清华团队克服液晶弹性体纤维难题，制备全柔性三臂Delta分拣机器人

“2003 年我在剑桥化学系读博士，当时课题是利用微纳加工技术将液晶取向进行限域，制备微纳米制动器。所以，我对液晶材料的研究从那时就开始了。”清华大学化学系副教授杨忠强说

据悉，杨忠强的科研之路并非一帆风顺，近 20 年的科研生涯中，她也做过 DNA、蛋白结晶以及界面水滴的研究。虽然课题内容不同，但在液晶材料相关的研究从未间断，这离不开清华大学化学系和基金委给予科研人员探索的空间和自由。

杨忠强团队目前主要研究领域集中在液晶弹性体纤维（Liquid Crystal Elastomer，LCE ）的制备及其功能化。相较于 LCE 薄膜已经有 40 余年的研究历史，纤维结构的研究相对较少。在 LCE 纤维制备方面，保证液晶延长轴取向是确保纤维具有响应性的关键点，也是制备的难点。

传统方法包括最早的熔融拉丝法和近几年发展的模板法、直书打印法。目前，这些方法仍然存在制备纤维尺寸有限或者工艺过程繁琐、截面异形、重复性较差等问题，而对于制备中空结构的 LCE 纤维参考价值不是很高。

在 LCE 纤维功能化方面，如何实现电控的 LCE 纤维一直是该领域致力解决的问题。有的课题组尝试将具有电热效应的硬质材料，诸如银纳米线、碳材料等引入 LCE 纤维。但是，由于材料模量不匹配，导致 LCE 的形变能力和耐用性下降。

为了突破这个瓶颈，该团队选取了液态金属作为导电介质进行电热驱动，其良好的流动性还可以减少对 LCE 形变的限制，这个策略目前看来是合适且有效的。

11 月 5 日，相关论文以《基于简单设计集成传感与驱动功能的纤维在智能软机器人中的应用》（The Integration of Sensing and Actuating based on a Simple Design Fiber Actuator towards Intelligent Soft Robots）为题发表在Advanced Materials Technologies上，清华大学化学系博士研究生廖威为该论文第一作者，由杨忠强副教授担任通讯作者[1]。

结合柔性机器人对于驱动和传感功能的需求，针对目前集成传感功能的纤维驱动器，在制备和结构复杂上的短板，该团队开发出易制备、结构简单，集成传感和驱动功能为一体的液晶弹性体-液态金属（Liquid Crystal Elastomer -Liquid Metal，LCE -LM）同轴纤维。

开发重力辅助的熔融纺丝法

LCE -LM 同轴纤维制备过程中，最关键部分是如何获得长轴取向的 LCE 中空纤维，这是现有的 LCE 纤维制备技术难以实现的。

为此，该团队采用重力辅助的熔融纺丝法，以水为内芯，熔融 LCE 寡聚物为外层，在同轴针头挤出时，LCE 受重力作用自然下落拉伸。同时，施加紫外光交联固定取向，可实现纤维的一次成型。随后，将水芯干燥后灌注液态金属，即可获得 LCE -LM 同轴纤维。

这种重力辅助熔融纺丝法，使得有长轴取向 LCE 纤维连续制备成为现实；同时，由于其采用了重力辅助的拉伸取向方法，一定程度上简化了传统熔融纺丝部分牵引和拉伸系统，更便于工业化的快速生产，拥有良好的商业前景。

值得关注的是，早期的研究利用烘箱、烘枪等提供加热环境，由于空气导热性差，导致驱动慢且不易控制。相比之下，电热驱动更加便捷、精准、可控性强。

此外，以往业界所用的体系通过引入金属电热丝或者碳材料作为产热部分。由于这些硬质材料的力学强度与 LCE 不匹配，所以，限制了 LCE 形变。

而液态金属的选择则巧妙的解决了这个问题，由于它室温下是液态，能在形变过程中完全适应孔道的变化。所以，最大程度地保留了 LCE 本征形变性能，该团队所开发的 LCE -LM 同轴纤维体系，在热或电刺激下，其最大收缩率能达到 40%。

相较于记忆合金，LCE 拥有更大的响应形变率，同时也更加柔软，使其在人工肌肉、柔性机器人方面有良好的应用前景。

将传感与驱动一体化

作为同轴纤维内芯的液态金属具有良好的导电性和流动性，在通电过程中，液态金属会产生电热效应，驱动液晶弹性体形变；其次，当外部 LCE 纤维发生形变时，内部的液态金属又能不断适应这种形状变化，维持内部通道的连通性和导电性；最后，通过观测液态金属电阻的变化来感知纤维的应变。

基于以上机理，可实现 LCE -LM 同轴纤维集成驱动与传感一体化。

该团队还对 LCE -LM 同轴纤维进行了 100 次负重传感测试和 5000 次驱动和运动传感后，仍体现出良好的稳定性能。值得一提的是，在此类纤维中，液态金属自身所具备的特点可以克服多种材料复合最容易发生的界面问题和加热材料损坏的难题

同时，根据已有的研究信息，LCE 稳定的热响应循环性能达到 10 万次以上，所以该团队该团队推测 LCE -LM 耐用性在相当量级。由于目前该领域中的工作还很少，结合该团队的了解，其耐用性能在这些工作中能名列前茅。

克服挑战制备全柔性三臂 Delta 分拣机器人

科学研究的终极目标之一是“应用”，解决社会中迫切需要的难题。在研究初期，该团队调研了 Delta 机器人及其用途，对其驱动原理和分拣物体等比较了解。

该团队发现，传统的 Delta 分拣机器人不仅需要成套的运动设备完成物体的搬运，还需要依靠大量的传感器或者复杂的视觉识别系统感知待分选物体种类和机器臂的运动情况。

基于此痛点，该团队将 Delta 机器人核心驱动臂简化为 LCE -LM 纤维，构成柔性 Delta 机器人的基础，作为“动”的部分。利用 Delta 机器人分拣物体，能更好的体现出其质量传感和运动传感的“感”特点。所以，该团队选用了全柔性的三臂 Delta 分拣机器人这样的形式来集中展示这种多功能纤维的优势。

杨忠强团队开发出的全柔性三臂 Delta 分拣机器人，其手臂集成传感与驱动的功能不仅能通过电阻传感物体质量以期进行分选，还能通过电流控制每根纤维的收缩与舒张从而调节物体的空间位置，实现搬运。

与此同时，通过全柔性三臂 Delta 分拣机器人这种“自感知”可以帮助操控者判断纤维是否处于正常工作状态，以及判断手臂的具体运动状态。

廖威表示：“该工作最大的挑战应该是全柔性手臂虽然能带来传感的性能，但是注定其不会像传统机器人一样，在负载情况下拥有良好的稳定性。我们最初设想的精确控制等功能受制于时间和技术的问题，最终未能完全实现，我们后续会继续关注这个问题的解决。

目前，基于 LCE -LM 的 Delta 机器人还只是原型机，其最大需要优化的是提升控制的精密度和反馈的准确性，特别是闭环控制系统的形成。关于这点，该团队在最新发表的论文中也有所涉及并探讨了解决以上工程问题的方案。

编织功能性织物以及构筑柔性机器人加快商业化

该团队所制备的 LCE -LM 同轴纤维在检测、人工肌肉和柔性机器人方面会有潜在的应用。

比如在柔性机器人的便携化和小型化上，由于纤维的直径只有 400μm，其驱动单元尺寸可以制作的十分微小，这是传统的电机马达所难以实现的。同时该纤维又兼具较大的形变率和电驱动控制的性能，这些优点使得其在毫米级别的机器人驱动上是十分有利的竞争者。

再比如将其作为构筑单元，编织出具有响应驱动性能的功能织物。这种智能织物，在变大后方便使用者穿着，着身后又能缩小到合适的尺寸；或是能在人需要运动的时候，通过特定控制的收缩提供类似未来科幻电影中士兵身上外骨骼的辅助能力等。

LCE -LM 同轴纤维拥有广袤的潜在应用场景，如果能真实在某一个领域落地，所带来的影响都是显著的。

在疫情居家隔离期间，廖威自学如何搭建纺丝设备，购买各种零件，等到清华 2020 年 8 月可以返校的时候，他很快开发出重力辅助的熔融纺丝技术。有了这样的技术平台，该团队可以快速地、大量地制备尺寸可控的实心或空心 LCE 纤维，并开展相关研究。

特别是现在，该团队提供了更加便利的制备加工方法、更加丰富功能的 LCE 纤维，其影响力也会随着大众的了解不断扩大，商业化过程也会更加顺利。

未来，该团队将聚焦开发性能优异、功能多样的 LCE 纤维，以其为构筑单元，编织功能性织物以及构筑柔性机器人。

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