Robotyka i fizyczna AI

Struktury Origami Pozwalają Na Dostosowaną Sztywność W Robotach

mm
Dodaj Unite.AI do preferowanych źródeł w Google

Ostatnie badania przeprowadzone na Arizona State University dowodzą, że zakrzywione struktury origami mogą prowadzić do dostosowanej giętkości w robotach. Dostosowana giętkość pozwala robotowi na dostosowanie sztywności w zależności od wykonywanego zadania, co w przeszłości okazało się trudne do wdrożenia przy użyciu prostych projektów.

Hanqing Jiang jest profesorem inżynierii mechanicznej na uniwersytecie i głównym autorem artykułu zatytułowanego „In Situ Stiffness Manipulation Using Elegant Curved Origami.” Praca została opublikowana w Science Advances.

„Włączenie zakrzywionych struktur origami do projektowania robotów oferuje wyjątkową możliwość dostosowanej giętkości, czyli sztywności, jako komplementarnego pojęcia” – powiedział Jiang. „Wysoka giętkość, czyli niska sztywność, jest porównywalna do miękkiego lądowania nawigowanego przez kota. Niska giętkość, czyli wysoka sztywność, jest podobna do wykonywania twardego skoku w parze sztywnych butów”.

Różnica Operacyjna

Jiang porównał różnicę operacyjną oferowaną przez zakrzywione origami do tej, którą oferują samochody sportowe w porównaniu z pojazdami bardziej ukierunkowanymi na komfort.

„Podobnie jak przełączanie się między trybem sportowym a komfortowym, te zakrzywione struktury origami będą jednocześnie oferować możliwość przełączania się na żądanie między trybem miękkim i twardym, w zależności od tego, jak roboty wchodzą w interakcje ze środowiskiem” – powiedział.
W dziedzinie robotyki istnieją różne tryby sztywności, takie jak wysoka sztywność, która jest niezbędna do podnoszenia ciężkich obciążeń. Wysoka giętkość jest wykorzystywana do absorpcji udarów, a ujemna sztywność, czyli zdolność do uwolnienia zgromadzonej energii, jest wykorzystywana do sprintu.

Giętkość Na Żądanie

Dla robotów, które wymagają sztywności, są one często masywne. Jednak zakrzywione origami pozwalają im działać w rozszerzonej skali sztywności, co oznacza giętkość na żądanie.

Badania zespołu koncentrowały się na połączeniu energii składania w zakrzywionych fałdach origami z gięciem paneli, które jest dostosowywane przez przesunięcie wzdłuż wielu fałdów między dwoma punktami. Z zakrzywionym origami jeden robot jest w stanie wykonywać różne ruchy. Na przykład zespół opracował robota pływającego, który ma dziewięć różnych ruchów, takich jak szybki, wolny, średni, liniowy i obrotowy. Aby osiągnąć którykolwiek z nich, fałdy po prostu muszą być dostosowane.

Ponadto zasady przedstawione w badaniach mogą pomóc w projektowaniu mechanicznych metamateriałów w branży elektromagnetycznej, samochodowej i lotniczej. Mogą one również okazać się przydatne w tworzeniu urządzeń biomedycznych.

„Piękno tej pracy polega na tym, że projektowanie zakrzywionych fałd i każdy fałd odpowiada określonej giętkości” – powiedział Jiang.

Inni autorzy, którzy przyczynili się do badań, to Hanqing Jiang, Zirui Zhai i Lingling Wu ze Szkoły Inżynierii.

Alex McFarland jest dziennikarzem i pisarzem zajmującym się sztuczną inteligencją, który bada najnowsze rozwoje w dziedzinie sztucznej inteligencji. Współpracował z licznymi startupami i wydawnictwami związanymi z sztuczną inteligencją na całym świecie.