柔性應(yīng)變傳感器對軟體機(jī)器人的感知和自主性至關(guān)重要。然而，它們的可變形體和動態(tài)驅(qū)動在預(yù)測傳感器制造和長期魯棒性方面帶來了挑戰(zhàn)。這需要精確的傳感器建模和在應(yīng)變下良好控制的傳感器結(jié)構(gòu)變化。

據(jù)麥姆斯咨詢報道，近期，新加坡國立大學(xué)（National University of Singapore）的研究人員提出了一種計算傳感器設(shè)計，其特點(diǎn)是微褶皺策略中的編程裂紋陣列。通過控制自定義結(jié)構(gòu)，傳感性能變得高度可調(diào)，并且可以通過物理模型精確建模。此外，該傳感器在噪聲干擾（50%應(yīng)變）、間歇性循環(huán)載荷（100,000次循環(huán)）和動態(tài)頻率（0-23 Hz）等各種苛刻的條件下，仍能保持強(qiáng)大的響應(yīng)能力，滿足從宏觀到微觀各種規(guī)模的軟體機(jī)器人。相關(guān)研究成果以“Computational design of ultra-robust strain sensors for soft robot perception and autonomy”為題發(fā)表在Nature Communications期刊上。

在這項研究中，研究人員采用環(huán)境穩(wěn)定的單壁碳納米管（SWNT）來制備壓阻應(yīng)變傳感器。他們開發(fā)了一種兩階段設(shè)計，結(jié)合了“微褶皺中的編程裂紋陣列”的特征，得到了簡稱為PCAM的傳感器。首先，通過精確的傳感器制造和規(guī)定的結(jié)構(gòu)演變來實(shí)現(xiàn)傳感器建模?；旧?，通過激光輔助制造，用戶定義的叉指型裂紋陣列被編程在壓阻應(yīng)變傳感器的微褶皺內(nèi)，顯示出高度可控的裂紋擴(kuò)展行為和可調(diào)諧的傳感器特性。通過輸入包括裂紋密度和微褶皺特征在內(nèi)的傳感器結(jié)構(gòu)參數(shù)，建立相應(yīng)的有限元分析（FEA）模型，以引導(dǎo)包括機(jī)械和電學(xué)演化的雙重物理場，并高精度地模擬不同傳感器的傳感曲線。然后，通過確定的裂紋擴(kuò)展模式和微褶皺特征，實(shí)現(xiàn)了傳感器的良好魯棒性。

計算引導(dǎo)的PCAM傳感器設(shè)計

本文所開發(fā)的PCAM傳感器在噪聲干擾（高達(dá)50%的應(yīng)變）、間歇性循環(huán)載荷（100,000個循環(huán)）和動態(tài)操作頻率（0-23 Hz）等各種具有挑戰(zhàn)性的工作條件下，均能保持穩(wěn)健的傳感響應(yīng)。這種魯棒傳感器極大地增強(qiáng)了集成軟體機(jī)器人的感知能力，為監(jiān)測其高自由度身體變形和多模態(tài)驅(qū)動行為提供了穩(wěn)定的傳感信號，確保了構(gòu)建預(yù)測模型時的高學(xué)習(xí)效率。

PCAM傳感器的機(jī)械穩(wěn)定性

PCAM傳感器在軟體機(jī)器人上的有效集成，構(gòu)建了復(fù)雜軟體爬行機(jī)器人的高級機(jī)器智能。對于當(dāng)前在軟機(jī)器人或執(zhí)行器上的機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）應(yīng)用，應(yīng)用目標(biāo)主要是軟手套或軟夾具。為了捕捉它們的運(yùn)動，毫無疑問要在所有抓爪或手套手指上安裝傳感器。

然而，對于本研究中的爬行折紙機(jī)器人，傳感器位置有40多種可能性，這對有效捕捉其高自由度和多模態(tài)運(yùn)動提出了挑戰(zhàn)。為了實(shí)現(xiàn)機(jī)器人自主性，研究人員開發(fā)了一個高分辨率傳感器網(wǎng)絡(luò)（優(yōu)化機(jī)器人身上的傳感器數(shù)量和位置），以收集機(jī)器人折紙運(yùn)動最具代表性的關(guān)鍵信息。因此，簡單的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架和不到40個訓(xùn)練樣本足以生成預(yù)測模型，并成功實(shí)現(xiàn)了軟爬行機(jī)器人的高級機(jī)器人自主性（即機(jī)器人軌跡預(yù)測和地形高度感知）。

集成PCAM傳感器的不同規(guī)模的軟體機(jī)器人

用于機(jī)器人軌跡預(yù)測的智能傳感器網(wǎng)絡(luò)

總而言之，研究人員開發(fā)了一種計算應(yīng)變傳感器設(shè)計，其基于微褶皺策略中的編程裂紋陣列，克服了預(yù)測制造、用戶特定參數(shù)和超穩(wěn)定性的嚴(yán)格要求。通過控制用戶自定義的參數(shù)，即裂紋密度和收縮率，PCAM傳感器的應(yīng)變靈敏度因數(shù)和線性工作窗口是高度可調(diào)的，并且可以用有限元分析工具對其傳感行為進(jìn)行高精度建模。PCAM傳感器在噪聲、間歇性和動態(tài)操作等各種具有挑戰(zhàn)性的工作條件下，均表現(xiàn)出優(yōu)異的機(jī)械魯棒性。這些傳感器可以進(jìn)一步集成到跨越宏、微觀尺度的各種軟機(jī)器人中，無論機(jī)器人規(guī)模如何，都能保持一致和可靠的感知。最后，將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法引入到集成傳感器的折紙機(jī)器人中，實(shí)現(xiàn)了機(jī)器自主導(dǎo)航、高精度軌跡預(yù)測和周圍感知導(dǎo)航。

從未來的角度來看，該應(yīng)變傳感器設(shè)計對從折紙機(jī)器人到氣動機(jī)器人以及從宏觀到微觀的各種軟體機(jī)器人表現(xiàn)出高度的適應(yīng)性。這些高度適應(yīng)性的集成傳感器的軟體機(jī)器可以應(yīng)用于各種環(huán)境，使它們具有增強(qiáng)的感知功能和機(jī)器智能能力。這種多功能性為各種任務(wù)提供了優(yōu)勢，例如機(jī)器人可以在有限的物理空間中操作（例如化學(xué)品泄漏和貨物運(yùn)送），在未知環(huán)境中導(dǎo)航，以及能夠遠(yuǎn)程控制不受束縛的機(jī)器人。此外，可以開發(fā)更先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法來連接和管理多個集成傳感器的機(jī)器人，為實(shí)現(xiàn)更高的軟體機(jī)器人群體智能提供機(jī)會。

審核編輯：劉清