成都大学/四川大学合作AM：3D打印动态液晶弹性体机器人实现光驱动多模态水面运动

自然界中，水黾等生物能够根据环境变化灵活调整行为，展现出令人惊叹的环境适应性。受此启发，科学家们致力于开发能够在液体界面进行复杂任务的仿生游泳机器人。然而，如何在单一软体机器人系统中集成材料智能、结构可编程性以及对环境刺激（如光强变化）的精准响应，以实现多模态运动和复杂任务执行，仍是该领域面临的核心挑战。

近日，成都大学王清远教授、杨莉特聘研究员和四川大学夏和生教授、卢锡立副研究员合作，通过3D打印技术，成功构建了一款名为“OptiLCE水黾”的液晶弹性体游泳机器人，为解决上述挑战提供了全新思路。相关论文以“3D-Printed Dynamic Liquid Crystal Elastomer Composites with Adaptive Reconfiguration Showing Multimodal, Light-Driven, Strider-Inspired Locomotion at the Air–Water Interface”为题，发表在Advanced Materials上。

该机器人通过将碳纳米管作为光热填料，并引入动态二硫键，实现了对光强的智能响应。研究团队系统展示了其三种截然不同的光驱推进模式：在低光强（1.3-7.2 mm/s）下，依靠马兰戈尼效应实现持续滑动；在高光强（12.5-16.8 mm/s）下，利用蒸汽波产生脉冲式高速运动；而当激光聚焦于机器人中央区域时，则通过可逆的液晶弹性体形变驱动“扑翼”式推进（4.6-6.9 mm/s）。动态二硫键的引入，更赋予了机器人非凡的结构可重构性与环境适应性，使其能够执行迷宫导航、货物捕获与运输、可编程旋转，乃至通过光致弹性储能与释放实现跳跃脱困（跳跃高度与距离分别可达自身长度的6倍和3.3倍）等一系列复杂任务。

研究团队从自然界的水黾行为中汲取灵感。他们观察到，水黾在温和刺激下，通过有节奏地滑动中足，产生U形涡流，实现平稳的慢速移动（图1a, c）；而在强烈刺激下，则利用腿部关节储存的弹性势能，通过快速下压水面完成高速跳跃（图1b, d）。这种根据不同刺激强度切换运动模式的行为，为机器人设计提供了关键的仿生学蓝图。

图1 水黾在不同刺激条件下的运动行为。(a) 温和刺激下的滑动运动；(b) 强烈刺激下的跳跃运动；(c) 滑动运动和(d) 跳跃运动随时间变化的位移（左y轴）和速度（右y轴）曲线。(e) 在超声和机械搅拌协同作用下，碳纳米管通过管壁与RM82芳香环之间的π-π相互作用，均匀稳定地分散在RM82晶体表面。(f) 制备OptiLCE Strider所用组分的化学结构及示意图。(g) OptiLCE Strider平台的直写打印过程示意图及代表性水黾仿生结构。

为实现这种多模态运动，研究团队首先制备了可用于3D打印的墨水。他们将碳纳米管均匀分散在液晶单体RM82表面（图1e），并通过两步迈克尔加成反应，与含有动态二硫键的胱胺反应，合成了具有光热响应和形状可重构性的复合材料（图1f）。随后，利用墨水直写3D打印技术，在挤出过程中实现了液晶基元的精确分子排列，从而构建出具有特定几何形状的OptiLCE水黾机器人平台（图1g）。扫描电镜图像进一步证实，碳纳米管通过π-π堆叠作用均匀吸附在RM82晶体表面，确保了光热转换的均匀性（图2a）。流变学测试表明，该墨水在50°C下具有约30分钟的可打印窗口，为复杂结构的精确制造提供了保障（图2b）。红外光谱实时监测了交联反应进程（图2c），而差示扫描量热法则确认了材料在完全固化后仅显示玻璃化转变，其液晶相变温度约为90°C，这是光驱动形变的关键（图2d）。偏光显微镜观察证实了打印方向诱导的液晶基元取向排列（图2e）。红外热成像分析显示，由于水的热导率远高于空气，机器人样品在水面的光热转换行为与在空气中截然不同，其最高温度被有效限制，并表现出更快的加热与冷却动力学（图2f-i）。

图2 (a) CNT-RM82复合材料的扫描电镜图像，显示碳纳米管在RM82晶体表面的（i）整体和（ii）局部均匀分散形貌。(b) 液晶低聚物墨水在50 °C下储能模量(G′)、损耗模量(G′′)和复数黏度随时间的变化，展示了交联过程中的溶胶-凝胶转变和流变行为。(c) 监测迈克尔加成反应过程中丙烯酸酯转化率的傅里叶变换红外光谱。(d) CNT-液晶低聚物和完全固化CNT-液晶弹性体样品在加热过程中的差示扫描量热曲线。(e) 打印样品的偏光显微镜图像及截面结构。样品在808 nm辐照下（f）在空气中及（h）在水面上的红外热图像，以及对应的（g）在空气中及（i）在水面上的温度-时间曲线。

