基于液态金属柔性应变传感器的集成式软体爬行机器人及其闭环反馈控制
作者与发表信息 本文的研究工作由 Weiqi Cheng, Zhongbao Luo, Cheng Wang, Tianyu Zhao, Nan Xiang 共同完成，所有作者均来自东南大学机械工程学院及江苏省微纳生物医疗器械设计与制造重点实验室（中国南京，211189）。该项研究成果以题为《Soft crawling robot integrated with liquid metal-based flexible strain sensor and closed-loop feedback control》的学术论文形式，发表于Elsevier旗下期刊 Sensors and Actuators: A. Physical 第371卷（2024年），文章识别号为115316。文章于2024年2月29日收到，3月24日被接受，并于3月27日在线发布。
学术背景与研究目的 本研究隶属于软体机器人（Soft Robots）与柔性传感（Flexible Sensing）的交叉领域。软体机器人因其固有的柔顺性、强变形能力和多自由度，在医疗康复、环境探测、柔性抓取等领域展现出巨大应用前景。然而，构成软体机器人的弹性材料所表现出的非线性、迟滞、粘弹性等复杂行为，使得对其运动的精确预测和控制变得极为困难。传统的开环控制依赖于对软体材料动力学的精确建模，而这本身就是一项极其复杂的挑战。材料特性的时变性以及微小的非理想性会在运动过程中累积成大的误差。因此，为实现对软体机器人的精确控制，将传感器集成到机器人本体以实现闭环反馈控制（Closed-loop Feedback Control）至关重要。这要求传感器不仅具备优异的传感性能，还必须能够与软体机器人同步拉伸、弯曲和变形，且不阻碍其运动。
为此，本研究旨在设计并制造一种集成了柔性应变传感器的、具备本体感知（Proprioception）能力的软体爬行机器人，并构建闭环控制系统，以实现机器人的自主连续运动。研究的核心目标包括：1）开发一种高性能、可承受大变形、具有低迟滞和快速响应的柔性应变传感器；2）将该传感器与一个四足气动软体爬行机器人集成；3）设计并实现一个基于传感器实时反馈的闭环控制系统；4）最终演示该集成式软体爬行机器人在闭环控制下的连续爬行能力。
详细研究流程与方法 本研究包含三个主要流程：液态金属柔性应变传感器的设计与制备、四足软体爬行机器人的设计与制造，以及闭环控制系统的构建与集成机器人的运动验证。
流程一：液态金属柔性应变传感器的设计与制备。 首先，研究人员设计并制造了一种基于波浪形微流道结构的柔性应变传感器。传感器的核心导电材料为共晶镓铟合金（Eutectic Gallium-Indium, EGaln），这是一种室温下呈液态的金属，具有优异的流动性、导电性和生物安全性。传感器采用三层结构：顶部是具有预制波浪形微流道结构的Ecoflex 00-30弹性体层；中间是注入该微流道的EGaln导电层；底部是具有优异延展性的平整Ecoflex 00-30层。 制备过程采用软光刻技术（Soft Lithography）。首先，通过旋涂、紫外曝光、显影和硬烘烤在硅片上制作SU-8负性光刻胶的波浪形微流道母模。随后，将混合好的Ecoflex预聚物浇注在母模上，经脱气、固化后剥离，得到带有微流道的顶部弹性体层。同时，通过多次旋涂和固化在另一片硅片上制备平整的底部弹性体层。为了将两层牢固键合，在固化后的底层上旋涂一层极薄的液态Ecoflex作为粘合层，待其半固化时，将顶层对准并贴合。最后，通过注射器将EGaln注入微流道，同时用另一注射器从出口排出空气，并在流道两端插入导线，完成传感器制作。所制成的传感器极薄，可轻易扭转弯曲而无损伤或泄漏。
完成制备后，研究人员对传感器的关键性能进行了系统表征。测试平台包括电动拉伸试验机和LCR测试仪。性能测试涵盖：灵敏度（通过应变-电阻变化曲线计算应变因子Gauge Factor, GF）、迟滞性（Hysteresis，通过加载-卸载曲线计算迟滞度DH）、检测范围、最小检测限、响应时间、稳定性与耐久性。具体测试包括：从0%到150%应变的逐步拉伸测试；在150%最大应变下的加载-卸载循环以评估迟滞；在不同固定应变（30%-150%）和小应变（1%-5%）下的周期性加载测试以评估电阻响应能力；对0.4%-0.6%微小应变的周期性加载以确定最小检测限；以不同速度拉伸传感器并监测电阻变化；进行快速拉伸和释放以测量响应时间和恢复时间；对同一传感器连续五天施加相同应变以评估日间稳定性；在60%应变下进行500次加载-卸载循环以评估耐久性。
