《Responsive Materials》：Biomimetic robots driven by smart materials: Motion forms, stimulation methods and applications
编辑推荐：
仿生机器人通过模拟生物系统，展现出对复杂环境更强的适应性和任务灵活性。然而，传统机器人依赖传统材料与刚性结构，限制了其实现仿生功能的能力，难以完整复现生物体的复杂行为。智能材料具有刺激响应性、形状适应性和可控性等特征，可作为驱动器以克服上述局限，显著提升仿生机
仿生机器人通过模拟生物系统，展现出对复杂环境更强的适应性和任务灵活性。然而，传统机器人依赖传统材料与刚性结构，限制了其实现仿生功能的能力，难以完整复现生物体的复杂行为。智能材料具有刺激响应性、形状适应性和可控性等特征，可作为驱动器以克服上述局限，显著提升仿生机器人的机动性与环境适应性。智能材料与仿生机器人的融合已成为极具前景的研究方向。本综述总结了由智能材料驱动的仿生机器人的最新研究进展。首先，讨论了适用于机器人驱动的智能材料的相关性能。随后，从运动模式的角度详述了智能驱动仿生机器人的运动能力，并综述了驱动这些系统所采用的刺激方法。最后，分析了智能材料在仿生机器人实际应用中驱动其运行的潜力，并展望了未来研究方向，以应对材料、设计和系统层面的挑战与潜在突破。
1 引言
智能材料是一类能够感知环境变化并做出相应响应的先进材料。这类材料通常表现出形状记忆效应、自适应变形能力以及多场耦合行为，并能够根据环境刺激动态调整其结构与性能。例如，形状记忆合金（SMAs）、形状记忆聚合物（SMPs）及响应性弹性体可在特定刺激下发生可逆变形或性能变化。凭借这些特性，智能材料在结构设计与功能集成中发挥关键作用，不仅简化了复杂系统的驱动与控制，还实现了结构与功能的一体化，为高效、可控、多功能工程系统的发展提供了有力支撑，在先进制造、柔性器件和智能结构等领域具有广阔应用前景。
在长期自然进化过程中，动植物逐渐形成了高效性与适应性兼备的结构系统。这些生物结构在力学性能、能量利用和环境响应方面表现出显著优势，使其即使在复杂工况下也能保持优异的稳定性和可靠性。因此，从生物原型中提取结构设计原则，不仅有助于突破传统工程设计的局限，也为高性能材料与系统开发提供了新途径。仿生设计方法进一步推动了机器人技术的发展。通过模拟生物的 locomotion、感觉机制和自适应行为，仿生机器人在复杂环境中展现出增强的机动性、灵活性和环境适应性。然而，传统机器人结构和材料在实现复杂仿生行为方面仍存在局限，单材料与固定结构的约束限制了仿生结构与功能的协同。环境响应型智能材料的引入是克服传统仿生机器人局限的关键，为设计更逼真、更高效的仿生机器人提供了新技术路径。本综述概述了智能材料驱动仿生机器人的最新研究进展，涵盖适用于驱动的智能材料、可实现的运动行为、运动模式及应用场景。
2 用于驱动仿生机器人的智能材料
采用传统材料和刚性驱动机构制造的机器人通常柔性差、自主调节能力弱、集成密度低，难以满足仿生机器人在多场驱动和环境适应方面的严格要求。智能材料能够感知外部刺激，并通过形状、性质或功能的可控变换作出主动响应，具有可控变形、能量转换、环境响应和自感知等特性，可将温度、磁场、光等外部激励转换为机械运动或功能输出，为柔性化、微型化和智能化机器人驱动提供了创新解决方案。
2.1 形状记忆聚合物
