主动纤维体收集约束空间中的颗粒

生物系统和机器人系统常常在受限环境中运行，必须在没有中心控制的情况下收集材料。灵感来自水生蚯蚓（Lumbriculus variegatus 和 Tubifex tubifex）的有效收集策略，我们研究主动纤维如何自主聚集分散的颗粒。我们在四个平台上研究这一过程：活生物蚯蚓、机器人链、主动聚合物的布朗运动仿真以及粗粒度玩具模型。我们表明，聚集源于反复的接触和身体变形，并演示聚集动力学由纤维长度和弯曲刚性决定。跨系统而言，颗粒收集遵循相同的聚集-破碎过程，其中稳态平均聚簇大小随尺度比例 $\langle s\rangle_L\sim W/D^2$，其中W为纤维清除路径的有效宽度，D为域的尺度。我们发现，纤维的灵活性调制了W，从而使更灵活的纤维能够扫掠更大的区域并收集更多颗粒。这些结果建立了一种统一的框架，用于理解形状和灵活性如何影响活性纤维系统和纤维机器人中的输运和组织。