加州理工高伟教授团队 Sci. Adv.: BeetleBot - 融合运动、感知与人机交互的仿生软体机器人

2026年8月19日，加州理工学院高伟教授团队在《Science Advances》发表题为“BeetleBot: An integrated bioinspired soft robot for multimodal sensing and adaptive interaction”的研究论文，报道了一种融合可编程运动、物体抓取、多模态感知和人机交互的甲虫仿生软体机器人 BeetleBot。

动物对复杂环境的适应，并不依赖某一种孤立的能力，而来自运动、感知与控制系统之间的紧密协同。甲虫能够通过多个肌群的协调收缩控制不同腿部运动，同时利用视觉和触觉感知周围环境，并根据环境变化调整行为。相比之下，许多软体机器人仍将驱动、感知和控制作为相对独立的模块，或者依赖体积较大的电机、机械传动结构和外部控制设备。如何在尺寸有限的软体平台上整合这些功能，是实现自适应机器人系统的一项重要挑战。

受甲虫身体结构和运动机制启发，研究团队构建了 BeetleBot，将人工肌肉、柔性电路、软体抓手、多模态传感和人机界面集成在一个甲虫尺度的机器人平台中。该机器人以电热驱动的液晶弹性体（liquid crystal elastomer, LCE）作为人工肌肉，通过独立控制不同肌肉模块实现前进、左转和右转；头部的仿生上颚式软抓手负责物体操作，电容式压力传感器和机载相机分别提供触觉与视觉信息。操作者则可通过指戴式传感贴片发出手势指令，从而形成一套由人参与决策的实时交互系统。

图1. BeetleBot的总体设计。机器人集成LCE人工肌肉、柔性控制电路、软抓手、压力传感器和机载相机，并通过指戴式传感贴片接收前进、转向和抓取指令。

从可打印材料到人工肌肉

BeetleBot 的运动基础，是通过直写式3D打印制造的液晶弹性体人工肌肉，以及能够独立控制不同肌肉区域的柔性聚合物电路。在打印过程中，喷嘴内的剪切流动使液晶介晶基元沿打印路径取向，随后的紫外光交联则将这种有序结构固定下来。当嵌入其中的蛇形加热元件通电后，焦耳热使LCE发生由向列相向各向同性相的转变，并沿取向方向产生可逆收缩；停止加热后，材料逐渐恢复原始长度。

实验结果显示，在3 V驱动电压下，独立的人工肌肉模块可产生约45%的收缩应变，峰值驱动应力达到0.18 MPa，处于哺乳动物骨骼肌典型应力范围内。研究团队还系统优化了加热元件厚度、人工肌肉层数和驱动电压，以平衡机械输出、热响应和结构可靠性。机器人不同部位所需的驱动电压约为3至4 V，整体低于5 V。

为了分别控制不同肌肉，研究团队使用苯乙烯–丁二烯–苯乙烯嵌段共聚物（SBS）作为柔性基底，并以银–SBS复合材料打印导电线路。人工肌肉、加热元件和柔性电路通过逐层打印和组装形成一体化的“可穿戴肌肉平台”，覆盖在3D打印的甲虫形机器人骨架上。该结构可以对指定区域进行局部加热，减少不同肌肉模块之间的热串扰，并允许各个模块独立或协同工作。

通过模仿甲虫腿部肌群的功能分工，前后两组人工肌肉将材料的可逆收缩转化为身体抬升、向前推进和左右转向。研究团队首先对真实的Mecynorrhina torquata甲虫开展了解剖学和运动学分析，通过电刺激、动作捕捉和组织测量，建立刺激电压、肌肉收缩与胫节转动之间的定量关系。在此基础上，机器人前部的人工肌肉负责抬升和降低身体，后部人工肌肉负责腿部前伸和回缩。前后肌肉依次激活时，机器人先改变重心并使后足接触地面，随后利用后腿与地面之间的摩擦产生向前推力。

当两侧后部肌肉同步驱动时，机器人沿近似直线前进；只激活一侧时，左右两侧产生不对称推进，从而实现转向。硅橡胶足垫进一步提高了腿部与地面之间的摩擦。实验获得的直线位移和转动轨迹与模型预测总体一致，证明以真实甲虫肌肉功能为参考的驱动策略能够被转化为软体机器人的可编程步态。

图2. LCE人工肌肉及甲虫仿生运动机制。打印形成的LCE肌肉在电热刺激下可逆收缩；不同肌肉模块的顺序和选择性激活使机器人完成身体抬升、前进及左右转向。

让机器人抓得到，也能感觉到

为了让机器人不仅能够移动，还能够抓取并感知物体，团队在仿生上颚式软抓手中集成了电热驱动结构和电容式压力传感器。抓手采用LCE–聚酰亚胺双层结构：通电加热引起的不对称收缩使抓手向内弯曲，实现抓取；停止加热后，抓手恢复原状并释放物体。抓手末端位移可随输入功率调节，因此能够在一定范围内控制弯曲程度。