流程二：四足软体爬行机器人的设计与制造。 研究人员采用了一种典型的气动网络（Pneumatic Network, PN）结构来设计软体爬行机器人。该机器人包含五个独立的气动网络：四个位于腿部用于驱动爬行，一个位于中间脊柱用于支撑身体。通过控制每个PN的充放气顺序，可以实现机器人的前进或后退。 制造过程使用3D打印技术制作模具。机器人的可伸展驱动层采用高延展性的Ecoflex 00-30材料制成，而不可伸展的限制层则采用聚二甲基硅氧烷（PDMS）制成。具体步骤为：3D打印出带有独立气室结构的驱动层模具，浇注Ecoflex，脱气、固化后剥离得到驱动层；类似地，3D打印限制层模具，浇注按比例混合的PDMS预聚物和固化剂，固化后得到限制层；在限制层上旋涂一层薄液态PDMS作为粘合剂，待其半固化时将驱动层与之对准键合，最后整体固化。制成的机器人在自然状态下保持平整，当五个独立气室同时充气时，每个气室向限制层方向弯曲变形。
为了预测和验证机器人的弯曲行为，研究使用了有限元软件Abaqus 6.14进行模拟。模型根据实验机器人的实际结构和尺寸建立，将Ecoflex层和PDMS层分别设置为Yeoh和Neo-Hookean超弹性材料。模拟分析了单腿充气时的变形和弯曲状态，以及输入气压与弯曲角度的关系，并与实验结果进行了对比。此外，还模拟了机器人爬行运动过程中不同步态下的运动状态。
流程三：闭环控制系统构建与集成机器人运动验证。 将五个制备好的液态金属柔性应变传感器分别贴在软体爬行机器人五个PN的上表面，用于实时监测每个气室的弯曲状态。由此构建了集成软体爬行机器人（Integrated Soft Crawling Robot, ISCR）。 为了实现对ISCR的闭环控制，研究人员开发了一个定制化的闭环反馈控制系统。该系统主要由微控制器（MCU）、气泵、压力调节器、五个电磁阀、信号处理模块、驱动电路和电源组成。工作流程如下：MCU根据预设程序或反馈信号，通过驱动电路控制电磁阀的开闭，从而控制对应气室的充放气。压力调节器用于防止瞬时气压过高损坏软体机器人。当某个气室充气并弯曲时，其表面的应变传感器电阻发生变化。该电阻信号经由信号处理模块（电路图见文中Fig. S7）转换为电压信号后反馈给MCU。MCU将反馈信号与预设的阈值进行比较，并决定是否输出高/低电平驱动信号以控制下一个气室的充放气动作，从而形成一个完整的“控制器-执行器-传感器-控制器”信息流闭环。
在成功构建控制系统后，研究人员进行了ISCR连续爬行运动的演示验证。首先，他们对每个PN单独充气，测试了对应传感器在PN弯曲时的电阻响应，确认了响应的快速性和稳定性。接着，定义了机器人一个完整运动周期的六个步骤，并对每个PN（PN1-PN5）及其对应的传感器（S1-S5）进行了编号。通过监测一个运动周期内各个传感器相对电阻变化（ΔR/R0）的时序数据，清晰地展示了闭环控制逻辑：例如，步骤2中PN1和PN2充气，S1和S2电阻上升；当其电阻达到阈值时，反馈触发步骤3中PN3充气，S3电阻上升；以此类推，通过传感器信号的实时反馈来有序触发后续气室的充放气，最终推动机器人完成一个前进步伐。为了设定合理的系统触发阈值，研究者还探索了单腿充气情况下弯曲角度与传感器相对电阻变化之间的关系。最终，选择合适的阈值，ISCR在闭环控制下实现了以36 cm/h的速度自主连续爬行。
