上交张文明团队&同济李汶柏：智能织物软体机器人技术新突破，服务定制穿戴和医疗设备

郭欣宇 李汶柏 | 供稿

上海交通大学张文明教授团队官方平台“文明团队” | 来源

编辑 | 周峻峰

责任编辑 | 房付熠

近日，上海交通大学机械与动力工程学院张文明教授团队与同济大学航空航天与力学学院李汶柏研究员合作研究，在Science Advances上发表文章“Encoded sewing soft textile robots”，首次提出了一种基于“编码缝制约束力学”的气动织物软机器设计和制造的新方法，解决了可编程气动软体驱动器和机器人在高效定制化开发过程中长期存在的设计和制造挑战，通过简单高效的二维平面缝制工艺实现了气动织物软机器的复杂时空编码和物理智能，为加速气动织物软机器服务于安全人机交互、定制化穿戴和医疗康复设备的原型开发和产品迭代提供了有效途径。

早在一万年前的石器时代，人类就已经能够使用骨针将兽皮和植物纤维缝制成衣服。随着时代的发展和科技的进步织物的作用远远不止最初简单的蔽体御寒和装扮，它们展现出高度可定制化、多样化（多功能）、智能化和集成化的发展趋势。近些年陆续出现集成感知、显示、健康监测、热管理等新功能的智能织物，甚至出现能适应身体主动变形，辅助人体运动和康复治疗等的主动织物。

主动织物被称为第二代智能织物，一般通过在柔软耐用的纺织品中嵌入不同类型的软体驱动器（如SMA、气动肌肉、人工肌肉纤维、EAP等）制成，它们能够最大程度保留织物柔软舒适等特性，并拥有主动变形和辅助操作等新的功能。其中，气动软体驱动器由于具有大变形、大输出力、响应迅速、低成本、设计自由度高和驱动模式丰富等优点，近年来取得了长足的进展并实现了一些实际应用，将气动软体驱动器和织物结合制成气动织物软机器也成为主动织物和软体机器人领域的重要研究方向。

然而，具有高度可编程复杂三维形状变形和运动功能的气动织物软机器的高效定制化设计和便捷制造一直都充满挑战。变形的维度和复杂性以及运动的多样性对于多功能设备至关重要，特别是对于需要针对不同个体和不同身体部位开发的定制化可穿戴设备，都高度依赖于高效的可编程设计和制造方法。已有的气动织物软体机器人的制造工艺（3D针织、编织、热压）或需新材料开发和自下而上的织物制造，或需各向异性力学性能面料的拼接，或需昂贵的专用设备和复杂的调试及预处理，无疑增加了投入和开发成本及研发时间；另外，缺少服务于定制化研发的高效系统的设计和建模预测方法，是制约气动织物软机器迈向实际应用中多功能定制化产品设计和迭代的重要因素。

图1 高度可编程、可定制和制造便捷的智能织物软机器

为了解决上述问题，研究团队首先研究了常用于气动织物软体驱动器的不同面料（机织、针织等）的力学性能，在注意到可拉伸针织织物在经过缝纫后拉伸性能会发生改变这一简单力学现象后，系统研究了可拉伸针织织物在用不同线迹类型和针脚密度缝纫后的拉伸性能，在揭示缝纫对织物的应变约束规律的基础上提出了“编码缝制约束”的力学新机制，分别将能够对针织织物拉伸性进行强约束的直线型缝边和调节的之字形缝边编码为二进制的“0”和“1”。

不同于以往所有研究中只是将缝纫技术用于织物的拼接，研究团队通过嵌入不同拉伸信息的编码缝边，为气动织物软机器有效构建了各向异性力学织物约束壳，实现了力学约束设计和制造成型的一体化。

研究团队进一步发展了三边编码缝边全局约束新方法，将三块同种针织织物通过三条编码缝边缝制成全局约束壳，插入弹性气囊后即可获得高度可编程的三维气动织物软机器；该方法可以大大降低气动织物软机器的复杂三维变形设计和理论预测难度，并提升定制化开发的效率。

此外，研究团队还发现除了通过调节之字形缝边的针脚密度可以改变织物驱动器的变形曲率外，调节缝边之间的间距也会影响驱动器的变形，并且可以改变变形的时序。通过建立的气囊非线性膨胀和各向异性织物应变约束的耦合力学模型准确地预测了时序变形规律。

图2 编码缝纫约束力学原理赋能复杂空间变形和顺序操作

研究团队基于“编码缝制约束力学”，通过便捷的传统缝纫技术和市售的廉价织物面料和乳胶气球设计制造出能够实现复杂空间变形以及可控时序变形的多种多功能定制化气动织物软机器，例如：能够复现黄瓜藤复杂三维卷曲变形的仿生藤蔓，能够匹配拇指不同关节运动规律的定制化康复指套和适配不同体型的脊柱矫正器，能够完成缠绕抓取水杯并倒水复杂操作的仿生章鱼触手，以及能够实现连续翻滚、双向爬行和爬管运动的仿生软体机器人。

相比于以往软体机器人需要多驱动器结构和复杂协同控制才能实现此类复杂操作和运动，编码缝制织物软机器的高度时空可编程特性，使其仅通过单一驱动器和单一气源即可实现，大大简化了软体机器人的硬件复杂度，未来有望和成熟的制衣行业结合，利用数字化缝纫机或刺绣机实现织物软机器的低成本定制化批量生产制造。

图3 定制化多功能织物软机器

图4 仿生移动智能织物软体机器人