压力传感器由两个导电电极和中间的空气间隙构成。当抓手接触物体时，外部压力改变电极间距，引起电容变化。该传感器的响应时间约为127 ms，并在最高约50 kPa的测试范围内表现出接近线性的压力–电容关系。在重复加载和卸载过程中，其信号保持稳定；即使邻近LCE驱动区域处于较高温度，传感器也未表现出明显的热干扰。在实验所测试的小球、大球和立方体中，不同尺寸和形状产生了具有差异的电容信号，使抓手能够判断是否接触物体，并区分这些特定测试对象。

图3. 集成触觉传感的软体抓手。电热驱动的LCE–聚酰亚胺双层结构完成抓取和释放，电容式压力传感器检测物体接触，并区分实验中不同尺寸和形状的物体。

从手势指令到视觉 - 触觉反馈

为了将人的运动意图转化为机器人指令，团队开发了基于CNT–SBS纳米复合材料的指戴式应变传感贴片，将不同手势编码为前进、左转、右转和抓取命令。传感层中的碳纳米管（CNT）形成导电网络；手指弯曲使贴片发生拉伸，改变碳纳米管之间的接触状态，进而产生与应变相关的电阻变化。研究团队通过调节CNT含量、传感器图案和封装层数，提高了信号灵敏度、稳定性与机械可靠性。优化后的传感器可分辨不同手指弯曲程度，并在1000次循环测试中保持相对稳定的响应。

贴片产生的电阻信号首先由前端电路采集，并根据彼此分离的信号幅值被划分为四类控制命令。分类结果随后通过低功耗蓝牙链路发送至机器人，由机载微控制器启动相应的腿部人工肌肉或抓手加热通道。因此，这一系统采用的是基于信号阈值的手势分类和无线指令传输，并不依赖复杂的机械控制器或人工智能模型。

图4. 指戴式手势控制贴片与同步人机交互。CNT–SBS应变传感器将不同手指弯曲动作转换为四类控制命令，驱动机器人前进、左右转向和抓取，同时由机载相机回传对应画面。

与此同时，机载相机和抓手中的压力传感器将视觉与触觉信息反馈给操作者，使控制过程从单向发令转变为能够根据环境信息实时调整的人机闭环交互。操作者不仅能够向机器人发送动作指令，还可以通过机载相机观察机器人前方环境，并通过抓手的电容变化判断是否接触目标物体。这里的“闭环”主要体现为操作者根据回传的视觉和触觉信息作出判断，再调整后续手势命令，即一种human-in-the-loop的人机协同模式。

在完整任务中检验系统集成

在综合任务演示中，操作者根据回传信息引导 BeetleBot 绕开障碍、接近目标，并完成抓取和搬运，验证了各个软材料功能模块协同工作的能力。实验中，机器人沿由八段连续动作组成的路径运动，通过右转、前进和左转等指令绕过障碍并到达目标物体附近。抓手接触目标后，压力传感器的电容信号迅速上升，向操作者确认抓取已经发生；随后，机器人携带物体继续完成规定动作。

这一演示并非机器人完全自主规划路径，而是由操作者结合实时回传画面和触觉信号进行决策。其关键价值在于：手势感知、无线指令传输、人工肌肉驱动、机器人运动、物体抓取以及视觉—触觉反馈能够在同一个系统中连续配合，而不再只是分别展示的独立功能。

图5. 基于视觉和触觉反馈的综合任务演示。操作者通过手势贴片控制机器人绕开障碍、接近并抓取目标物体，同时根据机载相机画面和抓手压力信号调整后续操作。

从单项功能走向系统协同

这项工作的意义不只在于复现甲虫的运动，而在于展示一种以软材料和增材制造为基础、连接驱动、感知、控制与人机交互的机器人集成路线。LCE人工肌肉、SBS柔性电路、CNT应变传感器和电容式压力传感器均可通过直写式3D打印、激光加工等可扩展制造方法制备；模块化结构也为改变机器人尺寸、替换功能部件和进一步定制提供了基础。

目前，LCE人工肌肉仍需要接近其相变温度的局部加热，驱动区域温度可超过100°C，热响应速度和外部供电也会限制其应用场景。未来通过采用转变温度更低的LCE材料、其他驱动机制以及更高度集成的能源系统，有望降低热需求并提高响应速度。在此基础上，BeetleBot所展示的材料驱动型集成框架可为环境探测、远程操作、自适应人机交互及医疗机器人等方向提供新的设计思路。

https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.aeg8849

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