近日，加州大学圣地亚哥分校的研究团队成功开发出一种仿生爬行机器人，它能像葡萄藤一样自动朝着光源和热源移动，这项研究成果已发表在《IEEE Robotics and Automation Letters》上。
亿万年进化使得葡萄藤能够敏锐地感知阳光，并主动调整生长方向以达到最优化光合作用的状态。而这种仿生“智能藤蔓”灵感也来源于此，此外它具有与生俱来的简单性和低成本优势，有望打开太阳能跟踪、火灾监测等领域应用的新篇章。
论文作者之一Shivani Deglurkar表示，这种仿生爬行机器人内置了光学与热学双重“感知”，可以自主识别并移动到光源与热源位置，而无需设置复杂的集中式控制器。这种去中心化的控制方式使得系统具有很强的容错性，即使个别“藤蔓”或连接点出现损坏，也不会影响整体工作。
那么，这种寻光寻热的机制是如何实现的呢？
研究团队开发了一种新型执行器，并将其称之为“光热相变串联致动器”(PPSA)。它将一种低沸点液体与光吸收剂封装在葡萄藤机器人表面的许多个小袋子中。
当PPSA暴露在光线下时，会吸收光照并释放热量使液体快速蒸发膨胀，推动袋子缩小从而带动藤蔓朝光源方向弯曲。与此形成鲜明对比的是，位于阴暗一侧的PPSA会停止工作，使这一侧的藤蔓保持原长。
正是这种不对称收缩模式驱动了仿生爬行器实现主动式的光源跟踪。
而热源的跟踪也是同样的物理机制，当PPSA接触或靠近高温物体时，吸收的热量增加，蒸发作用被激发，推动这一侧藤蔓收缩朝向热源移动。也就是说，这套致动系统集成了光学感应与热敏功能，使得智能藤蔓拥有了“双重视觉”，能够像地衣一样敏感地感知四周的光和热信号。
值得一提的是，在测试过程中研究团队还发现，这种藤蔓爬行器能够主动绕过路上的障碍，这足以证明它内在的感知与移动优势。
据项目参与者之一的加州大学圣塔芭芭拉的机械工程博士生Charles Xiao介绍，他们发现即使在极低光照条件下(远低于室外光照)，这种智能藤蔓也能做出响应并移动：“阳光约为 1000 W/m2，我们的机器人已被证明可以在极小的太阳强度的下工作。“
这意味着它的工作门槛很低，并不需要太高功率的光源支撑，这在实际应用中将大大降低系统的使用成本与技术难度。
而这也得益于仿生致动器本身极其简单的工作模式，仅仅依靠光热相变这一物理机制就能产生卓越的感知与执行效果，这种天然的简单性与低成本优势，使得智能藤蔓机器人具有广阔的应用前景。
目前，研究团队正在探索这项技术在太阳能跟踪、火灾监测等领域的应用潜力。追踪阳光的功能或可应用于光伏发电，而敏感的“热视觉”则是实现早期火灾探测与定位的关键。
