Дослідники з Массачусетського технологічного інституту створили новий метод 3D-друку сенсорних структур з механічними властивостями, що налаштовуються. Для досягнення подібного дослідники почали друк решітчастих матеріалів та в процесі включили до структури мережі заповнених повітрям каналів. Вимірюючи зміну тиску в цих каналах при стисканні, згинанні або розтягуванні конструкції, інженери змогли отримати зворотній зв’язок про зміну геометрії матеріалу.
У майбутньому цей метод може бути використаний для створення м’яких гнучких роботів з вбудованими датчиками, які дозволять їм розуміти свою позу і рухи. Також він може бути застосований для виробництва інтелектуальних носимих пристроїв, що забезпечують зворотний зв’язок про те, як людина рухається або взаємодіє з навколишнім середовищем.
Дослідники зосередили свої зусилля на решітчастих матеріалах, які демонструють механічні властивості, що настроюються. Наприклад, зміна розміру або форми комірки у решітках робить матеріал більш/менш гнучким. У той час як архітектурні матеріали можуть мати унікальні властивості, інтеграція в них датчиків є складним завданням, враховуючи часто розріджені та складні форми матеріалів. Розміщення датчиків ззовні матеріалу, зазвичай, є простішою стратегією, ніж вбудовування датчиків всередину. Однак коли датчики розміщені ззовні, зворотний зв’язок, який вони забезпечують, може не давати повного опису того, як матеріал деформується або рухається.
На основі отриманих результатів вчені включили датчики в новий клас матеріалів, розроблених для моторизованих м’яких роботів, відомих як ауксетики для ручної стрижки або HSA. HSA можна одночасно скручувати і розтягувати, що дозволяє використовувати їх як ефективні м’які приводи роботів. Але їх важко «сенсоризувати» через складну форму.
Створеного робота прогнали через серію рухів протягом 18 годин, за які нейронна мережа проходила навчання, спостерігаючи за ним. Після закінчення зазначеного часу, нейронна мережа змогла передбачати рухи робота, чим дуже здивувала вчених. Рідкісні датчики були настільки точними, що важко було відрізнити сигнали, які дослідники відправляли на двигуни, і дані, отримані від датчиків.
«Сенсоризація м’яких роботів з безперервними датчиками, схожими на шкіру, була відкритим завданням у цій галузі. Цей новий метод забезпечує точні пропріоцептивні (відчуття положення) можливості м’яких роботів та відчиняє двері для дослідження світу через дотик».
У майбутньому дослідники сподіваються знайти нові програми реалізації для цієї технології, такі як створення нових людино-машинних інтерфейсів або програмних пристроїв, які мають сенсорні можливості у внутрішній структурі. Вони також зацікавлені у використанні машинного навчання, щоб розсунути межі тактильного сприйняття робототехніки.
Ви можете допомогти Україні боротися з російськими окупантами. Найкращий спосіб зробити це – пожертвувати кошти Збройним Силам України через Savelife або через офіційну сторінку НБУ.
Читайте також: