Новых мягких роботов представила Лаборатория компьютерных наук и искусственного интеллекта MIT.
Деликатный захват
Два новых исследования, касающихся мягких роботов, опубликовал Массачусетский технологический институт. В первом команда разработала мягкий и прочный роботизированный захват в форме конусообразной структуры оригами. Авторы вдохновились Венериной мухоловкой и создали захват, способный собирать предметы, в 100 раз превышающие его вес. Команда разработала дополнение: тактильные датчики, изготовленные из латексных «пузырей» (баллонов), соединенных с датчиками давления. Новые датчики позволяют захвату не только подбирать объекты, толщиной с картофельные чипсы, но и классифицировать их. При классификации объектов датчики правильно определили 10 объектов с точностью более 90%, даже если объект выскользнул из захвата.
Захват сделан из мягкой структуры оригами, заключенной в мягкий шар. Когда в нем образуется вакуум, структура оригами закрывается вокруг объекта, и захват деформируется. Это позволяет захвату брать гораздо более широкий спектр предметов, чем когда-либо прежде: суповые банки, молотки, бокалы для вина, дроны и даже один цветочек из брокколи.
В дополнение к датчику, команда также разработала алгоритм, который использует обратную связь, чтобы позволить захвату быть сильным и точным, но при этом аккуратным — и 80% тестируемых объектов были успешно захвачены без повреждения.
Команда проверила датчики-захваты на множестве предметов домашнего обихода, начиная от тяжелых бутылок и заканчивая маленькими, деликатными предметами, включая банки, яблоки, зубную щетку, бутылку с водой и мешок печенья.
Умный робопалец
Во второй статье группа исследователей создала мягкий роботизированный палец под названием «GelFlex», который использует встроенные камеры и глубокое обучение для обеспечения тактильного восприятия с высоким разрешением и «проприоцепции» (осведомленность о положениях и движениях тела).
Чтобы создать GelFlex, команда использовала силиконовый материал, чтобы изготовить мягкий и прозрачный палец и поместила одну камеру рядом с кончиком пальца, а другую — в середину пальца. Затем они поместили светоотражающие чернила на передней и боковой поверхности пальца и добавили светодиодные фонари на задней панели. Это позволяет внутренней камере «рыбий глаз» наблюдать за состоянием передней и боковой поверхности пальца.
Команда обучила нейронные сети извлекать ключевую информацию из внутренних камер для обратной связи. Одна нейронная сеть была обучена предсказывать угол изгиба GelFlex, а другая обучалась оценивать форму и размер захватываемых объектов. Благодаря этому захват может поднять различные предметы, такие как кубик Рубика, футляр для DVD или алюминиевый блок.
В будущем команда надеется улучшить алгоритмы проприоцепции и тактильного восприятия и использовать датчики на основе зрения для оценки более сложных конфигураций пальцев, таких как скручивание или боковое изгибание, которые являются сложными для обычных датчиков.
