Många befintliga robotsystem hämtar inspiration från naturen och reproducerar på konstgjord väg biologiska processer, naturliga strukturer eller djurbeteenden för att uppnå specifika mål. Detta beror på att djur och växter är medfödda utrustade med förmågor som hjälper dem att överleva i sina respektive miljöer, och som därmed också kan förbättra prestandan hos robotar utanför laboratoriemiljöer.
"Mjuka robotarmar är en ny generation av robotmanipulatorer som hämtar inspiration från de avancerade manipulationsförmågan som "benlösa" organismer uppvisar, såsom bläckfisktentakler, elefantstammar, växter, etc.," Enrico Donato, en av forskarna som genomförde studien, berättade för Tech Xplore. "Att översätta dessa principer till tekniska lösningar resulterar i system som är gjorda av flexibla lättviktsmaterial som kan genomgå mjuk elastisk deformation för att producera följsamma och fingerfärdiga rörelser. På grund av dessa önskvärda egenskaper anpassar sig dessa system till ytor och uppvisar fysisk robusthet och människorsäker drift till potentiellt låg kostnad."
Även om mjuka robotarmar kan användas på ett brett spektrum av verkliga problem, kan de vara särskilt användbara för att automatisera uppgifter som involverar att nå önskade platser som kan vara otillgängliga för stela robotar. Många forskarlag har nyligen försökt utveckla kontroller som skulle göra det möjligt för dessa flexibla armar att effektivt ta sig an dessa uppgifter.
"Allmänt sett förlitar sig funktionen hos sådana styrenheter på beräkningsformuleringar som kan skapa en giltig mappning mellan två operativa utrymmen i roboten, dvs. uppgiftsutrymme och manöverutrymme", förklarade Donato. "Men den korrekta funktionen av dessa styrenheter förlitar sig i allmänhet på vision-feedback som begränsar deras giltighet i laboratoriemiljöer, vilket begränsar utplaceringen av dessa system i naturliga och dynamiska miljöer. Den här artikeln är det första försöket att övervinna denna oadresserade begränsning och utöka räckvidden för dessa system till ostrukturerade miljöer."
"Tvärtemot den vanliga missuppfattningen att växter inte rör sig, flyttar växter aktivt och målmedvetet från en punkt till en annan med hjälp av rörelsestrategier baserade på tillväxt," sa Donato. "Dessa strategier är så effektiva att växter kan kolonisera nästan alla livsmiljöer på planeten, en förmåga som saknas i djurriket. Intressant nog, till skillnad från djur, härrör växtförflyttningsstrategier inte från ett centralt nervsystem, utan snarare uppstår de på grund av sofistikerade former av decentraliserade beräkningsmekanismer."
Kontrollstrategin som ligger till grund för funktionen hos forskarnas styrenhet försöker replikera de sofistikerade decentraliserade mekanismerna som ligger till grund för växternas rörelser. Teamet använde specifikt beteendebaserade verktyg för artificiell intelligens, som består av decentraliserade datoragenter kombinerade i en bottom-up-struktur.
"Det nya med vår bioinspirerade styrenhet ligger i dess enkelhet, där vi utnyttjar de grundläggande mekaniska funktionerna hos den mjuka robotarmen för att generera det övergripande räckviddsbeteendet," sa Donato. "Särskilt består den mjuka robotarmen av ett redundant arrangemang av mjuka moduler, som var och en aktiveras genom en triad av radiellt anordnade ställdon. Det är välkänt att för en sådan konfiguration kan systemet generera sex principiella böjningsriktningar."
Beräkningsagenterna som underbygger funktionen hos teamets styrenhet utnyttjar amplituden och timingen av ställdonets konfiguration för att reproducera två olika typer av växtrörelser, kända som cirkumnutation och fototropism. Circumnutationer är svängningar som vanligtvis observeras i växter, medan fototropism är riktningsrörelser som för en växts grenar eller blad närmare ljuset.
Styrenheten skapad av Donato och hans kollegor kan växla mellan dessa två beteenden och uppnå sekventiell kontroll av robotarmar som sträcker sig över två steg. Det första av dessa steg är en utforskningsfas, där armarna utforskar sin omgivning, medan den andra är en nå-fas, där de rör sig för att nå en önskad plats eller ett önskat objekt.
"Det kanske viktigaste av allt detta arbete är att det här är första gången redundanta mjuka robotarmar har möjliggjorts för att nå kapacitet utanför laboratoriemiljön, med ett mycket enkelt kontrollramverk," sa Donato. "Dessutom är kontrollern tillämpbar på alla mjukarobotarmen gav ett liknande aktiveringsarrangemang. Detta är ett steg mot användningen av inbäddad avkänning och distribuerade styrstrategier i kontinuum och mjuka robotar.”
Hittills har forskarna testat sin styrenhet i en serie tester, med en modulär kabeldriven, lätt och mjuk robotarm med 9 frihetsgrader (9-DoF). Deras resultat var mycket lovande, eftersom styrenheten tillät armen att både utforska sin omgivning och nå en målplats mer effektivt än andra kontrollstrategier som föreslagits tidigare.
I framtiden kan den nya styrenheten appliceras på andra mjuka robotarmar och testas i både laboratorie- och verkliga miljöer, för att ytterligare bedöma dess förmåga att hantera dynamiska miljöförändringar. Under tiden planerar Donato och hans kollegor att utveckla sin kontrollstrategi ytterligare, så att den kan producera ytterligare robotarmsrörelser och beteenden.
"Vi letar för närvarande efter att förbättra kontrollernas kapacitet för att möjliggöra mer komplexa beteenden som målspårning, helarmsvängning, etc., för att möjliggöra för sådana system att fungera i naturliga miljöer under långa tidsperioder," tillade Donato.
Posttid: 2023-06-06