感測器雖然十分可靠,但難以建置於能像手指般緊握的柔軟四肢中。為此,美國康乃爾大學(Cornell University)的研究人員利用一種易於嵌入可變形夾具的新式軟性波導光感測器,克服了這項挑戰。

這項研究發表於最新一期的《科學機器人》(Science Robotics)期刊,在這篇主題為「透過可伸縮光波導的光電方式支配軟性義肢手臂」(Optoelectronically innervated soft prosthetic hand via stretchable optical waveguides)一文中,研究人員詳細描述由光學透明核心(在860nm時約有2dB/cm的傳播損耗)形成化學惰性可伸縮光波導的製造與作業,包覆成為光阻彈性體。一旦其中一端裝配LED,而另一端為光電二極體時,這些彈性體光波導可用於監測任何變形(拉伸、彎曲與壓縮)對於光傳播的影響。

在這項研究中的彈性體光波導是利用3D列印取得的低成本客製模具製造的,它具有每邊3mm的正方形輪廓,內部核心約1mm寬。其中幾個可容納在氣動的軟性義肢手指中,並可在實際應用環境中測試其感測功能。

20170103 opticalhand NT01P1 用於製造波導的製程步驟(每個步驟都具有相應的橫截面)

20170103 opticalhand NT01P2 實際的波導呈彎曲形狀

雖然本體感應通常發生在傳統的機械手臂上,並透過馬達運動編碼器結合大型的剛性多軸力/扭矩負載單元執行,但在這項研究中只有一種連續的軟性感測器能夠有效地支配軟性的義肢手。

在研究人員開發的軟性機器手上,每支手指都配備三個可彎曲成U型的波導,用於偵測整個手指的軸向應力。而在沒有軸向應力的手指中安裝剛性板,其中一個波導則在指尖處作為觸控感測器。

20170103 opticalhand NT01P3

由於原始波導模具的表面粗糙度取決於3D列印的解析度,這些波導的光學傳輸性能可經由設計為非等向性。這是因為波導核心介面的「頂部」具有原子級的平滑度,而「底部」核心介面則由於脫膜而具有平均6nm的粗糙度。這等非等向性意味著訊號的輸出取決於(向上或向下)彎曲的方向。這種訊號傳播的非等向性也可用於左右彎曲偵測的應用。

利用基於波導的光電感測器,研究人員得以偵測施加在彈性體矽膠手指的曲率、延展性與應力。

20170103 opticalhand NT01P4 將製造完成的手安裝在機器手臂上、掃瞄電腦滑鼠以及從感測資料中重建輪廓

分析這些光學資料(波導變形時的光損耗)顯示,這種軟性義肢手可以區別小至5m^−1的曲線,以及0.1mm數量級的粗糙度。在進行展示時,研究人員以手指拖曳簡單物件(如滑鼠)的掃描動作,顯示他們已能純粹從光學資料中重建滑鼠的形狀,包括滑鼠的滾輪與點擊動作。

這種機器手不僅能偵測形狀和紋理,還可根據三種波導的應力分析,偵測不同測試物件的柔軟度。

該研究並作出了結論:儘管這種軟性義肢手仍只是一種研究原型,但卻突顯了軟性光波導可作為感測器的通用性。此外,由於波導感測器以及致動器主體共享材料庫(矽晶、彈性體…),使得更多的感測器均可被整合於致動器或甚至取代致動器主體,以實現更高的感測器密度。利用來自LED的更大功率範圍(從基礎功率到環境光功率),以及擴大軟性致動器的壓力範圍,以更多力量按壓物件,從而能夠提高靈敏度。

研究人員強調,儘管感測器被建構在手指致動器內部的不同位置,但仍能觀察到訊號耦合。他們期望透過納入更多的感測器擷取更密集的資訊,輸出訊號也將實現越來越多耦合,但研究人員們預期,由於波導感測器的輸出極其精確且可重複,可以利用機器學習技術將輸入映射到輸出,或透過收集大量資料以執行更微妙的物件辨識。

編譯:Susan Hong

(參考原文:Light nerves to equip soft robots,by Julien Happich)