Новости

Роботизированная рука идентифицирует то, что она держит, ощущая ее форму

Роботизированная рука идентифицирует то, что она сжимает, ощущая ее форму

Если робот собирается хватать хрупкие предметы, то этому боту лучше знать, что это за предметы, чтобы он мог обращаться с ними соответствующим образом. Новая роботизированная рука позволяет ему делать это, ощущая форму объекта по длине его трех пальцев.

Разработанное группой ученых из Массачусетского технологического института экспериментальное устройство известно как GelSight EndoFlex. . И, как следует из названия, он включает в себя университетскую технологию GelSight, которая ранее использовалась только в подушечках пальцев роботизированных рук.

Три механических пальца EndoFlex расположены в форме буквы Y — два «пальца» вверху и противопоставленный «большой палец» внизу. Каждый из них состоит из жесткого полимерного каркаса, заключенного в мягкий и гибкий внешний слой. Сами датчики GelSight — по два на цифру — расположены на нижней стороне верхней и средней частей этих цифр.

Каждый датчик представляет собой пластину из прозрачного синтетического каучука, которая с одной стороны покрыта слоем металлизированной краски — эта краска служит кожей пальца. Когда краска прижимается к поверхности, она деформируется в соответствии с формой этой поверхности. Глядя через противоположную, неокрашенную сторону резины, крошечная встроенная камера (с помощью трех цветных светодиодов) может отображать мельчайшие контуры поверхности, вдавливаясь в краску.

Специальные алгоритмы на связанном компьютер превращает эти контуры в трехмерные изображения, которые захватывают детали менее одного микрометра в глубину и примерно двух микрометров в ширину. Краска необходима для того, чтобы стандартизировать оптические качества поверхности, чтобы система не путалась из-за множества цветов или материалов.

В случае EndoFlex, совмещая изображения сразу с шести таких датчиков (по два на каждую из трех цифр), можно создать трехмерную модель захватываемого предмета. Затем программное обеспечение на основе машинного обучения может определить, какой объект представляет эта модель, после того как рука схватила объект всего один раз. Точность системы в ее нынешнем виде составляет около 85 %, хотя этот показатель должен улучшаться по мере дальнейшего развития технологии.

«Наличие как мягких, так и жестких элементов очень важно в любой руке, но поэтому заключается в том, что мы можем выполнять отличное зондирование на действительно большой площади, особенно если мы хотим рассмотреть возможность выполнения очень сложных манипуляционных задач, таких как то, что могут сделать наши собственные руки», — сказала аспирантка машиностроения Сандра Лю, которая руководила исследованием вместе со студенткой. студент Леонардо Замора Яньес и профессор Эдвард Адельсон.

«Наша цель в этой работе состояла в том, чтобы объединить все то, что делает наши человеческие руки такими хорошими, в роботизированный палец, который может выполнять задачи, недоступные другим роботизированным пальцам. сейчас делаю.»

Источник

Нажмите, чтобы оценить статью
[Итого: 1 Среднее значение: 5]

Похожие статьи

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.

Кнопка «Наверх»