Новые материалы, напечатанные на 3D-принтере, чувствуют собственные движения

Команда исследователей в MIT разработала новый метод 3D-печати материалов с настраиваемыми механическими свойствами, который позволяет им чувствовать свои собственные движения и взаимодействия с окружающей средой. Команда создала чувствительные структуры из одного материала за один цикл печати на 3D-принтере.

Сначала они взяли 3D-печатные решетчатые материалы и включили в структуру сети воздушных каналов во время процесса печати. Затем они могли получить информацию о том, как материал движется, измерив изменения давления внутри этих каналов, когда структура сжимается, гнется или растягивается.

Решетчатые материалы состоят из отдельных ячеек в повторяющемся узоре, и изменяя размер или форму ячеек, меняются механические свойства материала.

Новая техника может в конечном итоге помочь создать гибких мягких роботов с встроенными датчиками, которые позволяют роботам понимать свою позу и движения. Она также может привести к разработке носимых умных устройств, которые можно настроить.

Лиллиан Чин — одна из двух ведущих авторов и аспирантка лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта MIT (CSAIL).

“Идея этой работы заключается в том, что мы можем взять любой материал, который можно 3D-печатать, и иметь простой способ маршрутизации каналов по всей его структуре, чтобы получить способность к восприятию, встроенную в структуру. И если вы используете очень сложные материалы, то вы можете иметь движение, восприятие и структуру в одном,” – сказала Чин.

В статье также указан второй ведущий автор Райан Труби, бывший постдок CSAIL и нынешний ассистент-профессор Северо-Западного университета; Аннан Чжан, аспирант CSAIL; и старший автор Даниэла Рус, профессор электротехники и компьютерных наук на именной должности Эндрю и Эрны Витерби и директор CSAIL.

Исследование было опубликовано в Science Advances.

Техника 3D-печати

Команда полагалась на 3D-печать, чтобы включить воздушные каналы непосредственно в стержни, образующие решетку. Когда структура подвергается движению или сжатию, каналы деформируются, и объем воздуха внутри меняется. Этот процесс позволяет исследователям измерить соответствующее изменение давления с помощью стандартного датчика давления, который предоставляет обратную связь о том, как материал деформируется.

“Если вы растягиваете резиновую ленту, она требует некоторого времени, чтобы вернуться в исходное положение. Но поскольку мы используем воздух, а деформации относительно стабильны, мы не получаем таких же изменений во времени. Информация, полученная из нашего датчика, намного чище,” – говорит Чин.

Команда включила каналы в структуру с помощью цифровой световой обработки 3D-печати. Этот метод включает в себя вытягивание структуры из ванны со смолой и ее затвердевание в точную форму с помощью проецируемого света. Затем проецируется изображение на мокрую смолу, и области, пораженные светом, затвердевают.

По мере продвижения процесса липкая смола капает и застревает внутри каналов, что означает, что команде необходимо было удалить излишки смолы, прежде чем она затвердеет. Они сделали это, используя смесь сжатого воздуха, вакуума и тщательной очистки.

“Нам придется найти дополнительные проектные решения для процесса очистки, поскольку это главная проблема,” – продолжает Чин.

Команда использовала этот процесс для создания нескольких решетчатых структур и продемонстрировала, как воздушные каналы могут генерировать четкую обратную связь, когда структуры сжимаются или гнутся.

Мягкие роботы HSA

Группа исследователей также включила датчики в хиральные сдвиговые ауксетические структуры (handed shearing auxetics, HSA), которые представляют собой новый класс материалов, разработанных для моторизированных мягких роботов. HSA могут быть растянуты и скручены одновременно, что позволяет им действовать как эффективные мягкие роботизированные актуаторы. Однако HSA трудно оснастить чувствительностью из-за их сложных форм.

Команда 3D-печатала один из этих HSA-мягких роботов, который мог выполнять различные движения, такие как сгибание и скручивание. Затем его подвергли серии движений в течение более 18 часов, и данные датчика использовались для обучения нейронной сети, которая могла точно предсказать движение робота.

“Ученые-материаловеды работали усердно, чтобы оптимизировать материалы с целенаправленно спроектированной структурой для функциональности. Это кажется простой, но очень мощной идеей, чтобы соединить то, что эти исследователи делали, с этой областью восприятия. Как только мы добавляем способность к восприятию, то робототехники, как я, могут войти и использовать это как активный материал, а не пассивный,” – говорит Чин.

“Оснащение мягких роботов чувствительностью с помощью непрерывных датчиков, подобных коже было открытой проблемой в этой области. Этот новый метод обеспечивает точные проприоцептивные возможности для мягких роботов и открывает дверь для изучения мира через прикосновение,” – продолжает Рус.

Чин и команда говорят, что будущее такой технологии может привести к таким вещам, как шлемы для американского футбола, адаптированные к конкретной голове игрока. Эти шлемы будут иметь сенсорные возможности внутри внутренней структуры, увеличивая точность обратной связи от столкновений на поле.