近日，前沿交叉研究中心钱小石教授团队研制出一种基于光热-流体耦合驱动的韧性水凝胶软体机器人（TG-BOT），创新了流-固耦合传热驱动的新范式，突破传统软体机器人依赖主动材料的局限，为智能材料在极端环境下的应用开辟了新方向。相关成果以“A photo-mechanically inactive tough gel exhibits multimodal, light-guided underwater navigation”为题，发表在Science Advances上。博士后侯国栋为论文第一作者，钱小石教授为通讯作者。
目前，许多人工材料可以对特定的外部刺激做出反应，模仿生物系统中的形状变换和自主运动等行为。然而，这些驱动大多需手动干预或电子电路控制运动，材料仅作为驱动器。受生命体自我调节能力的启发，一些研究工作已开始利用材料的体内反馈控制来实现更高级别的自我调节和驱动能力，如向光性和趋光性。但多数系统依赖材料机械响应实现弯曲、指向、振荡和平衡。尽管此类系统功能丰富，但机械响应存在速度慢、易疲劳、易受损等缺点，限制了其材料选择。因此，建立一种新的软体机器人系统的设计范式至关重要，这种机器人不依赖直接机械响应、机械耐久性好、能根据外部信号自主精准移动。
图1：光驱动水下软体机器人的设计与表征
研究团队创新性地提出“环境流体驱动”理念，通过将还原氧化石墨烯（r-GO）均匀嵌入高缠结聚丙烯酰胺（PAM）水凝胶中，构建出具有超强韧性的光热转换材料（图1）。新型材料的拉伸模量达19.12kPa，是传统软水凝胶的11.7倍；拉伸应变高达2162%，是传统材料的21倍；其经9000次循环载荷后仍保持低迟滞特性。在抗压性能方面，其压缩应力达9.62MPa，较同类材料提升2.5倍。在此基础上，研究开发一种坚韧的水下软体机器人（TG-BOT），并展示了准确的三维多模态运动。与直觉相反，软体机器人由聚合物组成，这些聚合物对光机械没有反应，而是由周围的流体提供动力。这种集成的传感、驱动和控制过程伴随着多物理场耦合，TG-BOT可自主完成高难度任务，如跨越障碍、在陷阱中游泳、在卷曲管中行走，以及其他水下操作。这种全新的光-流-固耦合传热驱动方式展现出卓越的环境适应性（图2）。
图2：光-流-固耦合传热驱动的耦合运动模式
该研究突破了光驱动软体机器人领域长期存在的“材料-驱动-耐久性”三角难题，不仅为新一代环境自适应智能系统提供了全新思路，更为软体机器人系统优化、微小无人深海探测器件研发等工程应用奠定了关键基础。
该研究工作得到国家自然科学基金、国家重点研发计划等项目的资助。
论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.ads4507
学院OA系统
jAccount登录
ENGLISH
地址：上海市东川路800号上海交通大学闵行校区suncitygroup太阳集团
邮编：200240
Email：sjtume@sjtu.edu.cn