柔性應變傳感器對實現軟體機器人運動感知和自主巡航至關重要。然而，軟體機器人在復雜動態的工作環境中的連續變形對應變傳感器的按需制造和長期穩健性帶來了挑戰。這需要精確的傳感器建模以及傳感器力-電耦合結構的可控制造。近日，西北工業大學黃維院士團隊楊海濤教授在國際知名期刊Nature Communications上發表題為“Computational design of ultra-robust strain sensors for soft robot perception and autonomy”的研究論文，解決了軟體機器人傳感器的建模和穩定性難題。
軟體機器人具有靈活的身體變形和出色的運動敏捷性，為其在非結構化環境中的動態任務提供了靈活、安全的交互。為了使軟體機器人能夠智能地和環境交互，需要在機器人身體結構中集成柔性應變傳感器。它可以實時感知各種環境刺激，實現機器人本體運動和周圍環境的靈敏感知，為機器人自主巡航奠定基礎。然而，機器人的高自由度連續體變形和多模態運動對應變傳感器的設計提出了巨大的挑戰。一方面，為了滿足具有不同運動行為或身體尺寸的軟體機器人的差異化感知需求，亟需實現傳感器性能的按需設計（靈敏度和線性工作窗口）。而這通常需要探索不同的設計原理和多次試錯實驗，耗時耗力，效率低下。
另一方面，在當前軟體機器人技術發展中，傳感器的穩健性問題日益受到重視。當前的柔性應變傳感器的穩定性測試往往局限于單調和重復的條件，無法復現軟體機器人的真實復雜的工作環境。在實際應用中，軟體機器人需要在多變且嘈雜的環境中運作，常面臨著外力干擾和意外變形。這要求軟體機器人的傳感系統即使在間歇性工作和變頻操作下也能保持穩定。然而，大部分傳感器在動態監測中易受到材料或結構破壞的影響，進而導致信號失真和反饋能力下降。因此，開發能在復雜動態環境中保持高度魯棒性的傳感器，是推進軟體機器人技術在實際應用的重要一環。
在此，西北工業大學黃維院士團隊楊海濤教授解決了軟體機器人傳感器的建模和穩定性難題。通過精準的激光加工技術和定制化的微裂紋紋理，實現了傳感器特性的精確控制和建模。借助有限元分析模型，實現了傳感器在復雜力學負載下響應曲線的模擬，確保了在極端條件下的長期穩定性。特別的，這些傳感器在面對高達50%應變、10萬次循環負載以及0-23 Hz的動態頻率變化時，展現出了優異的魯棒性。利用機器學習算法，這種傳感系統被成功集成于軟體機器人中，實現了精確的軌跡追蹤（機器人軌跡預測誤差<4%）和環境感知（地形高度感知誤差<10%），顯著提升了機器人的自主巡航能力。此項成果標志著軟體機器人技術在本體感知和自主決策領域邁出了重要一步。這項技術不僅為軟體機器人在未知環境中的應用開辟了新路徑，也為實現更高層次的機器人協同工作和群體智能提供了強有力的支持，展望未來，通過進一步開發集成多傳感器的機器學習算法，軟體機器人的能力和應用領域將得到更廣泛的拓展。
本研究得到中央高校基本科研業務費等項目支持。
文章鏈接：https://www.nature.com/articles/s41467-024-45786-y
（文字：楊海濤；審核：王學文）
