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復旦研究團隊報道了一種AI強化學習算法控制的表面爬行微納機器人
發布日期:2025-06-23 

液體環境中的微納機器人普遍具有高效的運動能力,已在光學和生物醫學等領域展現出廣闊應用前景,如衍射光學成像、體內藥物遞送和微創醫療操作等。然而在陸地環境中,微尺度表面粘附力和摩擦力的顯著波動使得微納機器人的定向可控運動面臨巨大挑戰。

近日,復旦大學智能機器人與先進制造創新學院/智慧納米機器人與納米系統國際研究院的梅永豐教授、崔繼齋青年研究員團隊報道了一種新型陸上微納機器人,該機器人依靠三維薄膜的非互易變形產生穩定可控的非對稱力,并結合AI強化學習算法實現了精準運動控制。相關成果以研究論文在《美國科學院院刊》(Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America)上發表,題為《基于非互易變形的三維納米薄膜作為微納機器人實現陸上運動》(“Terrestrial locomotion of microscopic robots enabled by 3D nanomembranes with nonreciprocal shape morphing”)。

研究簡介

研究團隊首先通過理論證明,非互易變形能夠克服表面力的波動,實現高效的定向運動。在此基礎上,團隊采用自卷曲工藝將二氧化釩納米薄膜構造成三維微納機器人,并利用激光驅動與二氧化釩固有的相變滯后特性協同實現非互易變形。實驗表明,該機器人可在硅片、紙張、砂紙、樹葉乃至垂直墻面等多種陸地表面實現可靠的定向運動。此外,微納機器人的外形可按需設計為方形、圓形以及仿生蜘蛛、瓢蟲等多種形態(圖1),并均可在高頻激光的精準驅動下實現全向運動,例如微機器人順利穿過迷宮環境。

圖片

圖1

團隊進一步展示了該陸上微納機器人的潛在應用,并構建了基于人工智能算法的微納機器人操縱系統。通過對微納機器人集群的控制自組裝,形成預設圖形,可能用于顯示與芯片實驗室(Lab on a chip)應用中;通過利用二氧化釩相變過程中的電阻變化,令微納機器人導通電路從而點亮燈泡,為柔性電子提供新思路。此外,研究團隊基于強化學習的人工智能控制算法,通過配合振鏡系統對激光位置進行高速切換,可控制不同形狀的微納機器人朝目標方向運動(圖2A-B)。利用訓練后的AI控制系統,微納機器人可自主遵循復雜的軌跡運動,例如書寫“hello world”等字樣(圖2C)。

圖片

圖2

綜上所述,該研究奠定了陸地微納機器人的理論和技術基礎,為其在納米光子、微電子和生物醫學等前沿應用的發展鋪平了道路。

論文第一作者為汪洋博士,通訊作者為梅永豐教授、崔繼齋青年研究員。該工作得到了國家重點研發計劃、國家自然科學基金、上海市科委等項目的資助和支持,部分實驗在復旦大學微納加工與器件公共實驗室開展,部分理論計算工作基于復旦大學CFFF平臺開展。

文章信息:

Yang Wang, Xing Li, Chang Liu, Yunqi Wang, Chunyu You, Hong Zhu, Zhi Zheng, Ziyu Zhang, Guobang Jiang, Xiang Dong, Tianjun Cai, Ziao Tian, Zengfeng Di, Gaoshan Huang, Xiangzhong Chen, Enming Song, Jizhai Cui*, Yongfeng Mei*, Terrestrial locomotion of microscopic robots enabled by 3D nanomembranes with nonreciprocal shape morphing, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2025, 122(25), e2500680122.

文章鏈接:

http://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2500680122
文章來源:復旦大學納米機器人國際研究院