通过3D打印将人体感应执行器集成到软机器人中
如今，3D打印，软体器人技术和传感器似乎常常彼此并存–在这项研究中，科学家将三个SSA组合在一个抓具中，从而使它们能够通过诸如曲率，膨胀和接触之类的嵌入式功能显示本体和触觉反馈。“利用SSA接触传感器的温度相关离子电导率，结合我们的自由形式制造工艺，我们还分别创建了具有温度和深-精细接触接触感测的SSA，这是其他软件无法实现的机器人执行器。”研究人员表示。
受多个软传感器支配的软体敏致动器（SSA）的制造。 a）曲率传感器印在背矩阵内（第1层）；执行器特征和充气传感器印在执行器矩阵内（第2层）；然后将接触式传感器打印在前矩阵中（第3层）。 b）最终SSA的示意图和c）图像。 （c）中的图像是在黑光下拍摄的，并且已对逃犯性（蓝色）和传感器（红色）墨水进行了荧光染色，以利于可视化（比例尺为10毫米）。 d）储能模量G'的对数-对数图，它是由1-乙基-3-甲基咪唑乙基硫酸乙酯和不同气相二氧化硅含量（wt％）组成的传感器墨水的剪切应力的函数。 e）对于通过EMB3D打印用于构造这些SSA的所有基质材料和油墨，G'的对数-对数图作为剪切应力的函数。
导电油墨在三种基质中印刷：
.背侧
.执行器
.前矩阵
装入这些材料后，研究人员可以打印以下内容：
.背矩阵中的曲率传感器
.FEA功能部件（包括执行器垫片和膀胱网络）和执行器矩阵中的充气传感器
.前矩阵中的接触式传感器
完成印刷和固化后，将SSA从其模具中取出。从那里开始，“逃逸的墨水被抽空”，留下了空的通道，用于插入电线。成功的基础是展示出合适流变性能的每种弹性体基质。 SSA必须能够正确弯曲，并且所有传感器都能够变形并在遇到阻力时增大。
软体敏执行器的性能。 a）曲率，膨胀和接触传感器的电阻变化量ΔR，以及位移角θ，是自由位移过程中充气压力的函数。 b）每个传感器的ΔR和在阻塞位移期间根据充气压力产生的力。 c）ΔRcontact作为施加的接触压力的函数。对于（a）–（c），数据点和阴影区域分别表示平均值和标准偏差（n = 3）。 d）在动态自由位移测试期间，在0 kPa（顶部）和152 kPa（底部）处的SSA图像，其中SSA经历了无充气（0 kPa持续20 s）到增加的充气压力（保持20 s的时间） ），增量为14-152 kPa。 e）将每个传感器的ΔR绘制为时间的函数。 f）在动态阻塞位移测试期间，SSA在0 kPa（顶部）和152 kPa（底部）对丙烯酸棒充气的静止图像，其中，SSA通过与（d）和（e）相同的充气顺序被致动）。 g）将每个传感器的ΔR绘制为时间的函数。 h）对未充气的SSA进行向上弯曲（左），向下弯曲（中）和轻弹式（右）操纵。 i）将每个传感器的ΔR绘制为SSA经历三个向上弯曲，三个向下弯曲和三个轻弹序列的时间的函数。所有比例尺均为20毫米。
由有机离子液体（填充有气相二氧化硅颗粒的1-乙基-3-甲基咪唑乙基硫酸盐（EMIM-ES））组成，本研究中使用的传感器墨水是流变改性剂，具有以下优点：
.低蒸气压
.通过弹性体基质的不渗透性
.适用于感测应用的电阻率
具有身体感应反馈的软机器人抓手。 a）球和由SSA组成的软机器人抓手之间的相互作用序列的图像（比例尺为20毫米）。 b）在（a）所示的相互作用序列中，每个传感器的ΔR与时间的关系。 （注：未充气的气爪（t = 0 s）在将球插入气爪中之前，有一个SSA向上弯曲（t = 5 s）并向下弯曲（t = 6 s）。然后将气爪充气到55 kPa（t = 11 s）来握住球（t = 14 s），即使是手动拉紧（t = 16 s）。充气压力也增加到152 kPa，以增强抓地力（t = 23 s）。 26s），将球从夹持器上移开（t = 34 s），该球仍以152 kPa（t = 37 s）充气。夹持器在t≈43 s时放气。）c）静止图像显示夹持器什么也不握（左），光滑球（中）和尖刺球（右）（请参阅支持信息中的电影S6；比例尺为20毫米）。 d）将每个传感器的ΔR绘制为时间的函数。 e）夹持器的热图像，该夹持器装有一个室温（RT）球，一个热球（≈60°C）和一个冷球（≈0°C）（请参阅支持信息中的电影S7；比例尺为20 mm ）。 f）ΔR曲率和ΔRcontact随时间变化。 g）静止图像，显示了由带有埋入式精细和深层接触传感器的SSA组成的抓具，该传感器将泡沫球保持在97 kPa（P1），124 kPa（P2）和152 kPa（P3）上（请参阅支持信息中的电影S9；比例条是10毫米）。 h）对于（g）中所示的序列，绘制了ΔR曲率，ΔRfine和ΔRdeep作为时间的函数。
“每个传感器都包含一个电阻应变仪，其电阻由R =ρL/ A给出，其中ρ是电阻率，L是长度，A是印刷的离子凝胶特征的横截面积，”研究人员解释说。 。 “工作期间的电阻变化ΔR由ΔR= R-R0给出，其中R0是初始电阻。”由于将这三个SSA组合在一起以创建用于该研究的软机器人抓手，研究人员指出，由于该设备用于伸出各种球，因此每个SSA都会充气-并且全部以相同的方式进行，并从中心接收到感官反馈SSA。由于ΔRinflation保持一定程度的恒定，我们通过从充气的夹具上取下球来清楚地观察到充气传感器的运动特性。当SSA放气后，所有传感器的R均返回≈R0。”研究人员解释说。“当以165 kPa抓取RT球时，ΔRcontact比以165 kPa抓持器什么都不握时要大约9kΩ。当抓住热球时，由于远端曲折与球接触的接触式传感器的电导率局部增加，ΔRcontact会显着降低，甚至变为负值。最后，当抓住冷球时，观察到ΔRcontact明显增加，超过了保持在RT的同一球的ΔRcontact值。当夹具释放热球和冷球时，ΔRcontact不会立即返回在RT下测得的0kΩ值。”
最终，团队意识到，对于此样本，SSA无法以“直接”的方式处理物体的接触压力和温度，从而使他们注意到，将来他们将需要使用不同的材料来创建其他传感器，或者结合机器学习方法。他们还创造了精细和深层的接触传感器，它们由不同的接收场（如手指）组成。在实验期间，研究小组安排在三个不同的充气水平下“抓取”一个软泡沫球。“对于每个充气压力，当抓手什么也不抓球时，ΔRfine为负值或≈0kΩ，当抓球时，ΔRfine显着增加。深度接触传感器不那么敏感，但是当分别在P1，P2和P3处抓球时，ΔRdeep仍然比什么都不抓时大≈8、10和12kΩ。
总之，作者指出，他们的研究代表着“基础性进步”，可用于诸如软机器人，可穿戴设备和触觉设备等应用。这是世界各地研究人员所追求的研究领域，涉及的项目包括3D打印仿生设备，4D打印软机器人，新的超材料以及各种不同的传感器。
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