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首尔国立大学创造了一种变色龙机器人它可以根据环境自动改变颜色

发布时间:2021-08-17 12:30   来源:IT之家   阅读量:18607   

上周,#韩国成功研发变色龙软机器人#的一个话题突然在微博热搜,引起了很多网友的好奇这个机器人的位置是什么这个事情是怎么实现的别担心,让我们中风吧

首尔国立大学创造了一种变色龙机器人,它可以根据环境自动改变颜色。

这个机器人是由韩国首尔国立大学开发的当它爬过不同的背景时,车身颜色会伴随着背景颜色而相应变化研究人员表示,研究成果可应用于军事,建筑,时尚等领域

在自然界中,变色龙可以完美地将自己隐藏在环境中,但是要将这种能力复制到人造物体上是极其困难的研究人员用热致变色材料制作了变色龙机器人的皮肤,并在下层布置了加热网格研究人员通过产生不同的热量来控制表面肤色的变化,实现了与环境颜色的匹配,成功搭建了变色龙机器人

本研究于8月10日发表于《自然通讯》,题目为《具有人工隐型和破坏性有色皮肤的仿生变色龙软体机器人》。

论文链接:点击此处下载

变色龙的能力让科学家们向往,把它复制到人造物体上是一个难题

在自然界中,许多物种可以改变它们的外观,以防止捕食者看到它们变色龙可能是最著名的例子它可以跟随周围的自然环境改变肤色,从而将自己完美地隐藏在自然环境中科学家一直希望将这种能力复制到人造物体上,实现人工伪装

但是,要实现这种能力,一方面需要能够为人造物体表达足够的颜色,另一方面需要能够根据需要控制所表达的颜色实现起来极其复杂,多年来一直困扰着研究者

这一次,韩国首尔国立大学的研究人员成功找到了实现这一目标的方法,制造了一种人工软机器人变色龙,它的身体颜色可以伴随着环境颜色的变化而相应变化。

研究人员发布了变色龙机器人在红色,绿色和蓝色面板上爬行的视频,展示了机器人根据自身需求改变颜色的能力。

据研究人员介绍,人工伪装是军事上的一项重要技术,具有广泛的军事应用除此之外,建筑,艺术,时尚,户外运动器材等领域都对这项技术给予了广泛关注

研究人员制作变色的皮肤,并控制温度来改变机器人的颜色

那么研究人员是如何让机器人伴随着环境的变化而改变颜色的呢其中,主要采用热致变色液晶通过控制温度,可以改变机器人的颜色

研究人员将薄层色谱油墨层和垂直堆叠的图案化银纳米线加热器集成为多层皮肤结构,并通过加热器温度的变化来控制颜色的变化。

具体来说,研究人员选择TLC油墨层作为变色龙机器人的第一层皮肤,然后使用Ag NW网格加热器制作变色龙的第二层皮肤,通过该加热器控制温度变化。

接下来,研究人员将这两层皮肤放在他们创造的变色龙机器人上此外,他们还在机器人的腹部增加了一个颜色传感器,这样它就可以在向前爬行时用腹部识别爬行表面的颜色

传感器接收到信息后,会将信号传输到第二皮肤,使其根据需要改变温度,从而使变色龙机器人表面的皮肤颜色发生相应的变化。

当薄层色谱被加热时,其中的颗粒会形成螺旋结构,反射特定波长的光不同的热量会使螺旋结构呈现出不同的大小,而反射光会有不同的波长,使其呈现出各种颜色

TLC已被公认为人工伪装的潜在应用对象,对温度变化极其敏感,使其无法有效适应各种外界环境但是一旦温度可以精确控制,就可以灵敏地改变所需的颜色,运行中的功耗会很低

Ag NW制作的加热器解决了精确控温的问题,使TLC应用于变色龙机器人皮肤成为现实研究人员还发现,Ag NW加热器不仅可以实现精确的温度控制,还可以通过不同的方式表达精细的图案

变色龙机器人变色原理示意图

识别和显示更精细的模式仍然是一项挑战

在这项研究中,通过堆叠多层Ag NW加热器,可以在不同的区域改变不同的温度,这反映在最外层TLC层上不同颜色的外观上。

与以往的方法相比,该方法使变色龙机器人表面的颜色更加连续,可以实现更加自然的伪装,并且该方法可以大大降低整个系统的复杂度。

可是,目前变色龙机器人缺乏合适的模式识别算法来识别和显示更精细的模式。

为了实现这一点,机器人必须能够处理获取的高分辨率视觉信息,并将其转换为输入信号,用于调整多层加热器。

这个问题涉及到机器人的移动速度,加热器的数量和方式,颜色和图案传感单元的数量和排列等多个方面研究人员表示,在接下来的研究中,他们将与来自不同背景的专业人士合作,包括信号处理和数据驱动科学方面的专家,来解决这个问题

结论:变色龙机器人离实际应用还很远

自然界中有很多伪装技术,比如变色龙可以改变颜色,与环境融为一体,粘虫和死蝴蝶把自己伪装成自然界随处可见的树枝和枯叶人类从大自然的鬼斧神工中获得了许多灵感,许多伪装技术在军事上得到了广泛应用

变色龙调整自身颜色以实现伪装的能力

直被科学家们向往,但是复制到人造物品上仍是一件困难的事现在,首尔国立大学的研究人员将这种能力初步变为了现实

不过该研究中的机器人仍需要拖着电线才能行动,另外还不能识别并显示更加精细的图案,想要将这一机器人用于更加复杂的场景中,仍有很长的路要走。

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