Small:基于声电复合电极的微纳米机器人集群通用控制策略

伴随空间生命科学研究的不断深入,以生物活细胞等微纳颗粒为作动对象的精密微操控技术在面向未来的载人航天基础研究以及空间环境下的生物医学研究中发挥着日益重要的作用,是研制空间生命科学仪器装置必须突破的关键核心技术之一。近年来,具有主动操控功能的智能化微纳米机器人平台已成为精密微操控技术的热门研究领域之一,在精准捕获生物颗粒以及高精度运输和富集方面展示了良好的性能,为实现传感器由传统的被动扩散式到主动富集式检测方式的革新提供了全新的手段。因此,深入开展面向空间生命科学微系统的微纳米机器人推进机理和集群化操控方法,具有重要的基础研究价值和广阔的工程应用前景。

在国家自然科学基金的支持下,南京航空航天大学机械结构力学及控制国家重点实验室芦小龙副教授(第一作者,通讯作者)与南京工业大学刘文娟副教授合作,利用超声微驱动手段在微纳米机器人集群操控技术方面取得了新的进展,近期以“基于声电复合电极的微纳米机器人集群通用控制策略”为题的一篇研究成果被选作封面文章(inside front cover)发表于国际著名学术期刊《Small》

基于声电复合电极的微纳米机器人集群通用控制方法

本研究通过引入一种针式声电复合电极,实现了管状和球状微纳米机器人的通用化集群控制以及运动模式的可控切换。通过电解水生成气泡技术,在电极尖端形成微米级气泡振动核,受超声场激励发生共振,进而形成局部增强型声流场,驱动邻近的微纳米机器人快速分散至其他区域。去除气泡后,该声电复合电极又可作为声学隔振器,提供固定边界用于阻挡声能在流体中的传播,进而在电极周围形成能量势阱,驱动大范围内分散的微纳米机器人富集至电极下方。理论计算和试验结果均表明,声电复合电极的这两种功能模式在不同超声频率激励下不存在耦合干扰。典型结构的微纳米机器人可以实现474μm/s的快速分散和17.8μm/s的定点富集。所述声电复合电极集气泡共振器和声学隔振器功能于一身,实现了两种集群化运动的自由切换。本研究目前的局限性在于无法有效驱动直径大于30μm的大型微纳机器人开展集群运动。此外,针对活性微生物(如细菌)的主动操控能力和干扰因素也有待进一步的研究。但是,该集群化操控平台能够实现与现有电化学检测平台的高度集成,为实现基于微纳米机器人的主动超灵敏检测技术提供了可能。下一步研究将针对功能化微纳米机器人及其电化学检测应用展开,为空间环境下使用的健康监测微系统研究奠定基础。

图1 微纳米机器人可控集群运动的技术原理。a) 声操控平台组成结构,主要包括玻璃基板,PMMA微流道,压电超声换能器和声电复合电极;声电复合电极使能的双集群运动模式,包括分散b)和聚集c);d) 操控试验系统基本构成单元。
图2 微气泡振动核及其对微球型机器人的分散控制。a) 针式声电复合电极的基本结构;b) 电解水化学反应原理;c)和e) 电极尖端氢气泡生成的过程;d)和f) 电极尖端氢气泡消融的过程;g) 气泡振动核在针尖周围的分布;h) 荧光微球型机器人模型在气泡振动核周围的运动轨迹;i) 普通微球型机器人模型在气泡振动核周围的分散运动模式。
图3 声电极对微球型机器人的富集控制。a) 微球型机器人模型在去除气泡后的声电极附近动态富集过程及速度分布;b) 单个微球机器人模型的瞬态位移和速度变化;c) 不同位置分布的机器人模型运动速度变化;d) 驱动电压对动态收集过程的影响;e) 富集前后,声电极底部覆盖区域内外的机器人浓度变化情况;f) 溶液环境对收集速度的影响;g) 不同构型和体系的微机器人模型富集效果对比,包括5μm PS微球 (#1), 5μm PS/Pt 两面神机器人 (#2), 7μm 酵母菌细胞 (#3), 10μm PS微球 (#4), 30μm镁基微机器人 (#5) 和 200μm PS微球 (#6)。
图4 微管型机器人模型的动态集群控制及其模式切换。a) PEDOT/MnO2 管式微纳机器人的扫描电镜图及其集群运动模式切换原理;b) 气泡振动核对微管型机器人的分散效果;c) 去除气泡的声电极对微管型机器人的动态富集效果;d) 不同位置的机器人模型瞬态运动距离与时间的关系;e) 富集前后,声电极底部覆盖区域内外的机器人浓度变化情况。

论文全文链接:https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/smll.202104516

芦小龙副教授主页:http://faculty.nuaa.edu.cn/luxiaolong/zh_CN/index.htm

刘文娟副教授主页:http://cly.njtech.edu.cn/info/1039/6152.htm

论文信息:

Universal Control for Micromotor Swarms with a Hybrid Sonoelectrode

Xiaolong Lu*, Ying Wei, Huan Ou, Cong Zhao, Lukai Shi, Wenjuan Liu

Small

DOI: 10.1002/smll.202104516

原文链接:https://doi.org/10.1002/smll.202104516