江苏大学徐琳教授ACS AMI ：Janus仿生光驱动翻滚软体机器人

自然界无脊椎生物（如蠕虫、尺蠖、毛毛虫等）拥有内在的反馈机制和环境自适应的运动模式，为设计研究多功能、高环境适应性仿生机器人提供了灵感，科学家们在仿生软体机器人的智能材料变形致动研究领域取得重大进展，实现了包括爬行、蠕动、翻滚和跳跃等多种仿生运动。然而，很少有研究成功地将这些仿生运动集成到单一软体机器人中，实现多种运动模式的集成，并在连续驱动过程中实现它们之间的无缝过渡。

光驱动液晶弹性体软体机器人利用液晶弹性体的光热效应或光化学效应，将光能转变为自身的机械变形与运动，具有可远程驱动、响应速度快、非接触、易操控等优势，备受关注。随着纳米光热转换材料的发展，研究者们将碳基纳米材料(碳纳米管、石墨烯等)和具有独特等离子共振效应的无机金属纳米材料(如金纳米棒、银纳米颗粒等)引入液晶弹性体基体中，以实现高效的光热转换。然而当液晶弹性体中的纳米光热转换材料聚集或分布不均时，有可能会导致光驱动液晶弹性体的力学性能或驱动性能下降。

一个潜在解决方案在于，利用具有光热效应的纳米粒子在液晶弹性体表面构建具有独特形貌的纳米图案，保留光驱动液晶弹性体优秀的力学性能，并开发独特的组装策略和智能结构，构建能够进行多模式仿生运动的软体机器人。

近日，江苏大学徐琳教授、丁建宁教授课题组与北京理工大学陶然副教授课题组合作在TOP 期刊《ACS Applied Materials & Interfaces》上发表了关于多功能Janus仿生光驱动翻滚软体机器人的相关研究。工作提出了一种利用静电纺丝技术制造的纳米银(AgNW)/液晶弹性体(LCEs)光驱动器。当液晶弹性体受到外界刺激(光、热等)达到相变温度时，液晶基元从向列相转变为各向同性相，导致聚合物链段运动引发宏观的可逆形变。

图1. AgNW LCEs的变形机制及制备。(A)液晶弹性体主要合成成分的分子结构。(B)液晶弹性体的变形机制。(C)静电电纺技术制备三维蜘蛛网状纳米银网络的示意图。(D)纳米银网络的截面电镜图。

工作研究了AgNW LCEs的光热效应和热机械性能。通过调控静电纺丝参数(20 kV、0.7 mL/h 和 30% 湿度)，电纺3 h获得AgNW LCEs建立了错综互连的蜘蛛网状导热通路，在保持极低贵金属离子含量(0.035 mg/cm2)的同时实现了 36.42% 的高光热转换效率。AgNW LCEs展现了优秀的驱动变形能力，在0.588 MPa负载下可以达到约47.1%的驱动应变。使用热机械分析仪验证AgNW LCE s的热机械循环性能，结果表明AgNW LCE s在负载(60、180和300 kPa)下的热变形行为始终可靠，表现出良好的热机械性能。

图2. AgNW LCEs的光热效应和热机械性能。(A) AgNW LCEs的光(1030 mW/cm2)驱动形变。(B)不同光强下的升温曲线。(C)光热转化效率计算。(D和E)AgNW LCEs在0.588 MPa负载下抬升约47.1％。(F和G)不同载荷下AgNW LCEs的驱动应变和工作密度。(H) AgNW LCEs 在300 kPa下的热机械循环(15~95℃)测试。

作者利用AgNW LCEs优秀的变形能力制作了一朵有趣的仿生花，通过调控光源刺激花朵局域或整体，可以诱导花瓣实现快速的开放和闭合，形变速率可以达到约22.3 °/s。

视频1. 光诱导开放闭合的AgNW LCEs仿生花

工作进一步开发独特的Janus智能结构和错配组装策略，以构建能够进行多模式仿生运动的软体机器人。具体地，Janus智能结构采用不同热膨胀系数的薄膜层间错配组装，以增强应变和弯矩，其中，主动层为AgNW LCEs，被动层为聚酰亚胺 (PI)。Janus智能结构层间错配组装策略和中心对称性为机器人提供了快速、显著且可恢复的变形能力，可实现爬行、翻滚、转向、跳跃和紧急避让等多种仿生运动模式，包括以1.5 BL/min的速度连续爬行，以1.875 BL/min的速度连续翻滚，模拟昆虫紧急避让机制的跳跃速度则可以达到 351 BL/min。

图3. Janus软体机器人不同照射策略下的仿生运动。(A) Janus封装策略。（B和C）照射策略诱导不同光热驱动的示意图。其中，图C中先局部照射，然后整体照射，使得Janus机器人从头部到尾部形成由高到低的温度梯度，从而诱导头部和尾部不同的光热形变，完成自翻滚运动。(D) Janus软体机器人在非均匀温度分布下的变形仿真。(E) Janus软体机器人翻滚运动的光学图像。

图4.自转向Janus软体机器人的层间错配组装策略。(A和B)通过在AgNW LCEs的预编程方向与PI被动层的长轴方向之间形成错配角度θ，使得AgNW LCEs光热收缩方向与被动层的长轴不一致，Janus软体机器人以错配角度θ进行转向与翻滚。(C和D) Janus软体机器人转向翻滚的光学和红外图像。

图5. Janus软体机器人的翻滚，跳跃和紧急避让等仿生运动模式的图像和示意图。

视频2. Janus软体机器人的仿生翻滚和跳跃避险

工作还展示了Janus软体机器人在非结构化复杂环境中运动的身体智能，在具有不同摩擦和障碍物(如斜坡、石头、砾石和草地)的挑战性环境中展示了自适应运动能力。

图6. Janus软体机器人连续穿越挑战性环境的图像。

江苏大学徐琳教授和北京理工大学陶然副教授为该论文的共同通讯作者，研究生朱陈为论文的第一作者，研究生张立志为共同一作，江苏大学机械工程学院为该论文的第一单位。该工作得到了国家自然科学基金面上项目(52275290)、国家自然科学基金“共融机器人基础理论与关键技术研究”重大研究计划集成项目（92248301）、江苏省自然科学基金面上项目(BK20211068)和机械系统与振动国家重点实验室科研项目（MSV202419）等项目的支持。

文章链接:
https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsami.4c14718

来源：高分子科学前沿

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