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近日，中國科學技術大學研制出雙螺旋纖維增強的自感知人工肌肉，并基于三組人工肌肉的模塊化組合，構建出多模態仿生移動機器人，能夠實現四種運動模式，具備多地形自適應移動與外界刺激感知決策能力。該研究為高度智能化探索作業機器人的發展提供了新的技術路徑，也為基于人工肌肉構建感知型柔性操作器提供了新的設計思路。這款自感知人工肌肉采用不可拉伸的雙螺旋導電纖維，能夠限制人工肌肉的徑向膨脹，內部腔室充氣加壓時，人工肌肉產生軸向伸長。雙螺旋纖維同時構成類似彈簧的螺旋感應線圈，其電感值隨人工肌肉長度變化而單調變化。通過實時測量線圈電感，可實現對人工肌肉長度的高精度自感知。此外，團隊建立了相應的靜力學分析模型與感知等效電路模型，并結合有限元仿真對結構參數和驅動性能進行優化。該自感知人工肌肉感知分辨率0.01mm、遲滯誤差僅1.05%、循環耐久性超過20000次，具有良好的模塊化可擴展性，并能夠根據任務需求靈活組合。同時，團隊將三組自感知人工肌肉捆綁組合，構建了由多腔室氣壓協調控制的柔性移動機器人。通過設計不同的充放氣時序，機器人可以實現四種基本運動模式。模擬分節爬行動物的蠕動步態，適用于有一定摩擦力的平坦或起伏地面（爬行模式）；橫向滑行適用于草地、泥地、平板橋及淺水區域（平動模式）；整體翻轉可快速穿越沙地和鵝卵石等松軟地形（翻滾模式）；通過差動控制實現原地或行進中的方向調整（轉向模式）。團隊進一步利用機器人感知—驅動一體化設計優勢，使機器人能夠基于自身感知信息進行環境感知與運動決策。機器人能夠在有光和黑暗環境下感知前方深坑，主動調整路徑繞行通過（障礙繞行）；通過實時感知身體壓縮量，自動調節運動幅度穿越低矮隧道（窄道穿越）；能夠實時感知自身姿態，在移動中發生側翻時自動調整恢復穩定運動（姿態自恢復）；借助機器學習方法，可對不同類型的外界交互刺激進行識別與分類（外界刺激識別）。相關研究成果發表在《創新》（The Innovation）上。研究工作得到國家自然科學基金和中國科學院相關項目等的支持。論文鏈接自感知人工肌肉驅動的多模態仿生移動機器人仿生肌梭結構啟發的自感知人工肌肉：結構示意與感知原理多模態運動與智能感知行為實驗驗證