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为解决生物杂交机器人设计、控制等难题，研究人员开展以酵母发酵驱动和生物阻抗传感为核心的软机器人研究。结果表明酵母发酵能产生驱动力，且生物阻抗可监测其状态。该研究为生物杂交机器人发展奠定基础。
在科技飞速发展的当下，机器人领域也在不断探索创新。传统机器人往往结构僵硬、功能单一，难以适应复杂多变的环境，就像在充满障碍的森林中，笨拙的传统机器人举步维艰。而软机器人受生物机体适应性启发应运而生，它能将传感、驱动和控制融合，具备高度灵活性和多功能性。生物杂交机器人更是进一步，把生物细胞与人工组件相结合，试图利用细胞的天然驱动和传感能力，开拓智能机器人的新方向。
然而，这条探索之路困难重重。生物杂交机器人在设计和建模方面极为复杂，因为生物和机器人组件的多面性以及它们之间的动态相互作用，使得设计需要深入理解生物行为和机器人原理，还要考虑非线性生物反应和建模的不确定性。实现自主控制也面临挑战，不可预测的生物动态需要先进的控制算法来适应变化。此外，将这类机器人从实验室推向实际应用，还得解决稳定性和伦理等问题。比如在医疗场景中使用，如何确保其在复杂的人体环境中稳定运行且不会引发伦理争议，都是亟待解决的难题。
为了突破这些困境，研究人员开展了关于酵母驱动与生物阻抗敏感的生物杂交软机器人的研究。他们利用酵母发酵的特性，探索其在软机器人系统中的驱动和传感潜力。该研究成果发表在《Cyborg and Bionic Systems》杂志上。
研究人员运用了多种关键技术方法。首先是生物阻抗技术，通过测量生物组织的电特性，以非侵入性的方式监测酵母发酵的各种参数，如细胞密度、生长速率等。他们设计了一种可调单电阻振荡器（SCRO）电路，结合数字电位器来测量阻抗频率，进而跟踪酵母的代谢活动和细胞结构变化。实验中还用到了压力测量技术，通过压力传感器监测酵母发酵产生的气体压力，以分析其与酵母生长动力学的关系 。
下面来看看具体的研究结果。
- 酵母的代谢特性及相关模型：酵母（如酿酒酵母Saccharomyces cerevisiae ）在富含营养的培养基中，30 - 40°C 下易于培养。其生长经历延迟期、指数增长期和稳定期等阶段。在指数增长期，酵母细胞快速繁殖并产生大量二氧化碳，其生长速率可用数学模型描述（N=N0ekt ，k=ln(2)/T ）。研究人员利用生物阻抗技术和 SCRO 电路，结合 Cole 模型（Z(ω) = REx + (Rcw - REx)/(1 + (jωτ)α) ）来描述酵母发酵过程中生物组织的电特性变化，建立了酵母生长速率与驱动功率的关系模型。
- 酵母驱动的充气膜致动器研究：研究人员对酵母驱动的充气膜致动器进行实验。在不同糖浓度下，观察到随着糖浓度增加，气体产生量增加，致动器的峰值位置在一定范围内上升，但过高糖浓度（21%）会使峰值位置下降。测量致动器施加的力时发现，力的变化与糖浓度有关，不过 21% 糖浓度时力的测量存在困难，因为该浓度下功率不稳定，会导致酵母溶液进入致动器。此外，实验还探索了致动器驱动力的再生，发现酵母可使致动器充气约 3 个周期，但后续由于酵母被泵移除，充气能力逐渐下降。
- 酵母驱动的软肢体弯曲研究：在不同温度下对酵母驱动的软肢体致动器进行研究。结果显示，温度对致动器性能影响显著。在 20 - 60°C 范围内，随着温度升高，致动器运动速度加快；但在 80°C 时，由于高温影响酵母代谢，致动器运动速度减慢。通过高斯过程回归建模，发现该模型能解释 83% 的致动器偏转角方差，表明可以利用酵母阻抗作为传感器来实时控制机器人运动。
- 酵母作为触觉传感器的研究：对充满酵母的充气膜致动器施加正弦波力进行实验。通过快速傅里叶变换（FFT）分析和互相关分析发现，致动器的压力和频率响应与施加力之间存在显著相关性。压力与力成正比，而酵母频率与压力和力成反比。同时，该研究还确定了传感器系统的分辨率，力的最大分辨率为 7×10?5 N，压力为 9×10?6 bar ，这表明酵母生物阻抗可作为外部感知传感器检测外部变化。
- 酵母驱动系统在组织触诊和抓取应用中的研究：利用酵母驱动的充气膜致动器模拟组织触诊，可区分不同硬度的组织（如用明胶模拟健康组织，硅胶模拟癌组织）。在抓取实验中，酵母驱动的抓取系统能通过偏转角度和阻抗变化感知抓取物体的过程，尽管响应速度较慢，但展示出了在处理精细任务方面的潜力。
综合研究结论和讨论部分，这项研究意义重大。它证明了酵母发酵和生物阻抗技术能够有效地为微生物生物杂交机器人系统提供动力并进行监测。酵母驱动的系统可作为驱动器、本体感受传感器和外部感受传感器。虽然酵母驱动的系统响应速度比传统驱动方法慢，但这种特性使其适用于需要自适应和节能响应的应用场景，如环境监测和生物医学系统。而且酵母具有生物可降解性、无需外部阀门和泵等优点，其作为驱动器和传感器的双重功能也增强了在机器人系统中的通用性。该研究为生物杂交机器人的发展开辟了新路径，为未来设计更智能、更高效的生物杂交机器人奠定了基础。
