ACS Nano：自帶導航系統的“迷宮達人”—微納機器人

【引言】

近年來，許多研究證實人工微納機器人在藥物傳送、生物傳感、環境修復、活性材料組裝、納米印刷成像等方面具有廣闊的應用前景，然而，由于閉環控制系統的限制，目前微納機器人只能在二維或者三維空間內沿著預定的路徑朝特定的目標點運動，其在復雜多變的環境中運動仍是巨大挑戰。雖然研究者們在納米機器人的運動控制方面付出了許多努力，進行了無數次的嘗試，但極少關注于實現納米機器人在復雜環境和不可預測場景中的全自動運動。因此，探索微納機器人的智能控制系統并實現機器人在復雜環境中無碰撞運動十分重要。

【成果簡介】

近日，哈爾濱工業大學李隆球教授、加州大學圣迭戈分校Joseph Wang教授（共同通訊作者）在ACS Nano上發表最新研究成果 “Autonomous Collision-Free Navigation of Microvehicles in Complex and Dynamically Changing Environments”。在該文中，研究者設計了能夠在復雜環境中精準導航的智能微納機器人。此智能微型機器人的全自動導航系統由顯微鏡CCD相機、人工智能規劃器、磁場發生器組成。顯微鏡CCD相機為化學驅動的Janus微球機器人提供實時定位，同時通過檢測周圍環境為其規劃理想無碰撞的行駛路徑。該研究發現自主導航系統能夠引導微納機器人在錯綜繁雜環境中運動、躲避動態障礙物，還能應用于復雜生物體系中的診斷治療，在多種現實場景中，此智能微納機器人具有非常廣泛的潛在應用。

【圖文導讀】

圖1?自適應控制微型機器人的自主導航系統示意圖

（a）微型機器人自主導航系統示意圖；

（b）微型機器人閉環反饋自主導航機理的總體流程圖；

（c）微型機器人自主導航系統的感知（Ⅰ）、作出決定（Ⅱ）、開始運動(Ⅲ）示意圖。

圖2 微型機器人自主導航系統躲避固定障礙物的能力表征

（a，b）智能控制（a）和無智能控制（b）微型機器人時在固定障礙物存在的環境中運動圖解；

（c-g）自主導航微型機器人的移動軌跡示意圖（c: 0 s；d: 8 s；e：16 s；f：24 s；g：32 s）；

（h-l）自主導航微型機器人實際移動軌跡 （h：0 s；i：8 s；j：16 s；k：24 s；l：32 s）；

（m）微型機器人自主導航系統的計算模擬路徑與實際路徑對比圖；

（n）碰撞概率相對于微型機器人/固定障礙物安全距離、微型機器人速度的函數關系圖。

注：c-l圖中的標尺均為20 μm；Janus微球機器人（直徑：4.74 μm）由含有5% H₂O₂的溶液提供動力。

圖3 微型機器人自主導航系統在復雜環境中工作圖解

（a）自主導航微型機器人在微型迷宮中運動圖示：Ⅰ—感知、Ⅱ—路徑規劃、Ⅲ—作出決定、Ⅳ—開始運動；

（b）微型迷宮示意圖；

（c）微型機器人在迷宮中的初始位置；

（d）微型迷宮中實時路徑規劃圖；

（e） 微型迷宮中自主導航微型機器人的實際運動路徑圖；

（f）多重路徑的復雜微型迷宮示意圖；

（g）復雜微型迷宮中微型機器人的初始位置；

（h）復雜微型迷宮中實時路徑規劃圖；

（i）復雜微型迷宮中自主導航微型機器人的實際運動路徑圖；

注：b-i圖中的標尺均為50 μm；Janus微球機器人（直徑：4.74 μm）由含有5% H₂O₂的溶液提供動力。

圖4 智能微型機器人躲避運動物體性能表征

目標點在右而障礙物位于頂端時，（a）微型機器人躲避動態障礙物示意圖、（b）實時路徑規劃示意圖、（c）自主導航微型機器人躲避動態運動障礙物的實際運動路徑圖；

目標點和障礙物都位于頂端時，（d）微型機器人躲避動態障礙物示意圖、（e）實時路徑規劃示意圖、（f）自主導航微型機器人躲避動態運動障礙物的實際運動路徑圖；

障礙物為動態運動納米線時，（g）微型機器人躲避動態納米線障礙物示意圖、（h）實時路徑規劃示意圖、（i）自主導航微型機器人躲避動態運動障礙物的實際運動路徑圖。

注：b-i圖中的標尺均為50 μm；Janus微球機器人（直徑：4.74 μm）由含有5% H₂O₂的溶液提供動力。

圖5 智能微型機器人在治療診斷方面的圖像識別能力

（a）自主導航微型機器人在治療診斷方面的應用圖解：Ⅰ—感知、Ⅱ—作出決定、Ⅳ—開始運動；

（b，c，d）癌細胞、紅細胞、混合細胞實物圖像；

（e，f，g）微型機器人自主導航系統識別癌細胞、紅細胞、混合細胞的圖像；

（h）微型機器人自主導航系統在癌細胞和紅細胞的混合細胞溶液中規劃路徑示意圖；

（i） 微型機器人在混合細胞溶液中實際運動路線。

注：b-i圖中的標尺均為50 μm；Janus微球機器人（直徑：10 μm）由含有5% H₂O₂的溶液提供動力。

【小結】

在文中，研究者介紹了一類先進的自主導航系統，為微型機器人在多種錯綜復雜環境中提供高效的路徑規劃，該系統由提供實時視覺信號的相機、檢測動態障礙物并規劃運動路徑的人工智能規劃器、磁場發生器組成，能夠引導微型機器人在復雜環境中運動。同時，微型機器人通過視覺識別能夠識別生物體系中不同的生物目標并朝向指定目標運動。這類新型自主導航系統將會極大促進智能微納機器人在多種生物體系和納米操作工程中的應用發展。

文獻鏈接：Autonomous Collision-Free Navigation of Microvehicles in Complex and Dynamically Changing Environments（ACS Nano, 2017, DOI: 10.1021/acsnano.7b04525）

本文由材料人編輯部曾沙編譯，趙飛龍審核，點我加入材料人編輯部。

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