韩国高校研发变色龙机器人登Nature子刊

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自然界中,变色龙可以完美的将自己隐藏在环境中,然而想要将这一能力复制到人造物品上则极为困难。研究者利用热致变色材料制成该变色龙机器人的皮肤,并在下层布置了加热网格,通过产生不同的热量来控制表面皮肤颜色的变化,实现与环境颜色的匹配,成功地造出了一只变色龙机器人。

这项研究于8月10日发表在《自然通讯(Nature Communications)》上,论文题目为《具有人工隐型和破坏性有色皮肤的仿生变色龙软体机器人(Biomimetic chameleon soft robot with artificial crypsis and disruptive coloration skin)》。

韩国高校研发变色龙机器人登Nature子刊

01.

变色龙能力让科学家向往

复制到人造物体上是难题

在自然界中,许多物种都可以改变它们的外观以防止捕食者看到它们。变色龙可能是最出名的例子,它可以跟随周边的自然环境而改变皮肤颜色,从而将自己完美的隐藏在自然环境中。科学家们一直希望能够将这一能力复制到人造物品上来,实现人工伪装。

然而,要让人造物品实现这一能力,一方面需要能够让人造物品表达出足够多的颜色,另一方面还要能够按照需求来控制表达出来的颜色。这要实现起来极为复杂,困扰了研究人员多年。

而这次,韩国首尔国立大学的研究人员成功地找到了实现这一目标的方法,制造出来了一只人造软体机器人变色龙,身体颜色可以跟随环境颜色变化产生相应的变化。

研究人员发布了一段变色龙机器人在红绿蓝三色面板上爬过的视频,展示了机器人根据需要改变自身颜色的能力。

研究者称,人工伪装是军队中的一项重要技术,在军事方面有着广泛用途。另外,建筑、艺术、时尚以及户外运动装备等各领域都对这项技术有着广泛的关注。

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02.

研究者制成变色皮肤

控制温度改变机器人颜色

那么研究者是怎么实现让机器人跟随环境的变化而改变自身的颜色的呢?这其中主要用到了热致变色液晶(thermochromic liquid crystal ,TLC)材料,通过控制温度,实现机器人颜色的改变。

研究人员将TLC墨水层与垂直堆叠的、有图案的银(Ag)纳米线(NW)加热器集成在多层皮肤结构中,通过加热器温度的变化来控制颜色的变化。

具体而言,研究人员选择TLC墨水层作为变色龙机器人的第一层皮肤,然后利用Ag NW网格加热器制成变色龙的第二层皮肤,通过这层皮肤来控制温度的变化。

接下来,研究人员给他们创造的变色龙机器人装上了这两层皮肤。并且,他们还在机器人的腹部添加了颜色传感器,使其在向前爬行的同时能够用腹部识别所爬过的表面的颜色。

传感器接收到信息后,会将信号传输给第二层皮肤,使其根据需要变换温度,这样就能够使变色龙机器人表面皮肤的颜色发生相应的变化。

TLC受热会使其内部的颗粒形成螺旋结构,反射出特定波长的光,而不同的热量会使螺旋结构呈现出不同的尺寸,反射出的光的波长也会有所不同,使其显示出各种颜色。

TLC已经被公认为人工伪装应用的潜在应用对象,它对温度变化极为敏感,这使它不能有效地适应各种外部环境。但是一旦能够精准控制温度,就可以让它灵敏地变换出所需要的颜色,并且运行中的功耗也会很低。

利用Ag NW制成的加热器很好的解决了精准控制温度这一个难题,让TLC用于变色龙机器人的皮肤成为了现实。研究人员还发现Ag NW加热器不仅可以实现准确的温度控制,还可以通过不同的途径表达出比较精细的图案。

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▲变色龙机器人变色原理示意图

03.

识别并展示更精细图案仍是难题

这项研究中,通过堆叠多层Ag NW加热器可以使不同区域产生不同的温度变化,反映在最外层的TLC层上就是不同颜色的出现。

与之前的方法相比,这种方法让变色龙机器人表面的颜色过度更加连续,能够实现更加自然的伪装,并且该方法可以大大降低整体系统的复杂性。

不过目前该变色龙机器人还缺乏适当的模式识别算法,来识别并展示更加精细的图案。

想要做到这一点,必须让机器人能够处理获取到的高分辨率的视觉信息,并将其转化为调节多层加热器的输入信号。

这一问题涉及到多个方面,如机器人的移动速度、加热器的数量和加热模式、颜色和图案传感单元的数量及排列方式等。研究者称,在接下来的研究中,将与不同背景的专业人士合作,包括信号处理和数据驱动科学领域的专家来共同解决这一问题。

04.

结语:变色龙机器人离实际应用尚较远

自然界中存在多种伪装技巧,比如变色龙可以改变自身颜色和环境融为一体,竹节虫、枯叶蝶等将自己伪装成大自然中随处可见的枝条、枯叶。人类从大自然的这种鬼斧神工中获取了众多灵感,许多伪装技巧在军事中已经得到了广泛应用。

变色龙这种调节自身颜色来实现伪装的能力一直被科学家们向往,但是复制到人造物品上仍是一件困难的事。现在,首尔国立大学的研究人员将这种能力初步变为了现实。

不过该研究中的机器人仍需要拖着电线才能行动,另外还不能识别并显示更加精细的图案,想要将这一机器人用于更加复杂的场景中,仍有很长的路要走。

来源:Nature Communications

原创文章,作者:ItWorker,如若转载,请注明出处:https://blog.ytso.com/94433.html

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