国内软体机器人研究团队

最近，29岁的留学生和他的妻子白在3D打印智能材料领域开发出了能量密度最高的软机器人。

相关论文发表在《深度科学与技术》杂志上，题目是《数字光处理制备液晶弹性体及其在自感知人工肌肉中的应用》。

李硕说，这篇论文主要介绍了智能软材料液晶弹性体的一种新的制备方法及其在软机器人中的应用，包括利用材料本身作为传感器的新方法。

他说，在软机器人领域，科学家一般专注于驱动、传感和控制。本论文的主要研究是利用刺激响应型聚合物作为驱动体，在液晶弹性体的增材制造过程中，通过定向成功实现了人工肌肉的大部分特性(包括使用单一成分的局部可逆收缩、扩张或旋转)。克服材料定向问题

关于这项研究的创新性，他说，液晶弹性体自1 9 7 5年诺贝尔奖获得者德根内提出以来，几十年来在化学和材料领域引起了越来越多的关注。

通过将液晶的各向异性与高分子网络的橡胶弹性相结合，轻度交联的液晶高分子材料在外场(温度、电场、光)的作用下，可以在各向同性态和液晶态快速可逆地发生变化，从而产生形状变化。

由于其良好的外场响应性、结构形状变化和弹性，液晶弹性体的相关研究逐渐引起了包括软机器人在内的更多领域的兴趣:诱导宏观物体在外场下产生形状变化，可以有效地将其他能量形式转化为机械能，从而有助于实现利用材料本身构建人工肌肉和电机，并对其进行远程快速控制。

传统液晶弹性体的制备面临两大难题:聚合物合成和液晶分子取向。近年来，虽然相关化学合成路线的研究大大降低了合成的难度，但液晶分子的取向仍然困难，而李硕此次提出的基于数字光处理的3 D打印技术克服了这一难题。

他说，传统的制作液晶弹性体的方法一般采用液晶盒法，但这种方法的局限性在于液晶盒的厚度有限，通常为50μ m ~ 100μ m，一旦超过就无法成功取向或驱动，大大限制了这种材料在实际应用中的性能。

近两年来，研究人员开始探索包括直接墨水书写(DIW)在内的3D打印技术，即将未交联的液晶低聚物装入针中，通过打印针挤压，液晶单元通过挤压过程中产生的剪切应力，沿着打印路径自发排列，完成一维(1D)取向过程。

这种方法虽然为基于液晶弹性体的新型柔性机器人开辟了一条新的道路，但其明显的缺点在于打印效率低。

如果要提高定向性，针需要很细，但是针越细，打印同样的卷驱动需要的时间越长。

基于此，李硕和他的同事提出了一种新的方法，通过利用数字光处理效率更高的3D打印内置的剪切运动来实现二维(2D)定向。

举个例子，如果把DIW的印刷工艺想象成用圆珠笔一次画一条线，那么李硕使用的印刷工艺是用毛笔一次画一边，这样就大大提高了印刷效率。

这个想法来自于他在小组中使用Autodesk Ember stereolithography 3D打印机时观察到的一个独特现象。

他发现，印刷平台在每一层的印刷过程结束后，都会相对于装有光聚合液态前驱体的容器快速旋转，这样在数字激光投影产生的紫外光完成聚合物聚合后，印刷的聚合物就可以自动与透明玻璃分离，从而在印刷下一层时达到更好的平整度。

这是实验过程中常见的现象，但他觉得这种现象可以通过简单的剪辑同步合成和定向，于是率先提出了上述想法。

这种材料的合成路线其实很简单。两种棒状液晶分子RM257和RM82的组合能有效降低液晶弹性体从液晶相向各向同性态的转变温度，也是合成的主要原料。

但是如果只有这两种液晶分子结晶度非常高，也就是合成的材料会特别硬，所以需要加入柔性的链接分子来软化整个材料。

同时需要交联剂和引发剂，使材料在紫外光源的激发下，由大量的单链变成三维的聚合物网络结构。基于材料特性，提出了一种新的传感方式。

此前，白鹤丹的主要研究方向是软机器人中柔性光电传感的研究，课题组首次提出利用光信号进行传感。在这项研究中，基于材料的光学特性，他们提出了一种新的传感思想。

由于液晶弹性体的形状响应与液晶的有序网络结构高度耦合，当从室温加热到转相温度以上时，材料变成各向同性，其透明性会随着宏观形状的变化而变化。简而言之，温度越高，材料越透明，透光率越高。