SMPs是一类典型的刺激响应材料，能在特定外部触发条件下改变构型，并在去除刺激后维持变形状态，当环境再次变化时又可逆地恢复初始构型。SMPs具有可逆变形、高灵敏度可调驱动模式和多样化触发类型等优势，能有效模拟生物体的形态变化和多模态感知行为。SMPs具有由交联节点和聚合物链段构成的三维分子网络结构，基于分子架构和交联机制可分为热塑性和热固性两类。形状记忆效应源于编程过程中存储在网络内的弹性应变能，当外部刺激触发可逆相变时，链段活动性被激活，存储的能量释放驱动恢复至永久形状。根据刺激类型，SMPs可分为热响应型、光响应型和磁响应型。热响应体系应用最广，其驱动由熵驱动的链段重排主导；光响应体系通过光敏基团实现光化学转化，可实现空间寻址的非接触驱动；磁响应体系通过焦耳热或磁热效应恢复永久形状。SMPs具有变刚度和主动变形特性，可实现自感知能力，为机器人轻量化设计提供了理想策略。尽管存在粘弹性蠕变、响应速度慢和热导率低等固有局限，研究人员已通过优化分子网络结构、引入导热或增强填料等策略加以改善，使SMPs成为软体机器人系统中优异的驱动材料。
2.2 形状记忆合金
SMAs是通过热弹性马氏体相变实现可逆宏观形状恢复的金属功能材料，其行为源于奥氏体和马氏体之间的可逆相变，可由热、电或磁刺激触发。SMAs具有两种相（奥氏体和马氏体）和三种晶体结构（孪晶马氏体、去孪晶马氏体和奥氏体）。形状记忆效应涉及低温变形后的热激活恢复，而伪弹性则使奥氏体相在机械加载卸载过程中产生可恢复应变。常规SMA体系分为Ni–Ti基、Cu基和Fe基三类。Ni–Ti基合金综合性能优异但成本高、加工复杂；Cu基合金成本低、可加工性好，但疲劳寿命短；Fe基合金强度高、成本低，但形状记忆效应弱。此外，传统SMAs普遍存在相变滞后和循环功能疲劳等固有缺陷。磁控形状记忆合金（MSMAs）是另一重要分支，通过磁场诱导马氏体变体重取向产生可逆应变，能够克服热惯性限制，实现千赫兹频率响应。SMAs因其大恢复应变和自感知能力，被视为传统驱动器的理想替代方案，广泛应用于可穿戴设备、移动机器人、机器人末端执行器、航空航天部件和生物医学器件。
2.3 其他智能材料
液晶弹性体（LCEs）结合了液晶的取向各向异性与聚合物网络的熵弹性，其驱动机制源于液晶有序度变化与聚合物网络弹性响应之间的耦合。LCEs具有轻质、高柔性、大可逆应变、高比功输出和可编程驱动等优点，在人工肌肉、软致动器和软体机器人领域应用广泛。水凝胶是由天然或合成大分子通过物理或化学相互作用交联形成的三维亲水网络智能材料，其刺激响应性和变形行为主要源于聚合物链上丰富的亲水基团。水凝胶具有高含水量、多孔柔性微结构和可调力学性能，表现出优异的生物相容性、可控降解性及对温度、pH和近红外光等多种刺激的响应能力。介电弹性体是低模量的可拉伸柔性电活性聚合物，其机电驱动源于麦克斯韦静电应力。介电弹性体具有快速响应、大变形和轻量化特点，可组装成多种仿生驱动单元。压电材料具有非中心对称晶体结构，基于正逆压电效应工作，具有快速响应、高机电耦合效率和精确输出控制等特性，在仿生机器人中可实现驱动与传感功能一体化。
3 智能材料驱动的仿生机器人运动形式
3.1 仿生机器人设计
