Les chercheurs ont conçu une principal robotique peu coûteuse et économe en énergie qui peut saisir une gamme d’objets – et non les laisser tomber – en utilisant uniquement le mouvement de son poignet et la feeling dans sa “peau”.
Saisir des objets de différentes tailles, formes et textures est un problème facile pour un humain, mais difficile pour un robotic. Des chercheurs de l’Université de Cambridge ont conçu une primary robotique souple imprimée en 3D qui ne peut pas bouger ses doigts de manière indépendante, mais qui peut toujours effectuer une gamme de mouvements complexes.
La most important du robot a été entraînée à saisir différents objets et a pu prédire si elle les laisserait tomber en utilisant les informations fournies par les capteurs placés sur sa « peau ».
Ce kind de mouvement passif rend le robotic beaucoup additionally facile à contrôler et beaucoup additionally économe en énergie que les robots avec des doigts entièrement motorisés. Les chercheurs affirment que leur conception adaptable pourrait être utilisée dans le développement de robots à faible coût capables de mouvements plus naturels et capables d’apprendre à saisir un large éventail d’objets. Les résultats sont publiés dans la revue State-of-the-art Smart Units.
Dans le monde naturel, le mouvement résulte de l’interaction entre le cerveau et le corps : cela permet aux personnes et aux animaux de se déplacer de manière complexe sans dépenser d’énergie inutile. Au cours des dernières années, les composants souples ont commencé à être intégrés dans la conception robotique grâce aux progrès des strategies d’impression 3D, qui ont permis aux chercheurs d’ajouter de la complexité à des systèmes simples et économes en énergie.
La most important humaine est très complexe, et recréer toute sa dextérité et son adaptabilité dans un robotic est un défi de recherche colossal. La plupart des robots avancés d’aujourd’hui ne sont pas capables d’effectuer des tâches de manipulation que les petits enfants peuvent effectuer facilement. Par exemple, les humains savent instinctivement quelle force utiliser pour ramasser un œuf, mais pour un robot, c’est un défi : trop de pressure, et l’œuf pourrait se briser trop peu, et le robotic pourrait le laisser tomber. De additionally, une most important de robotic entièrement actionnée, avec des moteurs pour chaque articulation de chaque doigt, nécessite une quantité d’énergie importante.
Dans le laboratoire de robotique bio-inspirée du professeur Fumiya Iida au département d’ingénierie de Cambridge, les chercheurs ont développé des alternatives potentielles aux deux problèmes : une most important de robot capable de saisir une variété d’objets avec la bonne pression tout en utilisant une quantité minimale d’énergie.
“Dans des expériences antérieures, notre laboratoire a montré qu’il est doable d’obtenir une amplitude de mouvement significative dans une most important de robot simplement en déplaçant le poignet”, a déclaré le co-auteur, le Dr Thomas George-Thuruthel, qui est maintenant basé à l’University Higher education London (UCL ) Est. “Nous voulions voir si une most important de robotic basée sur le mouvement passif pouvait non seulement saisir des objets, mais serait able de prédire si elle allait laisser tomber les objets ou non, et s’adapter en conséquence.”
Les chercheurs ont utilisé une main anthropomorphique imprimée en 3D implantée avec des capteurs tactiles, afin que la key puisse sentir ce qu’elle touchait. La principal n’était capable que d’un mouvement passif basé sur le poignet.
L’équipe a effectué furthermore de 1200 tests avec la main du robot, observant sa capacité à saisir de petits objets sans les faire tomber. Le robotic a été initialement formé à l’aide de petites balles en plastique imprimées en 3D, et les a saisies en utilisant une action prédéfinie obtenue grâce à des démonstrations humaines.
“Ce variety de most important a un peu d’élasticité : elle peut saisir des choses par elle-même sans aucun actionnement des doigts”, a déclaré le premier auteur, le Dr Kieran Gilday, qui est maintenant basé à l’EPFL à Lausanne, en Suisse. “Les capteurs tactiles donnent au robot une idée de la qualité de la prise en primary, de sorte qu’il sait quand il start à glisser. Cela l’aide à prédire quand les choses vont échouer.”
Le robotic a utilisé des essais et des erreurs pour savoir quel type de prise serait efficace. Après avoir terminé l’entraînement avec les balles, il a ensuite tenté de saisir différents objets dont une pêche, une souris d’ordinateur et un rouleau de papier bulle. Dans ces exams, la primary a réussi à saisir 11 objets sur 14.
“Les capteurs, qui ressemblent un peu à la peau du robotic, mesurent la pression appliquée à l’objet”, a déclaré George-Thuruthel. “Nous ne pouvons pas dire exactement quelles informations le robotic obtient, mais il peut théoriquement estimer où l’objet a été saisi et avec quelle drive.”
“Le robotic apprend qu’une combinaison d’un mouvement particulier et d’un ensemble particulier de données de capteur entraînera un échec, ce qui en fait une resolution personnalisable”, a déclaré Gilday. “La major est très easy, mais elle peut ramasser beaucoup d’objets avec la même stratégie.”
“Le gros avantage de cette conception est l’amplitude de mouvement que nous pouvons obtenir sans utiliser d’actionneurs”, a déclaré Iida. “Nous voulons simplifier la most important autant que probable. Nous pouvons obtenir beaucoup de bonnes informations et un haut degré de contrôle sans aucun actionneur, de sorte que lorsque nous les ajouterons, nous obtiendrons un comportement additionally complexe dans un ensemble plus efficace. ”
Une major robotique entièrement actionnée, en in addition de la quantité d’énergie qu’elle nécessite, est également un problème de contrôle complexe. La conception passive de la major conçue par Cambridge, utilisant un petit nombre de capteurs, est moreover facile à contrôler, offre une large gamme de mouvements et rationalise le processus d’apprentissage.
À l’avenir, le système pourrait être étendu de plusieurs manières, par exemple en ajoutant des capacités de vision par ordinateur ou en apprenant au robotic à exploiter son environnement, ce qui lui permettrait de saisir un as well as substantial éventail d’objets.
Ce travail a été financé par Uk Investigation and Innovation (UKRI) et Arm Ltd. Fumiya Iida est membre du Corpus Christi Higher education de Cambridge.