通过主动将外部光信号引入材料并接收反射信号，可以判断变形是人为造成的还是热力学驱动的。

另外，弯曲变形也可以通过光强信号来判断。这个过程也是团队单纯通过材料属性来实现驾驶员自我感知的一次尝试。准备费用相对便宜，每份材料五块钱起。

就成本而言，李硕表示，批量制备液晶分子非常便宜。以制备中使用的驱动器为例，其厚度一般在几百微米，一块材料的成本在5-10美元之间。实验用的打印机也很便宜，购买价格在2000美元以下。

通过软机器人，李硕展示了这项研究的驱动能力和传感能力，其中一项是让机器人做可逆的抓取、爬行和举重，这是软机器人研究中最常用的衡量机器人性能的演示。

打印时，由于打印机的特性，李硕发现总有最后一层材料无法定向。因此，与传统的液晶弹性体的收缩和膨胀的二维形状变化相比，它们打印的驱动器更多的是三维弯曲的形式，这恰好更便于应用在软机器人的各种实际操作中。

本文展示的第一个机器人原型是一个微型手爪。它的长度不到2厘米，宽度为1.5厘米，厚度约为200μm。它可以轻松地抓取和转移加热的金属弹簧。也就是说，它不仅体积小，而且能够抓取和释放物体。

关于机器人的爬行运动，李硕认为这种材料独特的局部可驾驶性是有效爬行的前提。如下图所示，他将热源控制在不同的范围内，使得软体机器人可以实现三种爬行形式:一是弓起前肢；其次，躯干拱起带动后腿向前；第三是后腿拱起推动前肢向前。重复前面的组合就可以轻松实现抓取。

他说，制作软机器人爬行的方法是受他的导师罗伯特·谢泼德(Robert Shepard)的启发。Shepard在十年前的研究工作中首次提出了基于空气动力学的四足软机器人，相关论文“多步态软机器人”于2011年在PNAS发表。

软机器人的举重能力是这种材料的第三个特点。实验发现，当机器人的驾驶员只有56mg时，它可以举起一个接近自身体重700倍的重物(40g)。

通过举重实验，李硕测得了材料的做功能力，即软机器人对外做功与自身重量之比(约63焦耳/千克)，通过计算和模拟可以得到材料的能量密度(约1 8 0千焦/立方米)。这两项数据都创下了3D打印智能软材料的新纪录。

由响应性高分子材料制成的柔性智能执行器在许多领域具有广阔的应用前景。对于液晶弹性体，传统的应用场景包括但不限于触觉显示器、人造肌肉致动器和微驱动开关。

李硕表示，除了软机器人这一新的研究领域，本文提到的驱动器和传感器的例子在其他热门研究方向上还会有更多新颖的应用有待探索，如柔性电子设备和植入式医疗设备。就读于北京二中，去年获得优秀自费留学生奖学金。

李硕通过标准化考试S A T和托福直接申请到UIUC读本科，并在大二时加入了John A Rogers院士的研究小组。本科期间，他深度参与并促成的两个项目分别发表在C e l l和Advanced Materials期刊上。

在康奈尔大学研究组读博期间，谢泼德教授关于可拉伸显示材料的研究论文主要发表在《科学》和《先进材料》等期刊上。目前其G o o g l e S c h o l a r的引用量为2450，2020年获得国家优秀自费留学生奖学金(特别优秀奖)。

继可拉伸显示材料之后，李硕博士期间的另一个研究方向是基于刺激响应智能材料的柔性机器人。传统上，机器人的驱动、传感和控制可以由单个模块实现。

刺激响应智能材料为机器人提供了一种新的自下而上的思路，即材料本身可以集成机器人所需的三大重要功能，从而实现材料本身就是机器人的目的。

据悉，这项研究成立于2018年底，旨在通过液晶弹性体独特的热机械响应和光学特性，探索实现材料机器人的可能性。

不过他也承认准备过程很漫长。在半年内阅读了大量文献后，他找到了一条他认为更高效的合成路径。

然后开始实验，对打印机进行了改造调试，优化了材料的流体性质。实验持续了半年。2020年3月，学校因新冠肺炎疫情被迫停课。在实验室关闭之前，他完成了实验并开始写文章。

据悉，李硕1992年出生于Xi，小学随父母移居北京。后来在北京二中读完中学，通过标准化的s at和托福直接申请到伊利诺伊大学香槟分校(U I U C)读本科。他从本科开始就在读材料工程专业，博士期间来到康奈尔大学。

目前，李硕正在美国西北大学进行博士研究，并继续师从约翰·罗杰斯院士。谈及未来，他打算在两三年左右的时间里出站做博士后，届时将在高校寻找教职工。