英文原题：Designing Soft Robots as Robotic Materials
通讯作者：Ryan L. Truby，Northwestern University
影视文学作品中诞生过不少经典的机器人题材作品，其浓浓的科幻色彩带给观众很多对机器人的终极幻想。现实中的机器人离科幻塑造的形象相差甚远，功能更有着天壤之别。这不禁留下一个疑问，人造机器人离这个目标还有多远？或者换句话说，人造机器人离拥有生物体的特性还有多远？
毋庸置疑，与生物体相比，目前人造机器人存在巨大的性能落差。这不仅体现在对现实环境的适应性差，功能多样性有限，同时也体现在机器人难以实现自主和智能的操控和驱动等诸多方面。生物体和机器人之间巨大的性能差异来源于躯体的不同材料成分和物理化学行为。生物体之所以能够实现机器人无法匹及的功能和行为，主要得益于生物体的软物质结构以及生物感知运动系统的分布式性质和复杂性。
受此启发，由软材料构建而成的仿生软体机器人技术 (soft robotic) 在近年来取得了很大的进展。较之传统机器人，软体机器人具有优异的灵活性和多功能性，使之能够处理传统机器人无法解决的问题，能够在复杂多变的现实环境中连续形变。软体机器人也被期待应用于多领域，包括协助临床诊断和手术，药物输送，地震救险等等。软体机器人技术代表了人造实体智能机器领域的一个新的多学科前沿，在设计、制造和控制方面面临着众多挑战。
美国西北大学的Ryan L. Truby教授近期在Accounts of Materials Research 发表观点文章“Designing Soft Robots as Robotic Materials”，提出将软体机器人设计成机器人材料 (robotic materials) 从而提高其性能的设想。这一设想的灵感来源于Ryan团队近期设计的无硬件软体机器人、电动人工肌肉和传感软体机器。对机器人材料的有针对性的研究可以赋予新一代的机器人更多的生物体特性，更有助于联通物理外在与机器智能的工程实现。
这里我们需要了解下什么是机器人材料。机器人材料是一个自成体系的材料系统，其形式和组成能够实现驱动、感知、动力和控制等多样分布式机器人功能。区别于响应性材料或者智能材料，以及大多数功能单一的软体机器人组件，机器人材料将会在机器的物理外在和智能计算方面建立桥梁，以提高其性能、实际使用和自主性。理想的机器人材料则期望可以在一个单一的材料系统中表现出所有的机器人功能。
上图为机器人材料提供了材料科学和工程启发的范例。它强调了机器人功能的关键要素之间的相互关系：驱动、感知、动力和控制。软体机器人的机器人材料方法激发了协同设计策略，使兼容的执行器、电源、传感器和控制器协同工作，而不限制最终能力。简单机器人材料的示例包括传感器化（驱动-感知）、化学驱动人工肌肉（驱动-动力）、自驱动传感器（感知-动力）和软电子趋化硬件（动力-控制）。理想的机器人材料在单一材料系统中展示所有机器人功能。一个典型的软体机器人将是一个真正的认知、自主的复合物，其行为非常类似于一个简单的人工有机体。
为了实现目标应用，机器人往往需要通过调整所需的材料特性、结构和加工方法来实现。而3D打印技术无疑是目前最强辅助，特别是多材料直接墨水书写（DIW）、嵌入式3D打印（EMB3D）以及数字投影光刻技术（DPL）等，无疑在空间和层次上为机器人提供可能。
如Ryan所设想，利用软体机器人构建机器人材料从而制造软体机器人是个很妙的想法，那么接下来就要面临设计如何将软体机器人的功能进行整合集成。目前比较看好的集成策略包括流体、光电及电子等集成手段。流体集成策略是软体机器人中比较常见的一种，在流体驱动中，通过电动泵排出的加压工作流体作为能量来源。2016年的章鱼机器人（Octobot），它就是无硬件、无束缚的流体集成软机器人的第一个案例。章鱼机器人通过使用过氧化氢（H2O2）作为化学能源和自动调节燃料催化分解的微流控控制器，代替了庞大的动力和控制硬件。虽然流体集成策略比较受欢迎，但依然存在很多挑战，比如流体驱动相对比较弱，系统需要与外界硬件连接。鉴于流体设计的挑战，光电子和电子集成策略开始流行，这些策略依靠电力通过光或者电活性复合材料驱动光响应驱动器。与流体一样，（光电）电子集成策略在可预见的未来很可能依赖辅助电源和控制硬件。
接下来就是智能问题，要赋予机器人智能，首先要满足智能所需要具备的物理条件，软体机器人在设计、制造和控制方面的挑战皆源自于对推进机器智能的物理条件的关注。可编程的刺激响应材料来构造自主机器人用于通过计算进行躯体顺应或者被动适应是个很好的方向，然而，精密的、真正自主的机器也必须具有认知智能。认知需要感觉和感觉反馈控制系统被集成到物理实体中，从而有意义地与所在的环境进行交互。为了满足这些需求，Ryan研究组最近采用EMB3D打印的弹性体-离子凝胶复合材料作为柔性体敏驱动器，具有分布式本体感觉、触觉和热感传感器，用于操作。同时利用嵌入式软传感器的反馈和机器学习为软体机器人开发新的控制策略，比如使用递归神经网络从一个导电弹性体的分布式传感器皮肤来估计身体结构。
Ryan设想的机器人材料将有助于缩小人造机器人和生物有机体之间的性能差距。机器人材料的发展需要跨学科合作，对于新技术的追求，会不停激发材料、工程、化学等领域的材料设计和加工的新研究方向，同时也会激发驱动器和传感器的设计以及机器人动力和计算能力。如果机器人材料可以帮助我们创造出像生物有机体一样自主和智能的无需操作的机器，这预示着一个仿生机器人可以帮助我们解决无数挑战的未来。
Designing Soft Robots as Robotic Materials
Acc. Mater. Res., 2021, 2, 854–857, DOI: 10.1021/accountsmr.1c00071
Publication Date: October 12, 2021
Copyright © 2021 Accounts of Materials Research.
Co-published by ShanghaiTech University and American Chemical Society. All rights reserved
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