肌肉驱动软体机器人游泳者的正向工程设计及其在中等雷诺数流体环境中的突破性表现

研究人员针对生物混合机器人领域肌肉驱动效率低下的问题，开发了一种基于非线性力学设计的柔性鞭毛型游泳机器人。通过优化肌肉-支架机械耦合和神经肌肉协同培养，实现了86.8 μm/s（0.58体长/分钟）的游动速度，较现有技术提升两个数量级。该研究为中等雷诺数（Re~1）流体环境中的微型机器人运动机制提供了新见解。

　　

在生物混合机器人研究领域，如何实现微型游泳器的高效运动一直是个重大挑战。传统生物驱动系统受限于低雷诺数（Re<10^-3）环境下的运动效率，其速度往往远低于自然界的微生物（如精子游速可达100体长/分钟）。更棘手的是，现有肌肉驱动系统存在收缩幅度小、神经控制不完善等问题，导致推进力不足。这些瓶颈严重制约了生物混合机器人在微创医疗、环境监测等领域的应用前景。

为突破这些限制，研究人员在《SCIENCE ADVANCES》发表了一项创新研究。他们巧妙地将非线性力学原理与生物组织工程相结合，开发出新型肌肉驱动软体游泳机器人。该系统的核心突破在于：通过精密设计的柔性铰链机构，将肌肉环的线性收缩转化为尾部大角度偏转（Δθ>4°），同时利用运动神经元共培养技术显著提升肌肉收缩性能。

研究团队采用多学科交叉的技术路线：1）通过微加工技术制备具有梯度刚度的PDMS支架；2）构建环形C2C12骨骼肌组织与运动神经元（mESC来源）的3D共培养系统；3）建立弹性流体动力学模型模拟低Re条件下游泳动力学；4）采用粒子轨迹成像技术解析流场特性。特别值得注意的是，实验使用密度梯度悬浮技术使机器人在Percoll-培养基界面实现无接触游动。

【生物混合游泳者设计】研究首先通过理论计算确定最佳精子数（Sp=1.4）和尾部刚度，设计出包含头部、柔性联轴器和鞭毛尾部的整体架构。其中创新的滑块-曲柄式柔性机构可将肌肉80μm的收缩位移转换为5.8°的尾部偏转，但校准发现支架头部意外成为主要柔度来源。

【实施与表征】肌肉环培养实验显示，在0.1-1 μN/μm锚定刚度范围内，肌肉趋向于维持536±112 μN的动态稳态张力，不受刚度突变影响。引入运动神经元后，仅2天内肌肉收缩性能提升4倍，电刺激响应频率可达20Hz。共聚焦成像证实肌动蛋白（α-actinin）已形成横纹肌节结构。

【游泳实验】在Re~0.33条件下，机器人达到峰值速度86.8 μm/s，远超低Re模型预测值。粒子示踪实验揭示当尾部角速度超过460 μm/s阈值时，流场呈现涡旋结构，证实惯性效应主导了推进机制转变。通过编程微操纵器复现该过程，发现尾部偏转>4°时产生"弹道式"持续运动（τ=2.8s）。

这项研究在多个维度实现重要突破：首先，提出的柔性机构设计原则为生物-机械界面优化提供了新思路；其次，发现肌肉在发育过程中具有"刚度不敏感"特性，这为生物执行器设计提供了关键参数窗口；最重要的是，首次在肌肉驱动系统中证实了中等Re（10^-1-10¹）流场的可利用性，这为开发新一代高速微型游泳机器人奠定了理论基础。该成果不仅推进了生物混合机器人领域的发展，也为神经肌肉发育研究和仿生推进器设计提供了重要技术平台。未来通过优化尾部几何形状和驱动频率，有望实现更接近生物自然游速（如蝌蚪级）的仿生运动性能。

研究同时留下若干待解问题：包括长时间培养中的肌肉退化现象（约DIV11开始出现肌管回缩），以及惯性主导区与粘性主导区之间的精确转换阈值。这些发现为后续研究指明了方向，包括探索ECM降解抑制剂（如E-64）的稳定作用，以及开发能适应更广Re范围的混合推进策略。