Robotteknologi og fysisk AI

Computerteknologi til billedbehandling tilpasset bløde robotter

mm
Føj Unite.AI til dine foretrukne kilder på Google

Forskere fra University of California, Los Angeles (UCLA) og Carnegie Mellon University har tilpasset avanceret computerteknologi til billedbehandling til bløde robotter. De har brugt den samme teknologi, som animations- og videospilsudviklere bruger til at skabe meget detaljerede billeder, såsom hår og stof i animerede film. Denne teknologi bruges nu af forskerne til at simulere bløde, lemmede robotter og deres bevægelser.

Arbejdet er offentliggjort i Nature Communications den 6. maj. Artiklen har titlen “Dynamic Simulation of Articulated Soft Robots.”

Khalid Jawed er studieforfatter og adjunkt i mekanisk og rumfartsingeniørvidenskab ved UCLA Samueli School of Engineering.

“Vi har opnået simulering af bløde robotter i næsten virkeligtid, og dette er et større skridt mod selvstændige robotter, der kan planlægge deres handlinger på egen hånd,” sagde Jawed. “Bløde robotter er lavet af fleksibelt materiale, der gør dem intrinsisk robuste over for skader og potentielt meget sikrere i interaktion med mennesker. Før denne studie har det været vanskeligt at forudsige bevægelserne af disse robotter, da de ændrer form under drift.”

DER og FEM-teknologier

En algoritme kaldet discrete elastiske stænger (DER) bruges ofte i filmproduktion til at animere flydende objekter. DER kan på få sekunder forudsige hundredvis af bevægelser.

Forskerne har forsøgt at bruge DER til at udvikle en fysikmotor, der kan simulere bevægelserne af bio-inspirerede robotter. De ønskede også at bruge det til robotter, der findes i vanskelige miljøer, såsom dem, der er udviklet til Mars eller under vandet.

Finite element metode (FEM) er en anden algoritme-baseret teknologi, der kan simulere bevægelserne af solide og stive robotter. FEM er dog ikke ideel til bløde, naturlige bevægelser og det nødvendige detaljeniveau. Derudover kræver FEM meget beregningskraft og tager lang tid.

For at udvikle og simulere bløde robotter har robotforskere afhængigt af prøve-og-fejl-metoder.

Carmel Majidi er adjunkt i mekanisk ingeniørvidenskab ved Carnegie Mellons College of Engineering.

“Robotter lavet af hårde og uflexible materialer er relativt lette at modelere med eksisterende computersimulationsværktøjer,” sagde Majidi. “Indtil nu har der ikke været gode softwareværktøjer til at simulere robotter, der er bløde og kødfulde. Vores arbejde er et af de første, der demonstrerer, hvordan bløde robotter kan simuleres med samme computerteknologi, der er blevet brugt til at modelere hår og stof i blockbusterfilm og animerede film.”

Forskerne begyndte at samarbejde i Majidis Soft Machines Lab for over tre år siden. Deres seneste projekt omfattede Jawed, der kørte simulationer i sit forskningslaboratorium ved UCLA, og Majidi, der udførte fysiske eksperimenter for at bekræfte simulationsresultaterne.

Simulationsværktøjet reducerer betydeligt den tid, det tager at få en blød robot til anvendelsespunktet.

Støtte fra Army Research Office

Forskningen blev delvist finansieret af Army Research Office, der er en del af U.S. Army Combat Capabilities Development Commands Army Research Laboratory.

Dr. Samuel Stanton er programleder ved Army Research Office.

“Eksperimentelle fremskridt i blød robotteknologi har overhalet teori i flere år,” sagde Stanton. “Dette arbejde er et væsentligt skridt i vores evne til at forudsige og designe for dynamik og kontrol i høj grad deformable robotter, der opererer i begrænsede rum med komplekse kontakter og konstant ændrende miljøer.”

Teknologien bliver nu udforsket og afprøvet på andre typer bløde robotter. Et af disse områder er robotter, der er baseret på bevægelserne af bakterier og stjerner, der kan blive brugt til oceanografiske opgaver såsom overvågning af havvandforhold eller inspektion af marin liv.

Alex McFarland er en AI-journalist og forfatter, der udforsker de seneste udviklinger inden for kunstig intelligens. Han har samarbejdet med talrige AI-startups og publikationer verden over.