Многие существующие системы робототехники черпают вдохновение из природы, искусственно воспроизводя биологические процессы, естественные структуры или поведение животных для достижения конкретных целей. Это связано с тем, что животные и растения от природы наделены способностями, которые помогают им выживать в соответствующей среде обитания и, таким образом, также могут улучшить производительность роботов за пределами лабораторных условий.
«Мягкие роботизированные руки — это новое поколение роботов-манипуляторов, которые черпают вдохновение из передовых возможностей манипулирования, демонстрируемых «бескостными» организмами, такими как щупальца осьминогов, хоботы слонов, растения и т. д.», — Энрико Донато, один из исследователей, проводивших исследование. исследование, сообщил Tech Xplore. «Воплощение этих принципов в инженерные решения приводит к созданию систем, состоящих из гибких легких материалов, которые могут подвергаться плавной упругой деформации, обеспечивая податливые и ловкие движения. Благодаря этим желательным характеристикам эти системы соответствуют поверхностям и демонстрируют физическую надежность и безопасную для человека эксплуатацию при потенциально низкой стоимости».
Хотя мягкие роботизированные руки можно применять для решения широкого спектра реальных задач, они могут быть особенно полезны для автоматизации задач, связанных с достижением желаемых мест, которые могут быть недоступны для жестких роботов. Многие исследовательские группы в последнее время пытаются разработать контроллеры, которые позволили бы этим гибким рукам эффективно решать эти задачи.
«Как правило, функционирование таких контроллеров основано на вычислительных формулах, которые могут создать достоверное сопоставление между двумя операционными пространствами робота, то есть пространством задач и пространством исполнительных механизмов», — объяснил Донато. «Однако правильное функционирование этих контроллеров обычно зависит от обратной связи, что ограничивает их применимость в лабораторных условиях, ограничивая возможность развертывания этих систем в естественных и динамических средах. Эта статья — первая попытка преодолеть это неустраненное ограничение и расширить возможности этих систем на неструктурированные среды».
«Вопреки распространенному заблуждению, что растения не двигаются, растения активно и целенаправленно перемещаются из одной точки в другую, используя стратегии движения, основанные на росте», — сказал Донато. «Эти стратегии настолько эффективны, что растения могут колонизировать почти все места обитания на планете, чего нет в животном мире. Интересно, что в отличие от животных, стратегии движения растений не проистекают из центральной нервной системы, а, скорее, возникают из-за сложных форм децентрализованных вычислительных механизмов».
Стратегия контроля, лежащая в основе функционирования контроллера исследователей, пытается воспроизвести сложные децентрализованные механизмы, лежащие в основе движения растений. Команда специально использовала инструменты искусственного интеллекта, основанные на поведении, которые состоят из децентрализованных вычислительных агентов, объединенных в восходящую структуру.
«Новинка нашего био-контроллера заключается в его простоте: мы используем фундаментальные механические функции мягкой руки робота для создания общего поведения движения», — сказал Донато. «В частности, мягкая рука робота состоит из резервного набора мягких модулей, каждый из которых активируется посредством триады радиально расположенных приводов. Известно, что при такой конфигурации система может генерировать шесть основных направлений изгиба».
Вычислительные агенты, лежащие в основе функционирования контроллера команды, используют амплитуду и синхронизацию конфигурации привода для воспроизведения двух разных типов движений растений, известных как круговое движение и фототропизм. Циркумнутации — это колебания, обычно наблюдаемые у растений, а фототропизм — это направленные движения, которые приближают ветви или листья растения к свету.
Контроллер, созданный Донато и его коллегами, может переключаться между этими двумя вариантами поведения, обеспечивая последовательное управление роботизированными руками на двух этапах. Первый из этих этапов — это этап исследования, когда руки исследуют свое окружение, а второй — это этап достижения, когда они перемещаются, чтобы достичь желаемого места или объекта.
«Возможно, самым важным выводом из этой конкретной работы является то, что впервые резервные мягкие роботы-манипуляторы получили возможность достигать возможностей за пределами лабораторной среды с помощью очень простой системы управления», — сказал Донато. «Кроме того, контроллер применим к любому программному обеспечениюроботРука имела аналогичную схему срабатывания. Это шаг к использованию встроенных датчиков и стратегий распределенного управления в непрерывных и мягких роботах».
На данный момент исследователи протестировали свой контроллер в серии тестов, используя модульную, легкую и мягкую роботизированную руку с тросовым приводом и 9 степенями свободы (9-DoF). Их результаты были весьма многообещающими, поскольку контроллер позволял руке как исследовать свое окружение, так и достигать целевого местоположения более эффективно, чем другие стратегии управления, предложенные в прошлом.
В будущем новый контроллер может быть применен к другим мягким роботизированным рукам и протестирован как в лабораторных, так и в реальных условиях, чтобы дополнительно оценить его способность справляться с динамическими изменениями окружающей среды. Тем временем Донато и его коллеги планируют и дальше развивать свою стратегию управления, чтобы она могла производить дополнительные движения и поведение роботизированных рук.
«В настоящее время мы стремимся расширить возможности контроллера, чтобы обеспечить более сложные функции, такие как отслеживание цели, скручивание всей руки и т. д., чтобы позволить таким системам функционировать в естественной среде в течение длительных периодов времени», — добавил Донато.
Время публикации: 6 июня 2023 г.