Robotik och fysisk AI

Ingenjörer utvecklar mjuk robotisk hand som kan spela Nintendo

mm
Lägg till Unite.AI bland dina föredragna källor på Google

Forskare och ingenjörer vid University of Maryland har skapat en 3D-utskriven mjukrobotisk hand som kan spela Nintendos Super Mario Bros.

I vad som är en otrolig framsteg inom agility hos robotiska händer, presenterades forskningen i Science Advances.

Området mjuk robotik fokuserar på flexibla och inflätbara robotar som drivs med vatten eller luft, medan traditionella robotar drivs med elektricitet. Det har funnits ett ökat intresse för mjuk robotik på grund av dess säkerhet och anpassningsförmåga, vilket har lett till att de ofta används för proteser och medicinska enheter. Men innan den nya forskningen, har det varit svårt att kontrollera de vätskor som möjliggör att robotarna kan böja och röra sig.

Forskningsgruppen leddes av Ryan D. Sochol, biträdande professor i maskinteknik vid University of Maryland. Gruppens stora genombrott kom när de kunde 3D-utskriva fullständigt monterade mjukrobotar med integrerade fluidiska kretsar, och allt detta kunde göras i ett enda steg.

Joshua Hubbard är co-första författare.

“Tidigare behövde varje finger på en mjuk robotisk hand vanligtvis ha sin egen kontrollledning, vilket kan begränsa portabiliteten och användbarheten”, förklarar Hubbard. “Men genom att 3D-utskriva den mjukrobotiska handen med våra integrerade fluidiska transistorer, kan den spela Nintendo baserat på bara ett tryckinmatning.”

Bild: University of Maryland

Demonstrering roboten

Gruppen demonstrerade den mjukrobotiska handen genom att designa en integrerad fluidisk krets som möjliggjorde att den kunde fungera i svar på ett enda kontrolltryck. Genom att applicera ett lågt tryck, kunde gruppen göra att den första fingret tryckte på Nintendokontrollen för att göra Mario gå. Genom att applicera ett högt tryck, hoppade Mario.

Handen förlitade sig på ett förprogrammerat program som automatiskt växlade mellan av, lågt, medel och högt tryck, och den kunde fungera Nintendokontrollen framgångsrikt och slutföra den första nivån i spelet på mindre än 90 sekunder.

Ruben Acevedo är en nyligen avlagd doktorsexamen och co-första författare till studien.

“Nyligen har flera grupper försökt att utnyttja fluidiska kretsar för att förbättra autonomi hos mjukrobotar”, sa Acevedo, “men metoderna för att bygga och integrera dessa fluidiska kretsar med robotarna kan ta dagar till veckor, med en hög grad av manuellt arbete och teknisk skicklighet.”

3D-utskrifter

Gruppen förlitade sig på “PolyJet 3D-utskrifter”, som har många lager av multi-material ‘bläck’ staplade på varandra i 3D.

Kristen Edwards är medförfattare till studien.

“Inom loppet av en dag och med mindre arbete, kan forskare nu gå från att trycka på startknappen på en 3D-skrivare till att ha färdiga mjukrobotar — inklusive alla mjuka aktuatorer, fluidiska kretsdelar och kroppsegenskaper — redo att användas”, sa Edwards

Valet av Mario var inte bara ett beslut baserat på kul, utan det tjänade också som ett sätt att mäta handens agility. Spelets timing och nivåuppbyggnad är redan etablerad, med ett enda misstag som slutar spelet. Detta gav en ny metod för att utvärdera roboten.

Andra forskningsframsteg och öppen tillgång

Gruppens forskningsartikel detaljerade också sköldpaddinspirerade mjukrobotar, som alla trycktes vid UMD:s Terrapin Works 3D-utskriftshubb.

Gruppens strategi är också öppen källkod, och artikeln är öppen tillgång för alla att läsa. Gruppen länkade också sina tilläggsfiler till ett GitHub, och det innehåller alla elektroniska designfiler.

“Vi delar fritt alla våra designfiler så att vem som helst kan ladda ner, modifiera på begäran och 3D-utskriva — antingen med sin egen skrivare eller genom en utskriftstjänst som oss — alla mjukrobotar och fluidiska kretsdelar från vårt arbete”, sa Sochol. “Det är vår förhoppning att denna öppna 3D-utskriftsstrategi kommer att öka tillgänglighet, spridning, reproducerbarhet och antagande av mjukrobotar med integrerade fluidiska kretsar och, i sin tur, påskynda framsteg inom området.”

Gruppen undersöker nu hur deras teknik kan användas för biomedicinska tillämpningar som rehabiliteringsenheter, kirurgiska verktyg och anpassningsbara proteser.

Alex leder Unite.AI:s AI‑drivna nyhetsverksamhet och kombinerar journalistik, forskning och automation för att stödja snabb och skalbar bevakning av artificiell intelligens. Hans arbete bidrar till att nya AI‑utvecklingar framträder effektivt samtidigt som publikationen upprätthåller sina redaktionella standarder.