了新的应用空间。例如,现在已经可以直接打印出具有气密复杂结构和硬部件的软机器人。这一发展带来了一些创新,如2015年Wyss研究所生产的3D打印跳楼机器人等。

其他的软性机器人项目,比如Wyss团队的项目,也将基于压电、导电、磁性和有机光学材料的软性传感器集成到他们的软性机器人设计中。不过据研究人员称,这些传感器可能存在一些缺点,如原型设计时间长、电缆连接不稳定、系统组装复杂、系统集成困难等。

因此,研究团队选择了使用接触起电传感器。这种类型的组件具有高拉伸性和灵敏度,可以让机器人手指主动感知和实时感知其变形或反应。在此过程中使用3D打印也使团队能够使用多种材料,并利用一步到位的打印过程缩短了原型制作时间。通过接触起电曲率传感器和可拉伸电极的组合,研究人员的S-TECS传感器成功地避免了与以往项目相同的集成复杂性。

Robort finger_3S-TEC传感器如何导致接触电化的概述,照片来自Science Direct

Robort finger_4 摩擦皮肤使柔软的机器人抓手和手指能够主动感知工作状态和纺织品湿度。

block 将S-TEC传感器集成到3D打印零件中

该装置的主体由9个充气室组成,连接到一个主气道,每个充气室的形状为长方形,为S-TECS图案的打印提供了一个平面。硬强化的充气室宽度为2毫米,两端有两个垫片,用于支撑S-TECS的顶层,两层之间保持3毫米的高度。根据其腔体结构,手指只能向一个方向弯曲。当手指弯曲时,S-TECS的顶层开始向底层靠近,直到完全接触,激活接触电,并产生电流。

该器件是用Stratasys公司的多材料Objet350 3D打印机制作的,分为两部分:强化软体主体和连接器。S-TECS的图案直接打印在手指主体的顶部表面,以简化整个制造过程,减少生产时间。该装置的三电层和软体采用了类似橡胶的AgilusBlack打印材料制作,因为其抗拉强度为2.75MPa,断裂伸长率为250%。在室温下进行了24小时的固化,当手指的3D打印部件被拧在一起,并通过硅酮胶粘剂将S-TECS连接起来后,组装就完成了。

研究人员通过改变传感器的表面结构、施加在它身上的力和工作频率的自动化设置,测试了传感器在不同条件下的性能。研究人员发现,将传感器与不同的软性材料集成在一起,并没有发现降低整个机器人系统的灵活性和适应性。此外,在0.06Hz的超低工作频率下,传感器被证明能够测量手指曲率高达8.2 m-1。

测试不仅证明了S-TECS作为自供电曲率传感器的有效性,而且还证明了利用多材料3D打印技术制作接触起电软机器人结构的可行性。研究人员认为,该方法有可能在未来使用先进传感功能的机器人应用中得到利用。

Robort finger_5具有摩擦电曲率传感器(RSF-S-TECS)的多材料3D打印增强型软手指

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多种材料3D打印的带摩擦电弯曲传感器(RSF-S-TECS)的增强型软手指的设计和制造过程

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多种材料3D打印的带摩擦电弯曲传感器(RSF-S-TECS)的增强型软手指的设计和制造过程

block 快速成型制造和软机器人技术

3D打印技术已经被用于制造软性机器人,其应用范围广泛,从航空航天工业到医疗用途都有。

来自纽约康奈尔大学的研究人员在2020年1月开发出了一种3D打印的软机器人肌肉,能够通过出汗来控制其内部温度。它那柔软的手指状致动器可以保留水分,并对温度做出反应,从而为自己降温。

2019年5月,美国宇航局的一对研究人员成功地利用3D打印技术制造出了一个软性机器人执行器,这是动画和控制机器人运动部件的关键部件。这项研究是对太空中潜在的软机器人应用的更广泛调查的一部分。

罗格斯大学-新不伦瑞克分校的研究人员在2018年5月创造了一种新的水凝胶3D打印材料,这种材料非常灵活,可以让它像人一样行走。该材料是为医疗行业的应用而开发的,可用于将药物输送到身体的目标部位,降低了患者的损伤风险。

研究人员的研究结果在他们题为 “A soft robotic fingerwith self-powered triboelectric curvature sensor based on multi-material 3Dprinting.” 的论文中详细介绍了他们的发现。该研究发表在《Nano Energy》期刊上,Mingzhu Zhu, MengyingXie, Xuanming Lu, Shima Okada, and Sadao Kawamura. 是该研究的共同作者。

文章来源:柔性电子创新中心

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