ACS Nano：自带导航系统的“迷宫达人”—微纳机器人

【引言】

近年来，许多研究证实人工微纳机器人在药物传送、生物传感、环境修复、活性材料组装、纳米印刷成像等方面具有广阔的应用前景，然而，由于闭环控制系统的限制，目前微纳机器人只能在二维或者三维空间内沿着预定的路径朝特定的目标点运动，其在复杂多变的环境中运动仍是巨大挑战。虽然研究者们在纳米机器人的运动控制方面付出了许多努力，进行了无数次的尝试，但极少关注于实现纳米机器人在复杂环境和不可预测场景中的全自动运动。因此，探索微纳机器人的智能控制系统并实现机器人在复杂环境中无碰撞运动十分重要。

【成果简介】

近日，哈尔滨工业大学李隆球教授、加州大学圣迭戈分校Joseph Wang教授（共同通讯作者）在ACS Nano上发表最新研究成果 “Autonomous Collision-Free Navigation of Microvehicles in Complex and Dynamically Changing Environments”。在该文中，研究者设计了能够在复杂环境中精准导航的智能微纳机器人。此智能微型机器人的全自动导航系统由显微镜CCD相机、人工智能规划器、磁场发生器组成。显微镜CCD相机为化学驱动的Janus微球机器人提供实时定位，同时通过检测周围环境为其规划理想无碰撞的行驶路径。该研究发现自主导航系统能够引导微纳机器人在错综繁杂环境中运动、躲避动态障碍物，还能应用于复杂生物体系中的诊断治疗，在多种现实场景中，此智能微纳机器人具有非常广泛的潜在应用。

【图文导读】

图1 自适应控制微型机器人的自主导航系统示意图

（a）微型机器人自主导航系统示意图；

（b）微型机器人闭环反馈自主导航机理的总体流程图；

（c）微型机器人自主导航系统的感知（Ⅰ）、作出决定（Ⅱ）、开始运动(Ⅲ）示意图。

图2 微型机器人自主导航系统躲避固定障碍物的能力表征

（a，b）智能控制（a）和无智能控制（b）微型机器人时在固定障碍物存在的环境中运动图解；

（c-g）自主导航微型机器人的移动轨迹示意图（c: 0 s；d: 8 s；e：16 s；f：24 s；g：32 s）；

（h-l）自主导航微型机器人实际移动轨迹 （h：0 s；i：8 s；j：16 s；k：24 s；l：32 s）；

（m）微型机器人自主导航系统的计算模拟路径与实际路径对比图；

（n）碰撞概率相对于微型机器人/固定障碍物安全距离、微型机器人速度的函数关系图。

注：c-l图中的标尺均为20 μm；Janus微球机器人（直径：4.74 μm）由含有5% H₂O₂的溶液提供动力。

图3 微型机器人自主导航系统在复杂环境中工作图解

（a）自主导航微型机器人在微型迷宫中运动图示：Ⅰ—感知、Ⅱ—路径规划、Ⅲ—作出决定、Ⅳ—开始运动；

（b）微型迷宫示意图；

（c）微型机器人在迷宫中的初始位置；

（d）微型迷宫中实时路径规划图；

（e） 微型迷宫中自主导航微型机器人的实际运动路径图；

（f）多重路径的复杂微型迷宫示意图；

（g）复杂微型迷宫中微型机器人的初始位置；

（h）复杂微型迷宫中实时路径规划图；

（i）复杂微型迷宫中自主导航微型机器人的实际运动路径图；

注：b-i图中的标尺均为50 μm；Janus微球机器人（直径：4.74 μm）由含有5% H₂O₂的溶液提供动力。

图4 智能微型机器人躲避运动物体性能表征

目标点在右而障碍物位于顶端时，（a）微型机器人躲避动态障碍物示意图、（b）实时路径规划示意图、（c）自主导航微型机器人躲避动态运动障碍物的实际运动路径图；

目标点和障碍物都位于顶端时，（d）微型机器人躲避动态障碍物示意图、（e）实时路径规划示意图、（f）自主导航微型机器人躲避动态运动障碍物的实际运动路径图；

障碍物为动态运动纳米线时，（g）微型机器人躲避动态纳米线障碍物示意图、（h）实时路径规划示意图、（i）自主导航微型机器人躲避动态运动障碍物的实际运动路径图。

注：b-i图中的标尺均为50 μm；Janus微球机器人（直径：4.74 μm）由含有5% H₂O₂的溶液提供动力。

图5 智能微型机器人在治疗诊断方面的图像识别能力

（a）自主导航微型机器人在治疗诊断方面的应用图解：Ⅰ—感知、Ⅱ—作出决定、Ⅳ—开始运动；

（b，c，d）癌细胞、红细胞、混合细胞实物图像；

（e，f，g）微型机器人自主导航系统识别癌细胞、红细胞、混合细胞的图像；

（h）微型机器人自主导航系统在癌细胞和红细胞的混合细胞溶液中规划路径示意图；

（i） 微型机器人在混合细胞溶液中实际运动路线。

注：b-i图中的标尺均为50 μm；Janus微球机器人（直径：10 μm）由含有5% H₂O₂的溶液提供动力。

【小结】

在文中，研究者介绍了一类先进的自主导航系统，为微型机器人在多种错综复杂环境中提供高效的路径规划，该系统由提供实时视觉信号的相机、检测动态障碍物并规划运动路径的人工智能规划器、磁场发生器组成，能够引导微型机器人在复杂环境中运动。同时，微型机器人通过视觉识别能够识别生物体系中不同的生物目标并朝向指定目标运动。这类新型自主导航系统将会极大促进智能微纳机器人在多种生物体系和纳米操作工程中的应用发展。

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

本文由材料人编辑部曾沙编译，赵飞龙审核，点我加入材料人编辑部。

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