主要研究结果 在传感器性能方面： 1. 高灵敏度与宽检测范围：传感器在0-150%的应变范围内工作正常，应变（ΔR/R0）与拉伸应变之间呈现良好的线性关系（R² = 0.97694）。计算得到的应变因子（GF）高达2.07。 2. 低迟滞：在最大150%应变下的加载-卸载测试中，传感器的迟滞度（DH）仅为1.902%，表明其具有优异的检测准确性，尤其是在软体机器人动态弯曲变形过程中。 3. 超低检测限与可靠的小应变感知：传感器在应变低至0.4%时仍能产生稳定的电阻响应，表明其最小检测限为0.4%应变。在1%至5%的小应变周期性加载下，传感器也表现出可靠的感知性能。 4. 快速响应：传感器在快速拉伸下的响应时间仅为120毫秒，负载移除后的恢复时间为140毫秒，这完全满足软体机器人快速变形的实时监测需求。 5. 优异的稳定性与耐久性：连续五天对同一传感器施加相同应变，其电阻响应非常稳定。在60%应变下进行500次加载-卸载循环后，传感器的电阻响应仍保持高度稳定。
这些结果表明，所开发的液态金属波浪形柔性应变传感器具备高灵敏度、低迟滞、宽范围、低检测限、快响应和高耐久性等综合优异性能，完全满足软体机器人本体感知的要求。
在有限元模拟方面： 模拟结果与实验数据在较低气压下吻合较好。随着气压升高，实验测得的弯曲角度略大于模拟值，分析原因可能是软体机器人制造过程中存在误差，导致气室变形不均匀。模拟还成功展示了机器人爬行过程中不同步态的运动状态，为理解和设计运动步态提供了参考。
在闭环控制与运动验证方面： 成功构建了包含硬件（MCU、气路、电路）和软件（控制逻辑）的闭环反馈控制系统。通过实时采集并处理五个应变传感器的信号，系统能够根据预设阈值自动决策，有序控制五个气动网络的充放气序列。实验演示清晰地显示，在一个运动周期内，各个传感器的电阻信号按照设计的六步逻辑顺序发生变化，准确反映了机器人的运动状态。最终，ISCR在无需人工干预的闭环控制下，实现了稳定、连续的自主爬行运动，速度为36 cm/h。这充分证明了将高性能柔性传感器与软体机器人集成，并采用闭环反馈控制策略的有效性。
结论与意义 本研究成功设计并实现了一种集成了液态金属柔性应变传感器的软体爬行机器人及其闭环控制系统。通过创新性地采用波浪形微流道结构封装液态金属，研制出了兼具高拉伸性、低迟滞、高灵敏度、快响应等关键优点的柔性应变传感器。将该传感器与小型化四足气动软体机器人集成，并构建了定制化的闭环反馈控制系统，最终实现了机器人在闭环控制下的自主连续运动。
本研究的科学价值在于：为解决软体机器人控制难题提供了一种有效的“感知-控制”一体化解决方案。它验证了将高性能柔性传感器深度集成到软体机器人本体，并利用其实时反馈实现精确闭环控制的可行性。这推动了软体机器人向自动化和智能化方向发展。
其应用价值体现在：这项技术可推广至其他类型的软体机器人（如抓手、执行器），使其具备环境适应性和完成复杂任务的能力。在医疗康复（如柔性外骨骼、康复训练设备）、环境探测（如狭窄空间侦查）、人机交互等领域具有广阔的应用前景。
研究亮点 1. 传感器设计的创新性：采用液态金属（EGaln）作为敏感材料，并结合波浪形微流道结构，同时提升了传感器的可拉伸范围并显著降低了迟滞，这是一项关键的材料与结构协同设计创新。 2. 高性能的综合表现：所开发的传感器在多个关键性能指标（GF=2.07, DH=1.902%，检测范围150%，检测限0.4%，响应时间120ms，500次循环稳定）上达到优异水平，且性能均衡，完全适配软体机器人的大变形、动态感知需求。 3. 完整的系统集成与验证：研究不仅停留在传感器或机器人的单独开发，而是完成了从传感器制备、机器人制造到控制系统构建、最终实现闭环自主运动的完整链条，提供了从基础器件到系统应用的范例。 4. 聚焦于具有挑战性的控制问题： specifically针对小型化四足软体爬行机器人的闭环控制这一尚处于早期阶段的研究难点进行探索，并取得了成功的实践验证，对领域发展具有推动作用。
其他有价值内容 文中提供了丰富的补充材料信息，包括机器人详细尺寸图（Fig. S1, Table S1）、EGaln在实际微流道中的变形示意图（Fig. S2）、SU-8模具制作流程（Fig. S3）、机器人爬行运动状态模拟（Fig. S4）、传感器测试平台（Fig. S5）、传感器的步进保持测试、不同速度拉伸测试和应力松弛测试结果（Fig. S6）、信号处理模块电路图（Fig. S7）、单个PN充气时传感器响应图（Fig. S8）以及ISCR闭环运动位移图（Fig. S9）。这些补充材料为理解和复现本研究提供了详尽的数据和支持。此外，研究获得了中国国家自然科学基金、江苏省自然科学基金和江苏省“333工程”项目的资助，体现了其学术价值得到了认可。