史丹佛機器人研討會：利用變形物質實現具身智能

透過變形物質實現具身智能

在變形材料與機構的背景下，具身智能（Embodied intelligence）是指硬體系統透過形狀改變以及可調式材料與結構，展現出一定程度的可編程性或決策能力。這種方法超越了傳統的機電系統，能夠應用於網絡物理安全（cyber-physical security）、極端環境下的無電子機器人，以及永續且可生物降解的野外機器人。

物理驅動的計算設計

將物理現象與計算演算法結合，可以創造出攜帶「隱藏力量」的材料，以實現精確且自主的變形。

殘餘應力與自我折疊

利用熔融沉積建模（FDM）列印，可以將殘餘應力鎖定在形狀記憶聚合物中。透過在非收縮材料上方列印收縮材料，可以創建一個在受熱時會彎曲的雙層結構。這種基於物理的方法，結合折紙平坦化演算法，使得生產扁平包裝結構成為可能，這些結構在放入熱水中時會自我組裝成複雜的 3D 形狀——例如「Stanford Bunny」。

差異膨脹與表面圖案化

當膨脹凝膠的生長率受到表面圖案調節時，就會發生差異膨脹。透過在凝膠的一側引入亞毫米級的溝槽，有溝槽的一側膨脹速度會比沒有溝槽的一側慢，從而導致材料彎曲。

這種機制廣泛適用於軟物質，包括：

• 生物醫學設備： 與人體相容的 PDMS 基凝膠機器人。
• 食品工程： 變形義大利麵，可以扁平包裝以節省空間，並在煮沸時呈現特定的 3D 形狀。
• 軟體夾持器： 半自主夾持器，在溶劑中彎曲以抓取物體，並在恢復到扁平狀態時釋放物體。

透過機構放大智能

雖然智能材料對刺激有反應，但它們通常缺乏自由度（DoF）。將這些材料與柔性機構（compliant mechanisms）結合可以增加可編程性和可控制性。

可重構的自由度

透過將剛度可變棒（嵌入加熱線的形狀記憶聚合物）整合到柔性機構中，研究人員可以選擇性地鎖定或解鎖特定的自由度。使用基於螺桿代數（screw algebra）的合理設計流程，可以設計出在所有六個自由度（X、Y、Z 方向的平移與旋轉）上皆可完全重構的系統。

機械邏輯與網絡物理安全

柔性機構可用於構建純機械邏輯電腦。例如，可以設計一個機械門閂，需要特定的三個不同動作序列（例如：Z 軸平移，然後旋轉，然後 Y 軸平移）才能解鎖。透過嵌入智能棒，可以透過改變哪些棒材變軟來重新編程所需的邏輯序列。

用於高速響應的雙穩態致動器

形狀記憶合金（SMA）通常反應緩慢且力量微弱。然而，透過將 SMA 線圈嵌入雙穩態機構（3D 列印框架內的拉伸薄膜）中，緩慢的致動器可以觸發結構的快速「翻轉」。這使得創造高速、兩棲機器人成為可能，這些機器人可以透過翻轉身體形狀在行走與游泳模式之間切換。

混合智能與網格機器人

將機械智能（材料驅動）與計算智能（可編程控制）結合，可以設計出複雜的多目標機器人系統。

網格機器人的肌肉協同作用

為了避免為數十個獨立致動器佈線的複雜性，研究人員應用了生物學中的「肌肉協同作用」（muscle synergy）概念，將多個致動器分組。利用遺傳演算法和強化學習，實驗室開發了優化流程，以確定網格機器人的最佳通道分組和控制序列。這使得擁有數百個桁架的機器人僅需使用少數控制模組即可執行複雜任務——例如行走、旋轉和傾斜。

變形網格的潛在應用

• 醫療保健： 能自動適應患者體型或姿勢的變形網格床。
• 混合實境： 透過改變形狀和重心，在混合實境環境中呈現物理物體的物理網格。

生態物理 AI

生態變形物質專注於完全由環境能量（陽光、濕度、地熱）驅動，並最終能生物降解進入環境的系統。

仿生種子載體

受 Eodium 種子的啟發（該種子使用對濕度有反應的線圈將自己鑽入土壤），實驗室開發了由木皮製成的可生物降解種子載體。這些載體透過自我鑽入地面來對降雨做出反應，提高了造林工作中樹種的發芽率。這些系統可以配備天線進行無線通訊，以監測地下狀況。

無電子自動花園

透過創建一系列刺激響應式泵和閥門（例如：利用空氣溫度波動產生壓縮空氣的熱響應泵，以及濕度敏感的折斷閥），實驗室可以構建作為機械邏輯運行的氣壓電路。這使得創建完全自我調節的花園成為可能，無需使用電力即可根據環境觸發條件進行澆水、施肥和保護植物。