在此基础上，研究团队系统研究了三种光驱推进模式。当低强度激光（30-120 mW/cm²）照射时，机器人通过光热效应降低局部水的表面张力，产生马兰戈尼效应，驱动其从低温区向高温区运动（图3a）。红外热成像捕捉到了机器人后方拖曳的U形涡流，与水黾运动轨迹惊人相似（图3b），其速度随光强增加而提升（图3c, d）。当光强超过180 mW/cm²时，局部水温迅速升至约120°C，引发沸腾，推进机制切换为蒸汽波驱动的脉冲运动。蒸汽泡的快速形成与湮灭产生强大的反冲力，推动机器人实现高速的“跳跃式”前进（图3e-h），其瞬时驱动力可达马兰戈尼模式的数百倍。第三种模式则利用了材料本身的形变能力。当激光聚焦于机器人尾部中央时，光照区域与非光照区域间形成温度梯度，结合材料打印时形成的核-鞘结构，驱动机器人产生周期性的弯曲与恢复动作（图3i）。这种“扑翼”动作不仅产生推力，更通过周期性拍击水面将光能转化为机械能（图3j-l）。基于光强和光照位置，研究团队构建了一个定性相图，清晰地界定了三种运动模式的切换边界，为后续应用提供了预测框架（图3m）。

图3 OptiLCE Striders在空气-水界面的光驱动运动模式。(a) 马兰戈尼效应驱动的连续运动示意图。(b) 红外热成像显示马兰戈尼驱动下机器人后方的U形热尾迹。(c) 不同光强下的运动性能及(d) 速度曲线。(e) 蒸汽波驱动的脉冲式运动示意图。(f) 脉冲运动下的位移-时间曲线及(g) 单次脉冲的位移-时间细节。(h) 三种模式的速度对比。(i) 液晶弹性体形变驱动的扑翼推进示意图。(j) 扑翼运动时序照片及(k) 位移-时间与(l) 速度-时间曲线。(m) 基于光强与照射位置的定性相图，指导运动模式选择。

动态二硫键的引入是机器人实现环境适应性的关键。在热刺激下，二硫键可发生可逆交换，使材料网络重新排列，从而允许机器人根据任务需求改变自身形态（图4a）。例如，一个箭形机器人（图4b）可以通过热重构收缩腿部，从而通过狭窄通道完成迷宫导航（图4d）；而一个蜘蛛形机器人（图4c）则可重新配置其肢体，形成抓握形态，实现对目标货物的捕获与运输（图4e）。这种材料层面的可编程性，使得机器人能够执行远超单一形态的复杂任务。此外，研究团队还利用弹性势能储存与释放原理，设计了一种“三叶草”折叠式的跳跃机器人。在光照下，其快速形变并瞬间释放能量，实现高达自身长度6倍的高度和3.3倍距离的跳跃，成功模拟了水黾在受困时的“逃生”行为（图4f）。

图4 OptiLCE Striders的多功能与环境自适应应用。(a) 热刺激下动态二硫键可逆交换的示意图。(b) 箭头形和(c) 蜘蛛形机器人，二者均可通过动态二硫键交换实现热致形状重构，并通过选择性照射不同腿部实现光控驱动。(d) 箭头形机器人通过热重构收缩腿部以通过狭窄通道，实现迷宫导航。(e) 蜘蛛形机器人重构为抓取形态，捕获并运输货物至指定位置。(f) OptiLCE跳跃机器人的逃逸行为。(i) 三叶草形折叠跳跃机器人及其基于弹性能量储存与释放的光驱跳跃示意图。(ii) 近红外光照射下，OptiLCE跳跃机器人从岩石上起跳的时序照片，以及从液晶弹性体驱动推进到马兰戈尼效应驱动推进的运动模式转变。

总结而言，这项研究成功开发了一款集成了多模态运动、环境适应性与复杂任务执行能力的动态液晶弹性体游泳机器人。其通过将仿生设计、先进3D打印技术与智能材料（动态键、光热填料）巧妙融合，实现了在不同光强下运动模式的自主切换，并展示了从迷宫导航到跳跃脱困等一系列多功能应用。该工作不仅为开发能够在液体界面智能作业的软体机器人提供了新范式，也预示着在生物医学工程、环境监测和智能探测等领域的广阔应用前景。