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首页 > 资讯中心3D打印技术开发出低成本的“象鼻”机器人
发布时间：2021-04-25
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动并适应新(xīn)任務(wù)，例如捡起弹珠并将它们放在讲台上。作為(wèi)一种低成本的概念验证开发，该设计最终可(kě)以继续用(yòng)于工业生产線(xiàn)上，在工业生产線(xiàn)上它可(kě)以执行各种灵活的操作，例如运输汽車(chē)零件或组装電(diàn)子设备。
该研究的合著者塞巴斯蒂安·奥特（Sebastian Otte）博士对《新(xīn)科(kē)學(xué)家》说：“们的梦想是我们可(kě)以在一个持续學(xué)习的环境中做到这一点，机器人在没有(yǒu)任何知识的情况下开始學(xué)习，然后试图达到目标，当它这样做的时候，它会产生自己的學(xué)习实例。”
机器人學(xué)习如何捡起和放置弹珠
工业5.0：象鼻
象鼻是进化的杰作之一。它们的柔韧和强壮各占一半，这让大象拥有(yǒu)了在动物(wù)界不常见的灵巧程度。因此，它们是许多(duō)现代仿生學(xué)项目在學(xué)术界的灵感来源，气动驱动器经常作為(wèi)人造肌肉纤维实现弯曲和延伸。
Otte和他(tā)的同事选择了模块化设计，该设计基于一组统一的、可(kě)堆叠的关节模块，每个模块具有(yǒu)三个自由度（DoF）。当前的设计最多(duō)具有(yǒu)这些模块中的十个，但是据报道，使用(yòng)功能(néng)更强大的電(diàn)机可(kě)以使机器人的長(cháng)度增加一倍。
行李箱的每个部分(fēn)都装有(yǒu)几个電(diàn)动机驱动齿轮，这些電(diàn)动机可(kě)同时使模块在两个轴上倾斜多(duō)达40°。除了弯曲之外，机器人的躯干还能(néng)够加長(cháng)和缩短–就像真实的东西一样。不幸的是，计算机器人执行器执行复杂操作的逆运动學(xué)并不是一件容易的事，对于这么多(duō)的自由度来说更是如此。这就是人工智能(néng)的用(yòng)武之地。
机械臂的可(kě)堆叠关节
刺激神经网络进行导航
该团队使用(yòng)所谓的尖刺神经网络（SNN）来控制机器人，这是一种紧密模仿自然大脑过程的人工神经网络。除了合并神经元和突触状态外，SNN在模型中还包括了时间概念。通过观察一组训练运动，SNN能(néng)够将電(diàn)机运动映射到相应的机器人姿态，从而使团队能(néng)够“展开”模型，以近毫米的精度进行目标驱动的导航。
研究人员写道：“我们不仅证明可(kě)以用(yòng)基本的3D打印设备构造低成本的类似躯干的机械臂，而且还展示了如何使用(yòng)最新(xīn)的循环峰值神经网络體(tǐ)系结构来控制它们。”
就未来的研究而言，该团队已经表示有(yǒu)可(kě)能(néng)将基于雷达的距离传感器并入以实现防撞功能(néng)，从而使该设备能(néng)够与人类协同工作。另一种方法是将工作转变成类似蛇的机器人，而不是固定的手臂，从而可(kě)以“四处寻找”进行搜索和营救行动。
该研究的合著者塞巴斯蒂安·奥特（Sebastian Otte）博士对《新(xīn)科(kē)學(xué)家》说：“们的梦想是我们可(kě)以在一个持续學(xué)习的环境中做到这一点，机器人在没有(yǒu)任何知识的情况下开始學(xué)习，然后试图达到目标，当它这样做的时候，它会产生自己的學(xué)习实例。”
机器人學(xué)习如何捡起和放置弹珠
工业5.0：象鼻
象鼻是进化的杰作之一。它们的柔韧和强壮各占一半，这让大象拥有(yǒu)了在动物(wù)界不常见的灵巧程度。因此，它们是许多(duō)现代仿生學(xué)项目在學(xué)术界的灵感来源，气动驱动器经常作為(wèi)人造肌肉纤维实现弯曲和延伸。
Otte和他(tā)的同事选择了模块化设计，该设计基于一组统一的、可(kě)堆叠的关节模块，每个模块具有(yǒu)三个自由度（DoF）。当前的设计最多(duō)具有(yǒu)这些模块中的十个，但是据报道，使用(yòng)功能(néng)更强大的電(diàn)机可(kě)以使机器人的長(cháng)度增加一倍。
行李箱的每个部分(fēn)都装有(yǒu)几个電(diàn)动机驱动齿轮，这些電(diàn)动机可(kě)同时使模块在两个轴上倾斜多(duō)达40°。除了弯曲之外，机器人的躯干还能(néng)够加長(cháng)和缩短–就像真实的东西一样。不幸的是，计算机器人执行器执行复杂操作的逆运动學(xué)并不是一件容易的事，对于这么多(duō)的自由度来说更是如此。这就是人工智能(néng)的用(yòng)武之地。
机械臂的可(kě)堆叠关节
刺激神经网络进行导航
该团队使用(yòng)所谓的尖刺神经网络（SNN）来控制机器人，这是一种紧密模仿自然大脑过程的人工神经网络。除了合并神经元和突触状态外，SNN在模型中还包括了时间概念。通过观察一组训练运动，SNN能(néng)够将電(diàn)机运动映射到相应的机器人姿态，从而使团队能(néng)够“展开”模型，以近毫米的精度进行目标驱动的导航。
研究人员写道：“我们不仅证明可(kě)以用(yòng)基本的3D打印设备构造低成本的类似躯干的机械臂，而且还展示了如何使用(yòng)最新(xīn)的循环峰值神经网络體(tǐ)系结构来控制它们。”
就未来的研究而言，该团队已经表示有(yǒu)可(kě)能(néng)将基于雷达的距离传感器并入以实现防撞功能(néng)，从而使该设备能(néng)够与人类协同工作。另一种方法是将工作转变成类似蛇的机器人，而不是固定的手臂，从而可(kě)以“四处寻找”进行搜索和营救行动。
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