近日，中国科学技术大学研制出双螺旋纤维增强的自感知人工肌肉，并基于三组人工肌肉的模块化组合，构建出多模态仿生移动机器人，能够实现四种运动模式，具备多地形自适应移动与外界刺激感知决策能力。该研究为高度智能化探索作业机器人的发展提供了新的技术路径，也为基于人工肌肉构建感知型柔性操作器提供了新的设计思路。这款自感知人工肌肉采用不可拉伸的双螺旋导电纤维，能够限制人工肌肉的径向膨胀，内部腔室充气加压时，人工肌肉产生轴向伸长。双螺旋纤维同时构成类似弹簧的螺旋感应线圈，其电感值随人工肌肉长度变化而单调变化。通过实时测量线圈电感，可实现对人工肌肉长度的高精度自感知。此外，团队建立了相应的静力学分析模型与感知等效电路模型，并结合有限元仿真对结构参数和驱动性能进行优化。该自感知人工肌肉感知分辨率0.01mm、迟滞误差仅1.05%、循环耐久性超过20000次，具有良好的模块化可扩展性，并能够根据任务需求灵活组合。同时，团队将三组自感知人工肌肉捆绑组合，构建了由多腔室气压协调控制的柔性移动机器人。通过设计不同的充放气时序，机器人可以实现四种基本运动模式。模拟分节爬行动物的蠕动步态，适用于有一定摩擦力的平坦或起伏地面（爬行模式）；横向滑行适用于草地、泥地、平板桥及浅水区域（平动模式）；整体翻转可快速穿越沙地和鹅卵石等松软地形（翻滚模式）；通过差动控制实现原地或行进中的方向调整（转向模式）。团队进一步利用机器人感知—驱动一体化设计优势，使机器人能够基于自身感知信息进行环境感知与运动决策。机器人能够在有光和黑暗环境下感知前方深坑，主动调整路径绕行通过（障碍绕行）；通过实时感知身体压缩量，自动调节运动幅度穿越低矮隧道（窄道穿越）；能够实时感知自身姿态，在移动中发生侧翻时自动调整恢复稳定运动（姿态自恢复）；借助机器学习方法，可对不同类型的外界交互刺激进行识别与分类（外界刺激识别）。相关研究成果发表在《创新》（The Innovation）上。研究工作得到国家自然科学基金和中国科学院相关项目等的支持。论文链接自感知人工肌肉驱动的多模态仿生移动机器人仿生肌梭结构启发的自感知人工肌肉：结构示意与感知原理多模态运动与智能感知行为实验验证