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新闻Robotics & Automation News5 天前
ETH研发肌肉-水凝胶协同生物致动器，运动幅度提升11倍
本文由 AI 根据公开内容整理，可能有误，请以原文为准：ETH scientists set to bring Terminator-style robots to life with lab-grown muscles（Robotics & Automation News）
核心内容
苏黎世联邦理工学院（ETH）软体机器人实验室在《Nature Communications》发表研究，提出一种活体骨骼肌与3D打印水凝胶支架协同设计的生物致动器制造范式。该致动器长约1.5厘米，由小鼠肌细胞培养而成，通过电刺激触发收缩。相比传统独立设计肌肉与支架的方案，新系统运动幅度提升11倍，单次收缩可跳跃5毫米（约体长1/3），步行速度达6.2毫米/秒，刷新同等尺度生物混合机器人移动速度纪录，并具备游泳与抓取能力。
技术核心在于利用计算机仿真与优化算法同步搜索肌肉几何构型与支架力学属性的最佳匹配，而非事后适配。支架采用xolography光刻技术3D打印，耗时约1分钟，表面微槽结构引导肌纤维定向锚定，显著降低力传递损耗。实验数据反馈至仿真模型形成闭环迭代。当前系统仍依赖营养液维持活性，迈向宏观应用需解决人工血管供氧排废及活体组织批次一致性难题，但已确立肌形作为可编程设计变量的工程价值。
关键看点
- 协同设计范式：算法同步优化肌肉布局与水凝胶支架属性，运动幅度较传统分立设计提升11倍
- 运动性能突破：1.5cm致动器跳跃高度达体长1/3，步行速度6.2mm/s创同尺度生物混合机器人新高
- 精密制造工艺：xolography光刻1分钟成型支架，微槽结构引导肌纤维定向排列以最大化力传递效率
- 工程化瓶颈：宏观应用受限于体外营养液依赖，亟需构建人工血管系统及解决活体组织批次差异
工程与产业观察
该研究将生物致动器从“肌肉附着”推向“肌骨一体化计算设计”阶段，证明软组织形态本身可作为机器人动力学设计变量。虽离实用尚远，但其仿真-制造闭环方法论为具身智能提供了超越机电执行器的柔性驱动新路径，提示未来生物混合机器人研发需深度融合细胞生物学与拓扑优化算法。
来源
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