Các cơ và cảm biến kết hợp làm từ vật liệu mềm cho phép robot linh hoạt

Robot có thể được chế tạo từ các vật liệu mềm nhưng tính linh hoạt của các robot này bị hạn chế bởi việc bao gồm các cảm biến cứng nhắc cần thiết cho sự điều khiển của chúng. Các nhà nghiên cứu đã tạo ra các cảm biến nhúng để thay thế các cảm biến cứng nhắc, cung cấp chức năng tương tự nhưng cho phép robot linh hoạt hơn. Robot mềm có thể dễ thích nghi và đàn hồi hơn các thiết kế cứng nhắc truyền thống hơn. Nhóm đã sử dụng các kỹ thuật học máy tiên tiến để tạo ra thiết kế của họ.

Tự động hóa là một chủ đề ngày càng quan trọng, và cốt lõi của khái niệm này là các lĩnh vực thường được kết hợp giữa robot và học máy. Mối quan hệ giữa học máy và robot không chỉ giới hạn trong việc điều khiển hành vi của robot mà còn quan trọng đối với thiết kế và chức năng cốt lõi của chúng. Một robot hoạt động trong thế giới thực cần phải hiểu môi trường và chính nó để điều hướng và thực hiện các nhiệm vụ.

Nếu thế giới hoàn toàn có thể dự đoán được thì một robot sẽ ổn khi di chuyển xung quanh mà không cần phải tìm hiểu bất cứ điều gì mới về môi trường của nó. Nhưng thực tế là không thể đoán trước và luôn thay đổi, vì vậy học máy giúp robot thích nghi với các tình huống lạ lẫm. Mặc dù điều này về mặt lý thuyết là đúng đối với tất cả các robot, nhưng nó đặc biệt quan trọng đối với các robot có thân mềm vì các tính chất vật lý của chúng về bản chất ít được dự đoán hơn so với các đối tác cứng nhắc của chúng.

Phó giáo sư Kohei Nakajima từ Trường Khoa học và Công nghệ Thông tin cho biết: “PAM vốn đã phải chịu tiếng ồn cơ học và độ trễ ngẫu nhiên, về cơ bản là căng thẳng vật chất theo thời gian. Màn hình dựa trên laser chính xác giúp duy trì kiểm soát thông qua phản hồi, nhưng những cảm biến cứng nhắc này hạn chế chuyển động của robot, vì vậy chúng tôi đã đưa ra một cái gì đó mới.”

Nakajima và nhóm của anh ấy nghĩ rằng nếu họ có thể mô hình hóa một PAM trong thời gian thực, thì họ có thể duy trì kiểm soát tốt nó. Tuy nhiên, do tính chất luôn thay đổi của PAM, điều này không thực tế với các phương pháp mô hình cơ học truyền thống. Vì vậy, nhóm nghiên cứu đã chuyển sang một kỹ thuật máy học mạnh mẽ và thành lập được gọi là điện toán hồ chứa. Đây là nơi thông tin về một hệ thống, trong trường hợp này là PAM, được đưa vào mạng thần kinh nhân tạo đặc biệt trong thời gian thực, do đó mô hình luôn thay đổi và do đó thích nghi với môi trường.

“Chúng tôi đã tìm thấy điện trở của vật liệu PAM thay đổi tùy thuộc vào hình dạng của nó trong quá trình co lại. Vì vậy, chúng tôi chuyển dữ liệu này đến mạng để có thể báo cáo chính xác về trạng thái của PAM”, Nakajima nói. “Cao su thông thường là một chất cách điện, vì vậy chúng tôi đã kết hợp carbon vào vật liệu của chúng tôi để dễ dàng đọc được điện trở khác nhau của nó. Chúng tôi đã tìm thấy hệ thống mô phỏng cảm biến dịch chuyển laser hiện tại với độ chính xác cao tương đương trong một loạt các điều kiện thử nghiệm.”

Nhờ phương pháp này, một thế hệ công nghệ robot mềm mới có thể hiện thực hoá. Điều này có thể bao gồm các robot làm việc với con người, ví dụ như các thiết bị phục hồi chức năng có thể đeo hoặc robot y sinh, vì cảm ứng mềm mại thêm có nghĩa là các tương tác với chúng rất nhẹ nhàng và an toàn.

Nghiên cứu của các nhà khoa học cho thấy điện toán hồ chứa có thể được sử dụng trong các ứng dụng bên cạnh robot. Các ứng dụng viễn thám, cần thông tin thời gian thực được xử lý theo cách phi tập trung, có thể mang lại lợi ích rất lớn. Và các nhà nghiên cứu khác nghiên cứu về điện toán thần kinh – hệ thống máy tính thông minh – cũng có thể kết hợp các ý tưởng của nhóm vào công việc của họ để cải thiện hiệu suất của hệ thống của họ.

Nguồn truyện:

Tài liệu được cung cấp bởi Đại học Tokyo . Lưu ý: Nội dung có thể được chỉnh sửa cho kiểu dáng và độ dài.