仿生设计通过抽象、提取和重构生物体的形态、运动模式与功能机制，为机器人开发提供了重要理论框架。仿生策略可分为宏观仿生和微观仿生两类。宏观仿生从生物形态、运动方式和结构组织中提取系统级原理指导机器人设计。微观仿生则聚焦生物组织的内部微结构特征及其功能组织机制，强调通过调控材料组成、结构异质性和各向异性等多尺度结构特征实现功能重构。宏观与微观仿生共同构成了仿生机器人设计的基础框架，推动仿生机器人设计超越简单形态模仿，走向多尺度结构与功能的协同设计。
3.2 智能材料驱动的仿生爬行机器人
仿生爬行机器人具有低重心和优越的越障能力，可在受限或封闭环境中执行地质勘探和管道检测等任务。自然界中的蠕虫蠕动、蛇类侧向蜿蜒和昆虫爬行等机制为设计提供了丰富灵感。SMPs在红外照射或电阻加热下产生大幅轴向收缩，可模拟环节动物的蠕动运动；SMAs通过局部焦耳热诱导逆马氏体相变，实现周期性弯曲驱动。研究人员开发了多种仿生爬行机器人：模仿秀丽隐杆线虫的SMA驱动爬行机器人、模仿尺蠖的热响应水凝胶软体爬行机器人、结合壁虎与章鱼粘附机制的爬墙机器人、基于LCEs的多模态光驱动仿生爬行机器人，以及利用非对称摩擦特性的无肢爬行软体机器人。智能材料与仿生设计的集成使爬行机器人从单一运动模式向多模态、多功能系统转变，显著扩展了其在复杂环境中的应用潜力。
3.3 智能材料驱动的仿生跳跃机器人
跳跃是生物体瞬时跨越中远距离的高效策略，需要快速储存和释放能量。传统电机与连杆驱动系统重量大、惯性大、冲击响应慢，难以复现生物后肢屈曲储能和快速伸展释能的跳跃过程。SMAs的超弹性和形状记忆效应使其可模拟生物肌肉的循环收缩与松弛，与预紧弹簧组合可构成类似肌腱的储能系统实现快速跳跃。研究者还开发了基于蝗虫后肢的生物杂交肌肉驱动器，可快速释放动能实现远距离跳跃。此外，受叩头虫启发的磁控木质连续跳跃机器人、基于光响应LCEs的无电子器件昆虫尺度跳跃机器人，以及利用偶氮苯材料快速光致弯曲的叩头虫启发光驱跳跃机器人，展示了智能材料在构建轻量化、高功率密度跳跃驱动器方面的显著潜力。
3.4 智能材料驱动的仿生抓取机器人
智能材料驱动的仿生抓取机器人利用柔性适应、高集成度和环境响应能力，克服了传统刚性夹持器在复杂场景中适应性有限的不足。基于形状记忆材料的仿生抓取机器人可通过形状记忆效应产生类似肌肉的收缩与松弛，实现无需复杂传动机构的轻柔抓取。研究人员开发了集成38个SMA驱动器的轻量仿生假肢手，可实现19个自由度的精确控制；提出了软关节与刚性骨架结合的混合仿生手，兼顾高承载能力与良好操控性能；设计了基于对数螺线几何的螺旋仿生抓取机器人和结合粘附与抓取功能的仿生章鱼触手机器人、热响应SMP七鳃鳗口盘结构混合吸盘机器人。通过将驱动、传感与结构集成于单一材料系统，仿生抓取机器人可在复杂环境中执行多样化抓取任务。
3.5 智能材料驱动的仿生变形机器人
智能材料驱动的仿生变形机器人利用智能材料特性实现连续、可编程的变形，无需复杂机械传动。形状记忆材料在外部刺激下变形，可实现复杂的模态转换。在结构设计层面，研究人员提出了基于仿生改良蜂窝结构的SMP智能材料设计，实现蝴蝶启发的形状与性能协同控制；采用训练后的NiTi SMA作为驱动源，实现了蛹启发的多向旋转变形机器人；开发了丙酮响应的双层PVDF/PVA软体驱动器，实现可控螺旋卷曲和持续运动。在变形能力研究前沿，机器人变形能力已从形状转变扩展到颜色变化：研究者通过集成热致液晶层与银纳米线加热器，设计了仿生变色龙软体机器人；利用胆甾相液晶弹性体开发了章鱼启发的软体机器人，集成动态结构色与可编程变形，实现自适应伪装、定向运动和稳定抓取。
