橡胶计算机消除了软机器人的最后一个硬组件卷簧

橡胶计算机消除了软机器人的最后一个硬组件

附着在气球上并浸入透明水柱中的软机器人下潜并浮出水面，然后像追鱼的苍蝇一样再次下潜并浮出水面。软机器人之前已经执行过这种技巧。

但是，与大多数软机器人不同，该机器人是在没有硬或电子零件的情况下制造和操作的

在内部，一台柔软的橡胶计算机告诉气球何时上升或下降。这是该机器人第一次完全依靠软数字逻辑。

在过去的十年中，软机器人已经进入了以金属为主导的机器人技术世界。

用橡胶状硅树脂材料制成的夹爪已用于装配线：带衬垫的爪可处理精致的水果和蔬菜，例如西红柿，芹菜和香肠夹，或从板条箱中取出瓶子和毛衣。

在实验室中，抓爪可以捡起光滑的鱼，活的老鼠，甚至是昆虫，从而消除了需要更多人机交互的麻烦。

软机器人已经需要比硬机器人更简单的控制系统。抓手非常顺从，它们根本无法施加足够的压力来损坏物体，并且无需校准压力，一个简单的开关就足够了。

但是直到现在，大多数软机器人仍依靠某些硬件：金属阀门打开和关闭操纵橡胶状抓手和手臂的空气通道，计算机告诉这些阀门何时运动。

现在，研究人员仅用橡胶和空气建造了一个软计算机。

PNAS发表论文的第一作者，与乔治·怀特塞德斯（George Whitesides）合作的博士后研究员丹尼尔·普雷斯顿（Daniel J. Preston）说：“我们正在模拟电子计算机的思维过程，仅使用软材料和气动信号，而用压缩空气代替电子设备。” ，伍德福德L.和Ann A. Flowers大学教授。

为了做出决定，计算机使用数字逻辑门，接收消息（输入）并根据其编程确定反应（输出）的电子电路。

我们的电路没什么不同：当医生击中膝盖下的肌腱（输入）时，神经系统被编程为猛拉我们的腿（输出）。

人工操作的完全柔软的抓手会对按下软键做出反应。即使被槌击中，该机器人也可以拾取各种形状或易碎的物体。

Preston的软件计算机使用硅胶管和压缩空气来模拟该系统。为了实现复杂操作所需的最小逻辑门类型（在这种情况下为NOT，AND和OR），他对软阀进行了编程以对不同的气压做出反应。

对于非逻辑门，例如，如果输入为高压，则输出将为低压。普雷斯顿说，有了这三个逻辑门，“您可以复制在任何电子计算机上发现的任何行为。”

例如，水箱中的像鱼一样漂浮的机器人使用环境压力传感器（改良的“非”门）来确定要采取的措施。机器人潜水当电路在罐的顶部感测低压和在其感测面的高压在深度。如果有人按下外部软键，机器人也可以根据命令显示。

仅使用软零件制造的机器人有许多好处。在工业环境中，例如汽车工厂，大型金属机器在盲目的速度和功率下运行。

如果有人挡路，坚硬的机器人可能会造成无法弥补的损害。普雷斯顿说，但是，如果软机器人撞到人身上，“您不必担心受伤或灾难性的故障。” 他们只能施加如此大的力量。

但是，软机器人不仅更安全：它们通常更便宜，制造更简单，重量轻，可抵抗损坏和腐蚀材料，并且经久耐用。

增加智能，软机器人可以用于处理番茄以外的用途。例如，机器人可以感应用户的温度并轻轻挤压以指示发烧，当水压升高过高时向潜水员发出警报，或者在自然灾害后推入残骸以帮助寻找受害者并提供帮助。

软机器人也可以冒险在电子领域挣扎：高辐射场，例如核故障后或在外太空产生的辐射场，以及磁共振成像（MRI）机器内部的辐射场。

在遭受飓风或洪水袭击后，坚固耐用的软机器人可以管理危险的地形和有害的空气。普雷斯顿说：“如果它被汽车撞倒，它就会继续前进，这是我们用硬机器人所没有的。”

半自动潜水机器人使用软计算机测量水压。当机器人感觉到低压时（靠近水面）会跳水，而当感觉到高压时（在深度处）会上升。机器人还可以通过按外部按钮来按指令显示。

普雷斯顿（Preston）和同事并不是第一个没有电子设备就能控制机器人的人。其他研究团队已经设计了微流体电路，可以使用液体和空气来创建非电子逻辑门。一个微流控振荡器帮助一个八达通形的软机器人使所有八个臂跳动。

然而，微流体逻辑电路通常依赖于玻璃或硬塑料之类的硬质材料，并且它们使用的通道如此之细，以至于一次只能流过少量空气，从而降低了机器人的运动速度。相比之下，普雷斯顿的通道更大-直径接近1毫米-从而使空气流速更快。他的空中抓手可以在几秒钟内抓紧物体。

微流体回路的能量效率也较低。即使在静止状态下，设备也使用气动电阻器，该电阻器将空气从大气中流到真空或压力源，以保持静止状态。休眠时，Preston的电路不需要任何能量输入。在机器人远离可靠能源的紧急或灾难情况下，这种节能至关重要。

橡胶机器人还提供了一种诱人的可能性：隐形。根据Preston选择的材料，他可以设计一种与特定物质进行索引匹配的机器人。

因此，如果他选择在水中伪装的材料，则机器人在浸入水中时将显得透明。将来，他和他的同事们希望创建一个肉眼看不见甚至声纳探测无法察觉的自主机器人。他说：“这只是选择正确材料的问题。”

对于普雷斯顿，正确的材料是弹性体（或橡胶）。当其他领域通过机器学习和人工智能追逐更高的能力时，Whitesides团队则避免了日益复杂的问题。“那里有很多功能，”普雷斯顿说，“但退后一步，思考是否有一种更简单的方法可以使您获得相同的结果，这也很好，特别是如果它不仅更简单，而且还便宜。”

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