机器人与物理 AI

研究人员推进下一代软体机器人技术

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哈佛大学约翰·A·保尔森工程和应用科学学院(SEAS)的研究人员开发了电驱动的软阀,可以控制液压软执行器。根据团队的说法,这些阀可以应用于辅助和治疗设备、软抓取器、仿生软机器人、手术机器人等。

构建软机器人的挑战

研究人员仍然难以构建完全软的机器人,因为它们需要许多组件来驱动设备,而这些设备是刚性的。由压力流体驱动的软机器人为与精细物体交互开辟了新的机会,这是传统刚性机器人无法做到的。这就是为什么新的发展如此关键。

该研究发表在《国家科学院院刊》(PNAS)上。它得到了国家科学基金会和国家机器人计划的支持。

罗伯特·J·伍德是SEAS的哈里·刘易斯和玛琳·麦格拉思工程和应用科学教授,也是该研究的首席作者。

“今天的刚性调节系统大大限制了流体驱动软机器人的适应性和机动性,”伍德说。“这里,我们开发了软而轻的阀来控制软液压执行器,这为未来流体软机器人的软板载控制打开了可能性。”

软阀

虽然软阀已经存在了一段时间,但没有一个能够达到现有液压执行器所需的压力或流速。为了解决这个问题,团队开发了新的电动动态电介质弹性执行器,即DEA。这些软执行器具有超高功率密度和轻量,可以运行数十万个循环。

然后,团队将新的电介质弹性执行器与软通道结合,创建了一个用于流体控制的软阀。

西·许是SEAS的研究生,也是该论文的第一作者。

“这些软阀具有快速的响应时间,可以控制流体压力和流速以满足液压执行器的需求,”许说。“这些阀为我们提供了快速、强大的宏观和小规模液压执行器的控制,内部容积从几百微升到几十毫升。”

研究人员使用DEA软阀来演示对不同体积的液压执行器的控制。他们能够实现单个压力源驱动多个执行器的独立控制。

“这个紧凑而轻的DEA阀能够实现液压执行器的前所未有的电控,展现了未来软流体驱动机器人上板运动控制的潜力,”许说。

该研究的其他共同作者包括Yufeng Chen、Nak-Seung Patrick Hyun和Kaitlyn Becker。

Alex McFarland 是一名人工智能记者和作家,探索最新的人工智能发展。他曾与世界各地的众多人工智能初创公司和出版物合作。