4 智能材料驱动的仿生机器人刺激方法
4.1 热驱动仿生机器人
热刺激是形状记忆材料最主要的驱动方式之一。SMA的变形源于热弹性马氏体相变及逆相变，外部力诱导马氏体再取向实现变形，热逆相变则实现形状恢复。SMP的形状记忆效应源于聚合物链段迁移率随温度的可逆变化，其驱动机制在本质上区别于SMA的热弹性马氏体相变。热驱动智能材料具有运行稳定、驱动力较大和结构可靠性好等优势，可产生可控变形与恢复，非常适合模拟生物运动和柔性形态变化。研究人员开发了多种热驱动仿生机器人：受捕蝇草捕食机制启发的SMA驱动智能生物捕集器、模仿爬山虎生长的软体爬行机器人、基于SMA丝的昆虫尺度机器人，以及利用热塑性弹性体室温自愈合性能的SMA弹簧驱动自愈合软体机器人。热驱动方式具有控制简便、可编程性好和适应性广的特点，但响应速度较慢和过热风险仍是实际应用中的关键挑战。
4.2 磁驱动仿生机器人
磁场驱动具有快速响应、精确控制和不受机械约束等优点。MSMAs通过磁晶各向异性能驱动孪晶变体再取向，产生宏观应变。磁响应形状记忆聚合物（MSMPs）是含有Fe3O4等磁性颗粒的智能复合材料，兼具磁驱动与形状记忆功能，可通过编程磁性颗粒分布和材料结构控制变形。磁驱动因快速响应、强环境适应性和远程非接触控制能力而被广泛应用于仿生机器人系统。研究人员开发了基于液晶弹性体-液态金属复合结构的磁驱动两栖仿生机器人、鱼游启发的新型磁驱动水凝胶机器人、含羞草启发的光磁协同驱动SMP仿生变形机器人，以及攀爬植物启发的磁驱动转向连续体机器人。磁驱动避免了复杂机械连接和能量传输损耗，使机器人系统轻量化且高效，但外部磁场系统的复杂性、可控性和实际实施性仍限制其更广泛应用。
4.3 光驱动仿生机器人
光驱动利用光能实现材料的远程变形与恢复控制，具有非接触、远程、精确和环保安全的优点。光驱动SMA依赖光热转换，光能转化为热能后使合金温度升至奥氏体转变温度以上，触发马氏体向奥氏体的相变。光驱动SMP则通过两种机制工作：光热剂吸收光能转化为热，使聚合物温度升高至玻璃化转变温度以上实现形状恢复；或光异构化基团发生光致化学变化，改变分子间相互作用驱动链段重排。研究人员开发了多种光驱动仿生机器人：模仿堇菜果实弹射机制的红外光驱动仿生机器人、模仿变色龙舌苔投射的光驱动微型跳跃机器人、模仿光魟运动的双模态光驱动仿生机器人，以及基于水凝胶的NIR光驱动定向收缩仿生变形机器人。光驱动智能材料具有定向响应和区域选择性优势，但光的穿透深度限制仍是其应用制约因素。
4.4 电驱动仿生机器人
电刺激可将电能转换为机械或功能响应，实现材料变形、收缩、振荡和变色等行为，具有快速响应、精确可控和易于系统集成的优势。电响应材料可分为聚合物材料（介电弹性体、导电聚合物、液晶弹性体）和无机材料（压电陶瓷、形状记忆合金）两类。研究人员开发了多种电驱动仿生机器人：模拟蜗牛软体与刚性壳协同运动的生物启发蜗牛机器人、可同步实现大变形与快速响应的电驱动形状记忆材料仿生致动器、利用压电薄膜周期收缩与弯曲驱动的仿生蚂蚁软体机器人，以及基于DE最小能量结构的蚂蚁启发软体机器人。电驱动材料还可集成传感与响应功能，通过变形与颜色变化的耦合机制，使仿生机器人具备动态伪装和环境感知能力。电驱动材料在驱动性能、功能集成和智能响应方面具有显著优势，为多功能仿生软体机器人发展提供了重要材料基础。
5 智能材料驱动仿生机器人的应用
5.1 在抢险救灾中的应用
