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中山大學付俊教授團隊 Adv. Mater.:低遲滯、耐高低溫的有機水凝膠人工觸覺
2024-09-12  來源:高分子科技

  機器觸覺系統在智能機器人等領域有十分重要的應用前景;谌嵝詡鞲嘘嚵械娜斯び|覺是機器觸覺領域的前沿和熱點研究方向;谒z的應力應變傳感器具有柔軟可拉伸、仿形度高、貼附性好等優點,可感知力、溫度等刺激,成為近年來柔性仿生人工觸覺研究的熱點。然而,水凝膠受熱易失水、受凍易結冰,在高低溫等惡劣環境下工作時,往往會喪失傳感性能和機械性能;在長期動態載荷下,水凝膠內部結構易破壞,導致機械性能遲滯(Hysteresis)現象,使得傳感信號延遲和失真。因此,研究和開發低遲滯、耐高低溫的凝膠材料,使其在高低溫環境中保持穩定的可拉伸性、韌性以及傳感特性,是仿生柔性人工機器觸覺研究和發展亟待解決的關鍵科學問題。


  中山大學付俊教授和周業成副教授合作研究了耐高低溫、低遲滯的有機水凝膠,構建穩定的柔性應力應變傳感器,結合機器學習,賦予機械手人工觸覺,實現機器人運動感知和物體抓握識別。該團隊設計了一種半互穿網絡有機水凝膠,以甘油和水為二元溶劑,將導電聚苯胺鏈穿插于聚(丙烯酰胺-丙烯酸共聚網絡(圖1a,剛性聚苯胺鏈與柔性聚(丙烯酰胺-丙烯酸)網絡通過π-π作用、靜電作用、氫鍵作用等相互連結,達到“剛柔相濟”的增強增韌效果。凝膠可承受90%以上的壓縮而不破碎,壓縮韌性高達1.58 MJ m-3(圖1d)。凝膠的拉伸強度可達 92 kPa,斷裂應變482%;诜枪矁r作用的互穿網絡協同變形,有效耗散機械加載過程中產生的能量;卸載時,網絡變形迅速恢復,過程中網絡結構幾乎不破壞,因而在循環加載過程中,加載曲線和卸載曲線幾乎重合,滯回環極小(圖1b, 1c),經過1000周次壓縮循環加載卸載,凝膠的遲滯系數低于3.13%。與文獻報道的高性能凝膠相比,該團隊研制的有機水凝膠兼備高強韌、低遲滯性能(圖1e),解決了水凝膠強韌性與低遲滯性難以兼得的難題,對于研制高性能、高魯棒性的凝膠傳感器有非常重要的意義。


1 低遲滯高韌性有機水凝膠的結構和力學性能。


  聚苯胺鏈貫穿于凝膠網絡中,賦予凝膠較高的導電能力,電導率可達0.27 S/m (圖2a)。在拉伸變形過程中,聚苯胺鏈滑移,凝膠的電導率/電阻率發生變化,在較寬的應變范圍內呈線性傳感特性(圖2b)。在壓力作用下,凝膠在低應力區呈現高靈敏度(35.1 MPa-1),在高應力下呈現低靈敏度(圖2c)。重要的是,在循環加載中,由于凝膠的導電網絡結構保存完好,其低遲滯特性也賦予凝膠基傳感器優異的傳感魯棒性。在1000次循環拉伸(100%應變,圖2d)和壓縮(20%應變,圖2e)測試中,傳感信號呈高線性度,且不衰減或漂移


有機水凝膠的應變和應力傳感靈敏度和穩定性。


  該凝膠采用甘油-水二元溶劑體系,顯著降低了冰點和蒸汽壓,使有機水凝膠在低溫下不結冰、高溫下幾乎不失水。DSC研究結果表明,凝膠在-100°C~0°C范圍凝膠不結冰。在60°C,凝膠的保水率達60%以上。因此,在-18 °C60 °C環境下,凝膠保持優異的柔韌性(圖3a,b)和應力應變傳感性能;循環拉伸100次,凝膠傳感基線和信號保持穩定(圖3c,d)。


