柔性将成为海洋机器人抓手必须具备的条件

海洋总面积约为3.6亿平方公里，约占地球表面积的71%，平均水深约3795米，据估计全球海洋中目前生活着各种海洋生物至少有20万种,总生物量大约342亿吨，这些生物的寿命有时候远大于人类的预期，但因为没有太好的海底，人类开发难度非常大。

例如水母这种生物，水母约有95％的水，使它们成为地球上最透明，最微妙的动物，但剩下的5％据生物学家称，目前已经产生了重要的科学发现，如绿色荧光蛋白（GFP），现在能被科学家广泛用于研究基因表达，以及生命周期逆转，可以成为对抗衰老的关键。水母还可能很好地拥有其他可能改变生命的秘密，但收集它们的难度非常大，这严重限制了人类对这种“被遗忘的动物群”的研究。

目前海洋生物学家水下采样机上可用的采样工具，主要是为海洋石油和天然气工业开发的，并且更适合于抓住和操纵岩石和重型设备而不是果冻，这种抓手会经常将它们粉碎成碎片。
 

现在，由哈佛大学Wyss生物启发工程研究所，John A. Paulson工程与应用科学学院（SEAS）和纽约州立大学巴鲁克学院的研究人员开发的一项新技术以超级形式提供了一种新的解决方案。柔软的水下夹持器，使用轻轻但牢固地将其类似于fettuccini的手指缠绕在一只水母上，然后释放它而不会造成伤害。夹具详细情况在Science Robocs上发表的一篇新论文中有所描述。

“我们的超级温和抓手比现有的深海采样装置明显改进了果冻和其他柔软的生物，否则几乎不可能完整收集，”第一Nina Sinatra博士说。“这项技术还可以扩展到改进水下分析技术，并允许广泛研究海洋生物的生态和遗传特征，而不会将它们从水中带走。”

插图展示了连接到遥控车辆的软机器人致动器（绿色）的设想应用。

夹具的六个“指状物”由薄而扁平的硅胶条组成，中间通道粘合到一层柔韧但更硬的聚合物纳米上。手指连接到矩形的塑料“手掌”上，当它们的通道充满水时，在纳米纤维涂层侧的方向上卷曲。每个手指施加极低的压力 - 约0.0455kPA，或小于人眼睑在其眼睛上的压力的十分之一，相比之下，目前最先进的软海洋抓手，用于捕捉比水母更精细但更健壮的动物，发挥约1 kPA。

研究人员将他们的超柔软抓手安装到一个特制的手持设备上，并了它在水箱中抓住人造硅胶水母的能力，以确定成功采集样品所需的定位和精度，以及最佳角度以及捕获水母的速度。然后，他们转向新英格兰水族馆的真实物品，在那里他们使用夹子抓住“游泳月亮果冻”，“果冻脂肪”和“果冻”三只水母，所有这些都和高尔夫球大小相当。

夹子成功地将每只水母捕获在装置的手掌上，并且水母不能从手指的抓握中脱离，直到夹子减压为止。水母在被释放后没有表现出压力或其他不良影响的迹象，并且在出现磨损迹象之前，手指能够打开和关闭大约100次。

软机器人夹持装置的设计，带有四个执行器轮毂，插图：不同的部件，包括可以安装六个执行器手掌。

“海洋生物学家长期以来一直在寻找一种复制人类手部温和性的工具，与来自难以接近的环境中的水母等微妙动物相互作用，”共同作者David Gruber博士说，他是生物学教授，纽约州立大学巴鲁克学院的环境科学和国家地理探索者。“这种抓手是不断增长的软机器人工具箱的一部分，它有望使水下物种收集变得更容易和更安全，这将极大地提高对数百年来研究不足的动物的研究速度和质量，给我们一个更全面地了解构成我们海洋的复杂生态系统。“

超软抓手是使用软机器人进行水下采样的创新，Gruber和Wyss创始核心教员Rob Wood博士之间的持续合作。这产生了折纸式RAD采样器和多功能“柔软手指”，以收集各种难以捕获的生物，包括鱿鱼，章鱼，海绵，海鞭，珊瑚等。

“软机器人技术是解决各种领域长期问题的理想解决方案，因为它采用了灵活的材料，将传统机器人的可编程性和坚固性与前所未有的温和性相结合，”伍德说。未来或对工业以及更柔性的机器人都提供更好的解决方案。

该团队正在继续完善超软抓手的设计，旨在进行研究，评估水母对抓手持有的生理反应，以更明确地证明它们不会引起动物的压力。伍德和格鲁伯也是施密特海洋研究所“设计未来”项目的联合首席研究员，并将在2020年研究船Falkor即将进行的远征中进一步测试他们的各种水下机器人。

“在Wyss研究所，我们总是在问，'我们怎样才能做得更好？' Rob Wood和他的团队用来解决存在于开阔海域而不是实验室中的现实问题的聪明才智和开箱即用的思维给我留下了深刻的印象，这有助于大大推进海洋科学。“Wyss研究所创始主任Donald Ingber表示，人们对于机器人的研究，目前还是停留在简单的应用领域拓展，对于行业更加深入，对于部分领域的开拓才能实现根本性突破，而这些，有用一个开阔的思路是非常重要的！

该研究成果如果能够顺利降低成本，或许能在非常多的领域取得更广阔的应用前景！该项研究对于目前的柔性抓手，或许也能成为一个不错的导向和路径。
来源；中国机器人网