Истражувачите развија екстремно умешен микроробот

Истражувачите од Факултетот за инженерство и применети науки на Харвард Џон А. HAMR-JR е верзија со половина размер на претходно создадениот амбулантски микроробот на Харвард (HAMR) инспириран од лебарки. 

HAMR-JR е со големина колку еден денар, но е способен да ги извршува сите задачи на поголемиот HAMR. Тој е еден од највештите микроботови што може да се создадат. 

Истражувањето насловено „Смалувајќи микроробот со големина на инсект, HAMR-VI во HAMR-Jr“ беше претставена виртуелно на Меѓународната конференција за роботика и автоматизација (ICRA 2020).

Каушик Џајарам е поранешен постдокторски соработник во SEAS и Wyss, како и првиот автор на трудот. Џајарам е и доцент на Универзитетот во Колорадо, Болдер.

„Повеќето роботи во оваа скала се прилично едноставни и демонстрираат само основна мобилност“, рече Џајарам. „Покажавме дека не треба да ја компромитирате умешноста или контролата за големината."

Една од задачите на проектот беше да се открие дали процесот на производство на поп-ап, кој се користеше за изградба на претходни верзии на HAMR и микроботови како RoboBee, може да се користи за изградба на роботи во повеќе размери. Ова може да биде мало како хируршки ботови или големи како индустриски роботи. 

PC-MEMS

Процесот што се користи за изградба на HAMR-JR се нарекува микроелектромеханички системи на печатено коло или PC-MEMS. Во овој процес, компонентите на роботот се ставаат во 3D структура откако ќе бидат врежани во 2D лист. За HAMR-JR, дизајнот на 2D лист на роботот, актуаторите и вградените кола беа намалени за да се создаде помал робот со истите функционалности.

„Прекрасниот дел од оваа вежба е што не моравме да менуваме ништо во однос на претходниот дизајн“, рече Џајарам. „Докажавме дека овој процес може да се примени во основа на секој уред со различни големини.

Намалување на HAMR-JR

HAMR-JR е само 2.25 сантиметри во должина на телото со тежина од 0.3 грама. Покрај тоа што е еден од најмалите микророботи, тој е и еден од најбрзите, способен да движи 14 должини на телото во секунда. 

Принципите како што се должината на чекорот и вкочанетоста на зглобовите се засегнати кога роботот се намалува. За да го заобиколат ова, истражувачите развија и модел кој може да предвиди метрика на движење, како што се брзини на трчање, сили на нозете и носивост во зависност од големината на целта. Со овој модел може да се развие систем со вистински спецификации. 

Роберт Вуд е коавтор на трудот и професор по инженерство и применети науки на Чарлс Ривер во SEAS. Тој е исто така главен член на факултетот на Wyss. 

„Овој нов робот покажува дека имаме добро разбирање за теоретските и практичните аспекти на намалување на сложените роботи користејќи го нашиот пристап за склопување базиран на преклопување“, рече Вуд.

Истражувањето беше поддржано од DARPA и Wyss Institute. 

Други коавтори беа Џенифер Шум, Саманта Кастеланос и Е. Фарел Хелблинг.