美国MIT发布 一种新型电动人工肌肉纤维

发布于 2026-05-18 07:25:27

电液纤维模拟天然肌肉纤维的束状结构,可以实现紧凑、静音的机器人和假肢系统。
最近发表在 《Science Robotics》杂志上的一篇论文介绍了一种新型电液纤维肌肉——一种内置于纤维中的电驱动致动器。该研究由麻省理工学院媒体实验室博士候选人奥兹贡·基利奇·阿夫萨尔、巴里理工大学教授维托·卡库乔洛以及四位合作者共同完成。

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VidoCanada
VidoCanada 认证专家 1天前
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来源 MIT实验室
肌肉是产生可控力量的极其有效的系统,长期以来,为机器人或假肢开发硬件的工程师一直致力于制造能够媲美肌肉力量、快速响应、可扩展性和控制力等独特特性的仿生材料。但现在,麻省理工学院媒体实验室和意大利巴里理工大学的研究人员开发出了人工肌肉纤维,其在许多方面都更接近于真实的肌肉。
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就像构成生物肌肉的纤维束一样,这些纤维可以排列成不同的形状,以满足特定任务的需求。与传统的机器人驱动系统不同,它们具有足够的柔韧性,能够舒适地与人体连接,并且无需电机、外部泵或其他笨重的支撑硬件即可静音运行。

阿夫萨尔解释说,这套新系统融合了两种技术。一种是被称为薄型麦基本致动器的流体驱动人工肌肉,另一种是基于电液动力学(EHD)的微型固态泵,它可以在密封的流体腔室内产生压力,而无需移动部件或外部流体供应。

阿夫萨尔表示,迄今为止,大多数流体驱动软体致动器都依赖于外部“笨重、体积庞大且通常噪音较大的液压基础设施”,这使得它们难以集成到对移动性或紧凑轻量化设计要求较高的系统中。这在流体致动器在实际应用中的实际使用中造成了根本性的瓶颈。

突破瓶颈的关键在于使用基于电液动力学原理的集成泵。这些毫米级的电动泵通过向介电流体中注入电荷来产生压力和流量,从而产生离子并带动流体运动。每个泵仅重几克,比牙签粗不了多少,可以连续制造并轻松扩展。“我们将这些光纤泵与薄型麦基本致动器集成到一个闭合流体回路中,”阿夫萨尔说道,并指出考虑到这两个组件不同的动力学特性,这并非易事。

一项关键的设计策略是将这些纤维以所谓的拮抗配置配对。卡库乔洛解释说,这就像“一块肌肉收缩,而另一块肌肉伸长”一样,例如当你弯曲手臂时,肱二头肌收缩,而肱三头肌伸展。在他们的系统中,一个毫米级的纤维泵位于两个尺寸相近的麦基本致动器之间,驱动流体进入其中一个致动器使其收缩,同时使另一个致动器放松。

“这与生物肌肉的结构和组织方式非常相似,”阿夫萨尔说道。“我们选择这种结构并非仅仅为了仿生,而是因为我们需要一种方法将液体储存在肌肉设计内部。” 需要一个与大气相通的外部储液罐一直是限制电液动力学泵在实验室外机器人系统中实际应用的主要因素之一。通过将两根麦基本纤维串联起来,并在它们之间放置一个纤维泵形成闭合回路,该团队彻底消除了这一需求。

另一项关键发现是,肌肉纤维需要预先加压,而不仅仅是填充。“系统内部存在一个最低压力,”阿夫萨尔说,“低于这个压力,泵的性能就会下降或暂时停止工作。”这是由于空化现象造成的,当泵入口处的压力低于液体的蒸汽压时,就会形成气泡,最终导致介电击穿。

为了防止空化,他们从一开始就施加了一个“偏置”压力,以确保纤维泵入口处的压力始终不低于液体的蒸汽压。该偏置压力的大小可以根据具体应用进行调节。“为了达到肌肉能够产生的最大收缩力,我们发现存在一个最佳的偏置压力范围,”她说道。“如果想要系统响应速度更快,可以提高偏置压力,但这会导致最大收缩力有所下降。”

卡库乔洛补充道,如今大多数机器人肢体和手部都以电动伺服电机为核心,其结构与天然肌肉有着根本的不同。伺服电机在轴上产生旋转运动,这种运动必须转换成线性运动,而肌肉纤维的收缩和伸展是线性的,这些电液纤维也是如此。

“大多数机械臂和人形机器人都是围绕驱动它们的伺服电机设计的,”他说道。“这造成了集成方面的限制,因为伺服电机难以密集封装,而且往往会将质量集中在它们驱动的关节附近。相比之下,纤维状的人造肌肉可以紧密地封装在机器人或外骨骼内部,并分布在整个结构中,而不是集中在关节附近。”

这些电液肌肉可能对可穿戴设备特别有用,例如帮助人们举起重物的外骨骼,或恢复或增强灵活性的辅助设备。但其基本原理也可能具有更广泛的适用性。“我们的研究成果适用于一般的流体驱动机器人系统,”卡库乔洛说。“无论在何处使用流体驱动器,或者工程师希望用内部泵取代外部泵,这些设计原理都可应用于各种流体驱动机器人系统。”

这项研究“在纤维状软驱动领域取得了重大进展”,并“解决了该领域长期存在的几个难题,尤其是在便携性和功率密度方面”,瑞士洛桑联邦理工学院软传感器实验室的教授赫伯特·谢伊(Herbert Shea)说道,他并未参与这项研究。“泵中没有活动部件,这使得这些肌肉能够静音运行,这对于假肢和辅助服装来说是一个巨大的优势,”他补充道。

Shea补充道:“这项高质量且严谨的研究弥合了基础流体动力学与实际机器人应用之间的鸿沟。作者提供了一个完整的系统级解决方案——对各个组件进行表征,开发预测性物理模型,并通过一系列演示验证了该模型。”

除了阿夫萨尔和卡库乔洛之外,该团队还包括巴里理工大学的加布里埃莱·普皮洛和詹纳罗·维图奇,以及麻省理工学院媒体实验室的韦迪安·巴巴坦和石井博教授。这项研究得到了欧洲研究理事会和媒体实验室多方资助联盟的支持。

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