  該團隊進一步探究了凝膠傳感器在連續變溫環境下(-18 °C20 °C60 °C)的長期穩定性。將傳感器在20 °C環境中連續循環加載卸載24小時(1800次,應變100%),所監測的信號峰高度線性且穩定。然后將該傳感器置于-18 °C,循環加載卸載1800次(應變100%,持續24小時),盡管低溫導致電導率、傳感靈敏度、傳感信號峰值有所下降,傳感器仍然保持結構完整、性能穩定。繼續將傳感器置于60 °C環境,循環加載卸載1800次(應變100%,持續24小時),傳感性能保持穩定。重復上述變溫操作,持續七天,全過程中傳感信號基線不漂移,凝膠結構和傳感信號保持穩定,表現出非常出色的耐高低溫性能。


有機水凝膠在高低溫環境中保持優異的柔性和傳感魯棒性。


  該團隊探索了有機水凝膠應變和應力傳感陣列在機器人運動感知、手勢識別和抓握感知等方面的應用。為了實時監測機械手的運動過程,在手指背安裝應變傳感陣列(圖4a),每根手指的運動導致凝膠傳感器拉伸變形、電導率/電阻率變化,產生手指運動狀態信號(圖4b),信號強度反映了手指的彎曲程度,通過五個通道分別采集五根手指的運動,綜合分析信號特征,可識別機械手的運動和手勢(圖4c)。


  另一方面,在指肚和指節處分布應力傳感器陣列,輔助機械手“感知”抓握對象的力學特征(圖4a)。當機械手抓取物體時,壓力傳感器與物體首先接觸并擠壓,產生傳感信號,物體模量不同,產生的信號強度也不一樣;不同部位與物體接觸的程度不同,所反饋的信號也有差異(圖4d)。抓握不同軟硬的物體(如凝膠、硅橡膠、泡沫等),相應的應力傳感信號峰也顯著不同(圖4e)。


有機水凝膠應變和應力傳感陣列用于機械手運動監測和物體感知。


  基于上述研究結果,該團隊結合線性回歸的機器學習模型實現了仿生機器觸覺,用于輔助“識別”機械手抓握物體的形狀。首先,在機械手背安裝應變傳感器陣列,通過五通道分別采集各手指的運動狀況(圖5a)。以球、圓錐和長方體等規則形狀的物體為研究和訓練模型,采集機械手在抓取物體時的傳感信號,并與相應的手勢建立對應關系,通過抓握時的手勢反映物體的形狀,用于訓練線性回歸模型(圖5b)。經大量測試數據訓練后,線性回歸模型可識別機械手所抓握物體的形狀(圖5c)。在15000次的物體抓握模擬中,模型對球、圓錐和長方體的識別準確率均為100%(圖5d)。


機器學習輔助的人工觸覺用于物體形狀識別。


  該研究工作通過簡單的材料結構設計獲得了高強韌、低遲滯的有機水凝膠,解決了水凝膠易失水、易結冰、結構破壞而導致喪失性能的難題,使有機水凝膠傳感器能夠在高低溫下長期穩定工作,初步驗證了基于該凝膠構建人工觸覺的可能性,為研制高性能、長壽命人工機器觸覺、推動其在新一代智能機器人領域的應用提供了重要的思路。


  該項研究以“Flexible Artificial Tactility with Excellent Robustness and Temperature Tolerance Based on Organohydrogel Sensor Array for Robot Motion Detection and Object Shape Recognition”為題發表在Advanced Materials。文章的第一作者是中山大學2021級博士研究生陳國旗,付俊教授和周業成副教授為共同通訊作者。該工作得到了國家自然科學基金(22375225)的支持。


  全文鏈接:https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adma.202408193

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(責任編輯:xu)
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