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Updated: Jun 13, 2025

08:24
Bioinspired Soft Robot with Incorporated Microelectrodes
Published on: February 28, 2020
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不对称的编织人工肌肉具有精确的电热驱动控制,由深度学习启用.
Wendi Wang1, Syed Rashedul Islam2, Xuan Wang1
1State Key Laboratory for Modification of Chemical Fibers and Polymer Materials, College of Textiles, Donghua University, Shanghai 201620, China.
ACS applied materials & interfaces
|May 30, 2025
概括
研究人员使用液晶弹性体纤维和碳纳米管线开发了一种新的电热驱动器. 这种人工肌肉在空气和水中表现出高性能,使用长期短期记忆 (LSTM) 模型进行精确控制.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 聚合物科学 聚合物科学
背景情况:
- 液晶弹性体 (LCE) 对人工肌肉具有前景,但在性能和控制方面面临挑战.
- 在各种条件下实现高执行性能和可靠的控制对于基于LCE的执行器至关重要.
研究的目的:
- 通过将碳纳米管线与LCE纤维集成来开发一种新的纤维形电热驱动器.
- 为了提高执行器的性能和可控性在不同的环境 (空气和水).
- 使用长期短期记忆 (LSTM) 模型来准确预测和控制执行应变.
主要方法:
- 使用Maypole编织机的不对称编织方法被用于创建复合执行器.
- 执行器的性能在提升能力,收缩率和在空气和水中应变率方面进行了评估.
- 一个长期短期记忆 (LSTM) 模型被开发和训练,以预测执行应变.
主要成果:
- 执行器表现出了卓越的性能,在2.5秒内提升了261倍的重量 (0.17MPa),在空气中收缩了45%.
- 在水中,执行器在3秒内实现了32%的收缩.
- 该LSTM模型准确预测了0.994的确定系数 (R2) 的执行应变,从而实现了更好的可控性.
结论:
- 新型编织电热驱动器在各种环境中表现出卓越的性能和适应性.
- 集成LSTM模型为灵活的机器人应用提供了精确和可编程的控制.
- 这项研究验证了基于LCE的执行器在先进应用中的潜力,包括音乐机器人和水下抓手.

