Robotikk og fysisk AI

Datateknologi for datamaskiner tilpasset myke roboter

mm
Legg til Unite.AI blant dine foretrukne kilder på Google

Forskere fra University of California, Los Angeles (UCLA) og Carnegie Mellon University har tilpasset avansert datateknologi for myke roboter. De brukte samme teknologi som animatører og videospillutviklere bruker for å lage detaljerte bilder, som hår og stoff i animerte filmer. Denne teknologien brukes nå av forskerne for å simulere myke, lemmede roboter og deres bevegelser.

Arbeidet ble publisert i Nature Communications den 6. mai. Artikkelen heter “Dynamisk simulering av myke roboter.”

Khalid Jawed er studieforfatter og assistant professor i mekanisk og romfartsteknikk ved UCLA Samueli School of Engineering.

“Vi har oppnådd simulering av myke roboter raskere enn i sanntid, og dette er et viktig skritt mot slike roboter som kan være autonome og planlegge sine egne handlinger,” sa Jawed. “Myke roboter er laget av fleksibelt materiale som gjør dem intrinsisk motstandsdyktige mot skader og potensielt mye tryggere i interaksjon med mennesker. Før denne studien har det vært utfordrende å forutsi bevegelsen til disse robotene fordi de endrer form under drift.”

DER og FEM-teknologi

En algoritme kalt diskrete elastiske stenger (DER) brukes ofte i filmproduksjon for å animere flytende objekter. DER kan på noen få sekunder forutsi hundredvis av bevegelser.

Forskerne ønsket å bruke DER for å utvikle en fysikkmotor som kan simulere bevegelsen til bio-inspirerte roboter. De ønsket også å bruke den for roboter som eksisterer i vanskelige miljøer, som de som er utviklet for Mars eller undervanns.

Finite element-metode (FEM) er også en algoritme-basert teknologi, og den kan simulere bevegelsen til solide og stive roboter. Men FEM er ikke ideell når det gjelder myke, naturlige bevegelser og det nødvendige nivået av detaljer. I tillegg krever FEM mye beregningskraft og tidskrav.

For å utvikle og simulere myke roboter, har robotikk-forskere avhengig av prøving og feiling.

Carmel Majidi er associate professor i mekanisk ingeniørkunst ved Carnegie Mellons College of Engineering.

“Robotene laget av harde og uflexible materialer er relativt enkle å modellere ved hjelp av eksisterende simuleringsverktøy,” sa Majidi. “Inntil nå har det ikke vært gode programvare-verktøy for å simulere roboter som er myke og kjøttfulle. Vår arbeid er ett av de første som demonstrerer hvordan myke roboter kan bli suksessfullt simulert ved hjelp av samme datagrafikk-programvare som har blitt brukt til å modellere hår og stoff i blockbuster-filmer og animerte filmer.”

Forskerne begynte å samarbeide i Majidis Soft Machines Lab for over tre år siden. Deres siste prosjekt involverte Jawed som kjørte simuleringsprogrammer i sitt forskningslaboratorium ved UCLA og Majidi som utførte fysiske eksperimenter for å bekrefte simuleringsresultatene.

Simuleringsverktøyet reduserer dramatisk tiden det tar å få en myk robot til å fungere.

Støtte fra Army Research Office

Forskningen ble delvis finansiert av Army Research Office, som er en del av U.S. Army Combat Capabilities Development Commands Army Research Laboratory.

Dr. Samuel Stanton er programleder ved Army Research Office.

“Eksperimentelle fremsteg i myk robotikk har vært foran teorien i flere år,” sa Stanton. “Dette arbeidet er et viktig skritt i vår evne til å forutsi og designe for dynamikk og kontroll i høyt deformerbare roboter som opererer i begrensede rom med komplekse kontakter og konstant endrende miljøer.”

Teknologien blir nå utforsket og prøvd på andre typer myke roboter. Et av disse områdene er roboter basert på bevegelsene til bakterier og sjøstjerner, som kan bli brukt i oseanografiske oppgaver som overvåking av havvannsforhold eller inspeksjon av marin liv.

Alex McFarland er en AI-journalist og forfatter som utforsker de nyeste utviklingene innen kunstig intelligens. Han har samarbeidet med tallrike AI-startups og publikasjoner verden over.