非条件反射是的指在出生后无需训练就具有的反射，由大脑皮层以下的神经中枢（如脑干、脊髓）参与即可完成。通过反射弧实现反射动作，对于人类和高等动物在没有大脑处理的情况下对环境刺激做出肌肉反应，并在自然危险中生存是非常重要的。仿生人类非条件反射的过程并实现的感觉、知觉、动作等功能，开发具有柔性结构和卓越的变形能力人工肌肉已经成为生物传感智能机器人、交互式人机接口和高级假肢的一大挑战。这类人工肌肉更适合在未知和非结构化环境中完成操作，可以直接与人接触、或与人进行近距离协作，因此在智能操控和康复医疗等领域具有广阔的应用前景。
近日，天津大学封伟教授、王玲教授团队成功开发了一种具有感知-驱动-自反馈一体化功能的人工神经肌肉纤维束，并探索了其在触觉感知和膝跳反射等领域的重要应用。相关成果以题为“Biomimetic Artificial Neuromuscular Fiber Bundles with Built-in Adaptive Feedback”在国际权威期刊《Matter》上发表。天津大学材料学院博士生陈原浩为论文第一作者，天津大学王玲教授和封伟教授为论文通讯作者。本工作得到了国家重点研发计划“高端功能与智能材料”专项、国家自然科学基金和天津市自然科学基金等项目的重点资助。
作者提出利用自创地模具旋转成型方法大批量制备了具有多层同轴结构的液态金属-液晶超细纤维，并实现了中空液晶纤维的壁厚（> 10 µm）与管径（> 50 µm）的精准调控。另外，作者发现随着液晶纤维的壁厚增加，其驱动输出力则会增大（2.5 V的驱动电压），但是传感灵敏度会降低（如图2所示）。作者进一步利用化学交联的方法制备出具有响应速度超快、形变率大、输出力高以及性能稳定的人工神经肌肉纤维束。该纤维束中的每根纤维都可独立控制，当其中一根纤维施加电压时，纤维会产生卷曲行为，该卷曲行为会导致纤维束的瞬间收缩率大大增加，例如在7.5 V的直流电源下，人工神经肌肉纤维束在0.12 s的时间内瞬间收缩率可达到98%（如图3所示）。
图2 具有多层核壳结构的超细液晶纳米复合材料的制备新方法与性能研究
人工神经肌肉纤维束中每根纤维兼具传感和驱动功能，当组装到人工手臂上时，在4.5 V直流电压的电热驱动下，神经肌肉纤维束中的一根纤维可以快速收缩，并在6秒内将前臂拉到62毫米的最大高度，该收缩变化可以传递给周围传感纤维，导致传感纤维的电阻信号发生变化，因此可以产生本体感知（类似人体自身可以感知四肢运动，如图4所示）；进一步，当被组装到人工手指里时，纤维束不仅可以控制人工手指的弯曲，还可以实时监测手指弯曲的过程。另外，人工手指指尖由一个带有弹簧和探针的杠杆装置组成，它可以有效地将外部接触力传递给纤维束的感知纤维，因此可以赋予人工手指触觉感知能力（如图4所示）。进一步，作者将纤维束中所有纤维的电路并联在一起，构筑人工肌肉内部纤维的感知与驱动互通信号网络，通入适量的恒定电流后，一旦感知到由外力引起的形状变形，即可根据外力的大小或者施加压力的时间产生自适应的收缩，这是由于每个纤维分支中的恒电流重新分配造成的，导致了整体的电热温度升高，引起人工神经肌肉纤维束的收缩，因此人工腿就能够快速向前摆动，实现了自适应的人工非条件反射（如图5所示）。需要说明的是，整个过程不需要信号处理的外部控制系统即可实现材料本身的感知-自诊断-驱动的整个过程。另外，当人工腿弹起时没有明显的延迟，并且通过增加纤维束中的纤维数量可以增强人工腿能量输出。这项研究有望为开发具有内置自适应反馈的可植入式人工肌肉以及下一代能够模仿生物生命系统复杂运动的软体机器人开辟新的道路。
图4 人工神经肌肉纤维束应用于本体感知以及触觉感知
图5 基于神经肌肉纤维束的人工反射弧
通讯作者简介
王玲，天津大学讲席教授，博士生导师，国家重点研发计划项目负责人，天津市杰出青年基金获得者和国家海外高层次优秀青年人才。主要致力于功能液晶智能材料的设计与制备及其在变色隐身、软体机器人、高速通信、能源和安全等领域的应用研究。
封伟，天津大学讲席教授，博士生导师，国家杰出青年基金获得者，国家“万人计划”科技创新领军人才和天津市“杰出人才”，天津市首批“131”创新团队负责人，英国皇家化学会会士（FRSC），日本学术振兴委员会JSPS高访学者，享受国务院政府特殊津贴专家。主要研究方向为功能有机碳复合材料在致密储能和智能热控等领域的应用及产业化技术研究。
文章信息：Yuanhao Chen, Cristian Valenzuela, Yuan Liu, Xiao Yang, Yanzhao Yang, Xuan Zhang, Shaoshuai Ma, Ran Bi, Ling Wang*,Wei Feng*. Biomimetic Artificial Neuromuscular Fiber Bundles with Built-In Adaptive Feedback. Matter, 2025, DOI: 10.1016/j.matt.2024.10.022
全文链接：
https://doi.org/10.1016/j.matt.2024.10.022
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