智能材料驱动的机器人可通过形状记忆效应实现自适应变形，消除了传统机械传动，具有更低的结构复杂度和故障率，能够更好地应对复杂救援场景。受猎豹脊柱结构启发的双稳态混合软驱动器仿生机器人可通过脊柱大变形和自恢复实现自适应压缩穿越狭窄间隙；受蟑螂身体压缩能力启发的昆虫尺度微型机器人以SMA为骨架，可主动变形并通过狭窄开口探测生命迹象。模块化折纸软体机器人通过磁驱动实现蠕动与转向等多模态运动，可在传统设备无法到达的区域进行远程操作；基于压电驱动器的两栖仿生脊柱机器人可自动识别地形并在陆地和水生环境间无缝切换。在水下救援方面，仿生水母机器人利用电液驱动器实现可逆宏观变形和多种运动模式；采用SMA驱动器的仿生水母机器人可实现高速直线推进和小半径灵活转向，并可搭载浮力装置、急救包等轻型救援设备。仿生鱼机器人和仿生螳螂虾机器人分别展示了低阻力高速推进和瞬时爆发运动的能力。
5.2 在航空航天中的应用
在航空航天领域，基于形状记忆材料的仿生机器人可利用其独特功能特性，在非工作状态下收缩至紧凑尺寸，受热激活后恢复原始尺寸，从而降低航天器有效载荷体积需求。研究人员开发了SMA驱动的无线微型机器人，可进入陨石坑等受限空间，实现航天任务中多点覆盖；基于压电薄膜的仿生爬行机器人可通过感知复杂表面变形模式产生可变电压信号，实现多种地形上的柔性自适应运动。SMA丝驱动的扭转柔性致动器可实现快速可控扭转变形，用作柔性变体机翼；电热驱动的仿生结构可实现卫星太阳能电池板的快速形状转换与可逆恢复；温度控制智能材料驱动的捕获机器人可执行太空碎片清理和小行星土壤采集任务，可举起超过自重26倍的负载。
5.3 在生物医学中的应用
智能材料驱动的仿生机器人在微创诊断和治疗领域具有突出优势。研究者利用天然微生物作为智能载体，通过光学控制其运动和变形，并利用表面静电特性实现药物负载，解决传统给药方式的脱靶和剂量不均问题。受细菌鞭毛运动机制启发，研究人员开发了热-磁响应形状记忆微机器人，利用SMP的温度响应变形和磁性颗粒的远程磁控，在复杂血管环境中实现增强的导航能力，用于迂曲血管内栓塞治疗。模仿海星形态的磁引导载体机器人以SMP为核心驱动材料，克服传统内窥镜在下消化道诊疗中的局限。受穿山甲鳞片启发的仿生磁控机器人通过磁热驱动智能材料复现穿山甲的折叠和卷曲特性，在体外展示出微创生物医学应用潜力。基于壳聚糖和磁性纳米颗粒的仿生微型软致动器可在磁场控制下实现靶向药物输送和介入手术，并已在大鼠体内得到验证。
6 结论与挑战
智能材料驱动的仿生机器人领域正在快速发展。智能材料能够响应特定外部刺激发生可逆变形或性质转变，为仿生机器人实现仿生运动和自适应形状控制提供了基础。仿生设计原则与智能材料响应特性的结合，可显著提升机器人在复杂环境中的运动能力和系统集成度。展望未来，充分实现智能材料在仿生机器人中的潜力需要克服材料、结构和系统层面的技术挑战。在材料层面，亟需开发兼具高响应速度、广泛刺激适应性、优异生物相容性和可靠可控性的新型智能材料。在设计层面，可将拓扑设计、虚拟验证、机器学习和集成仿生设计相结合，实现机器人高级仿生。在系统层面，通过建立感知、驱动和控制的一体化协调，可显著增强对复杂环境的适应性。此外，人工智能（AI）的快速发展为下一代智能仿生机器人提供了新机遇，AI算法与智能材料驱动仿生机器人的集成有望增强环境感知、自适应控制和自主决策能力，推动更智能、更自适应、更多功能的机器人系统发展。
