不用芯片,不靠电,3D打印软传感器让机器人长出“机械反射弧”

告别电池与芯片,不用不靠纯机械驱动时代已来。芯片
新加坡国立大学(NUS)研究团队近期在《Science Advances》发表了一项突破性成果:开发了一种名为ME-SOFS(纯机械软力传感器)的电D打印新型装置。该传感器无需外部电源、软传让机有源电子元件或计算芯片,感器即可将施加的器人物理力直接转化为流体动力,驱动执行器动作,长出从而构建起从“感知”到“执行”的机械完整闭环。
这一技术不仅实现了真正的反射“无源”运作,更在极端环境下展现出卓越稳定性。不用不靠
核心突破:高鲁棒性与极致可调性
ME-SOFS 的芯片核心优势在于其对环境的高度适应性和设计的灵活性:
- 极端环境耐受性:在 90℃高温、11米水深(约110 kPa)高压以及强电磁干扰环境下,电D打印传感器仍能保持性能稳定。软传让机
- 灵敏度可调范围极大:通过调整三个关键几何参数,感器不同设计方案的器人灵敏度差异可达 92倍以上。
- 多样化定制:支持不同尺寸、材料及多孔结构的变体设计,满足从微观到宏观的各种应用场景。
这种“感知-响应”一体化的机制,使得软体机器人结构更简化,故障率更低,为医疗康复、假肢控制及人机交互等领域提供了全新的技术路径。

图丨机械传感手套原型(来源:Science Advances)
工作原理:模拟生物神经反射
传统软体机器人面临“感知滞后”与“能耗过高”的痛点:随着机器人柔软度的提升,配套的电子感知系统却日益笨重、昂贵且耗电。特别是在深海探测等复杂环境中,电子元件易受干扰且故障率高。
受自然界细胞(流体主导结构)构建触觉传感器的启发,研究团队验证了流体通道能否同时承担感知与反馈功能。ME-SOFS 的工作机制如下:
- 结构基础:采用3D打印的柔软多孔结构,包含一个中心柱体和五个流体腔室(4个水平排列,1个垂直排列)。
- 力学转换:当外力作用于中心软柱时,柱体向受力方向倾斜,挤压相应腔室内的流体。
- 流体驱动:被挤压的流体通过软管流向执行器,直接驱动动作。
- 多维感知:每个腔室独立响应,能够分离并检测水平、侧向和垂直三个方向的力。
全程无电子转换:力 $\rightarrow$ 流体运动 $\rightarrow$ 执行器动作。
为了获取可读信号,团队集成了一套无源电路:
* 软管内嵌圆柱形磁铁。
* 上方覆盖3D打印的低熔点合金弧形线圈。
* 依据法拉第电磁感应定律,磁铁穿过线圈产生电压脉冲。
* 信号编码:脉冲峰值数量对应磁铁穿过的弧数,直接反映水的位移量(即力的大小)。此过程无需外部供电。

图丨ME-SOFS 内部结构与信号生成机制(来源:Science Advances)
通过调整3D打印模型中的中心泡沫孔径、斜面厚度及角度,即可精准调控灵敏度,实现针对不同任务的定制化设计。
应用场景:从医疗培训到深海探测
研究团队将 ME-SOFS 集成至多个平台,验证了其多功能性:
1. 智能假肢与人机交互
- 3D打印一体化制造:使用单一材料,通过连续3D打印工艺制造出集成5个微型传感器(每个指尖1立方厘米)的柔软手套,无需人工组装。
- 抓握预测:佩戴手套不仅能检测指尖抓握力,还能预测所抓物体的重量。
- 远程触觉反馈:操作员蒙眼仅凭触觉即可控制机械臂。机械臂夹爪受力转化为流体压力,传递至指尖触觉垫。
- 低延迟传输:3米管道延迟仅 30毫秒,15米管道延迟为 160毫秒,满足远程操作需求。
- 示教学习:成功抓取的信号可作为数据,训练机器人自主复现动作(如抓取鸡蛋、木块、半瓶水等易碎或不同质地物品)。
2. 无软件控制的流体逻辑
- 无需软件介入,ME-SOFS 即可引导液滴通过微型流体控制器。
- 驱动微型纤毛状柔性阵列,使其根据力的方向和强度弯曲,适用于便携式医疗诊断设备。
3. 极端环境作业
- 高温/高压稳定性:在90℃热水和110 kPa水压下,灵敏度保持不变。
- 抗电磁干扰:开放式流体通道与环境水压平衡,且不含电子元件,极大减少了电磁干扰影响。
- 适用场景:深水探测、高温管道检修等传统电子传感器难以胜任的严苛环境。

图丨利用 ME-SOFS 构建传感-驱动回路(来源:Science Advances)
展望:身体即智能
ME-SOFS 的出现,让“触觉反馈回路”变得直观且自然。它不仅降低了机器人的复杂度和成本,更让机器人的“身体”本身成为智能的一部分。
未来,随着系统在驱动力可扩展性和小型化方面的进一步探索,该技术有望在工业培训、远程操作及虚拟现实交互中提供革命性的触觉反馈方案。当感知、反馈与执行在物理世界中自然完成,机器人将拥有更接近生物的“机械反射弧”。
参考资料:
- Science Advances
- TechXplore
运营/排版:何晨龙
注:封面/首图由 AI 辅助生成
(责任编辑:时尚)
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