单臂穿不上雨衣,韩国团队造出会“长”的防护服机器人

资讯 爱范儿 全文 2048 字 · 约 6 分钟读完 配图 11 张 分类机器人

当所有人都在讨论 AI 时,机械工程同样可以给世界带来变化。

所属频道 机器人与具身智能

韩国科学技术院(KAIST)的博士后研究员 Kim Nam Gyun 有次骑车碰上骤雨,想套上雨衣,一只手却怎么也拉不上拉链,另一只手还被占着。

他当时琢磨,要是雨衣能自己穿好,事情就简单了。

听着像个日常小烦恼,他的研究团队却把它做成了一篇正经论文。

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做法是把气压驱动的软“藤蔓”缝进衣服里,充气后藤蔓带着布料往上爬、贴住人的身体,跟常春藤顺着架子攀差不多,人不必站着不动也能穿完。

一套完整防护服穿好,前后约 10 秒。

Ryu Jee-Hwan 教授解释,这类机器人靠尖端不断生长向前推进,所以在弯曲表面上也能稳稳移动;狭窄缝隙钻得过去,也能跟着周围环境的形状长,表面不管滑的、黏的还是斜的,照样往前走。

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用途方面,研究者点了芯片工厂的洁净室和应急服务两个方向。

半导体洁净室换衣程序卡得很严,工人进出一趟就得整套换防尘服,步骤多,穿得不规范还会引入污染风险。

急救人员遇到化学事故或传染病现场,得赶紧把防护装备穿上,而这类装备往往要同伴搭把手。

有了自穿系统,这两种场合都不用再额外搭人手,也省去复杂训练。

专业场景之外,团队还提到老年人和行动不便者。手劲变小、肩关节活动范围受限,是不少老人每天穿衣时实实在在的麻烦。

Ryu Jee-Hwan 受访时讲,大家全在聊 AI 的时候,机械工程照样能给世界带来改变。

藤蔓机器人

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斯坦福大学机械工程系的研究人员 2017 年就把藤蔓生长的思路搬进了实验室:一根两端封住的软管,像翻过来的袜子一样折在自身内部,气压从固定的一端泵进去,管子顶端便往外翻,跟袜子由内向外翻一样,只是这个翻转过程一直不停。

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原型机采用薄塑料膜,材料便宜,气源就是普通压缩空气,整套系统里没有电机,也没有传感器阵列。

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这台机器人最高能以约 35 公里每小时短暂冲刺,能钻进比自身直径还窄的缝隙,能举起 100 公斤重物,还能在狭小空间里自己盘成天线形状。

传统机器人一动,每节关节都在移位,每段身体都在顶着外部环境的阻力,一旦被夹住就动不了。藤蔓机器的“身体”不动,只有尖端往前伸展,新材料从内部持续补到前端。

不规则空腔、弯曲通道、表面到处是障碍的地形,传统机器人基本没辙,藤蔓机器人只需调整一下气压分配。

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插管,缩短的是时间,也是经验的距离

硬质机器人跟人体接触时,力量传递往往是刚性的,压力集中在接触点上,容易造成损伤。

软体机器人本身柔软,跟人体共处是它的天然优势。哈工大和港中大研制的磁性粘液机器人能进入人体,取出误吞的电池等异物,还预计用于消化系统手术,或把药物送到人体特定部位。

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藤蔓机器人的推进方式把“推”这个动作去掉了,换成“长”。

研究人员很快发现,这套思路不只适用于搜救废墟,还能进别的地方。

气道、消化道、血管,人体内弯弯曲曲的管道 plenty,现有医疗器械穿过这些结构时,多半靠推力、靠刚性、靠操作者的手感。

人体的气道在进化上本是用来挡住食物和异物的。急救插管要做的,就是在这段路里又快又准地送进一根呼吸管,让氧气通过。

据 UCSB 的研究团队统计,院外急救现场的气管插管,第一次尝试就失败的比例接近 35%。

视频喉镜问世后,这种情况有所好转,可它对操作者的门槛依然不低。操作者得先用眼睛找到气道入口,再用手把管子引过那段弯曲的解剖路径,整套动作很吃经验和技巧。

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Elliot Hawkes 的团队以藤蔓机器人的基本原理为起点,做出了一套软体机器人插管系统 SRIS(soft robotic intubation system)。有了它,操作者不必先看清气道再把管子推过去。

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推进时只有尖端在往前走,管身不动,因此不产生摩擦,也不会刮伤气道壁。打个比方,像一根小藤蔓找到合适的缝隙,安安静静地钻过去。「无摩擦」这个特性,让它在曲折的解剖结构里能自己找路,而不是被硬推着走。

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测试对象是尸体,参加的人包括 8 名急救人员、4 名急救医护技师和 4 名辅助急救员,他们只接受了 5 分钟培训。结果是 87% 的人第一次尝试就插管成功,平均用时 21 秒。

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在同样条件下改用视频喉镜,成功率只有 63%,平均要花 44 秒。

研究成果已刊登在《Science Translational Medicine》上。主要作者 David Haggerty 的博士研究是在 Hawkes 实验室完成的,他于 2022 年创办 Vine Medical Inc.,推动这项技术的商业化,下一步是启动临床试验,检验设备的安全性。

按 Haggerty 的说法,目标是要「让气道管理民主化」——这项操作原本只有高级专科医生能做,今后经过短暂培训的普通急救人员也能上手。

机器人技术的进步,如今未必都体现在更多传感器、更大数据和更复杂的模型上。有些关键改进,来自一株藤蔓。感知、导向和缓冲的一部分功能交给了机械结构,控制系统反倒可以做得简单些。

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