劍橋大學(xué)開發(fā)更節(jié)能的3D打印機(jī)器人手，輕松實(shí)現(xiàn)各種物體的抓握動(dòng)作

2023年4月16日，南極熊獲悉，來自劍橋大學(xué)的研究人員開發(fā)出了一種經(jīng)濟(jì)實(shí)惠、節(jié)能的3D打印機(jī)械手，能夠通過手腕運(yùn)動(dòng)和“皮膚”中的觸覺來抓握和握住各種物體。這種柔軟的 3D 打印機(jī)械手沒有獨(dú)立移動(dòng)的手指，而是使用被動(dòng)運(yùn)動(dòng)來完成復(fù)雜的動(dòng)作。手的“皮膚”包含了傳感器，可以預(yù)測它是否會(huì)通過以不同方式抓住物體而掉落物體。

這項(xiàng)研究以題為“Predictive Learning of Error Recovery with a Sensorized Passivity-Based Soft Anthropomorphic Hand”的論文被發(fā)表在《Advanced IntelligentSystems》雜志上。

相關(guān)論文鏈接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/aisy.202200390

該論文的共同作者、在倫敦大學(xué)學(xué)院（UCL）東校區(qū)工作的Thomas George-Thuruthel 博士說：“在早期的實(shí)驗(yàn)中，我們的研究已經(jīng)表明，僅僅通過移動(dòng)手腕就可以使機(jī)器人的手獲得很大的運(yùn)動(dòng)范圍。我們想看看基于被動(dòng)運(yùn)動(dòng)的機(jī)器人手是否不僅能抓住物體，還能預(yù)測它是否會(huì)掉落物體，并做出相應(yīng)的調(diào)整。”

資料來源：劍橋大學(xué)。

與完全機(jī)動(dòng)的機(jī)器人手指相比，機(jī)械手的被動(dòng)運(yùn)動(dòng)使其更易于控制且更節(jié)能。這種適應(yīng)性強(qiáng)的設(shè)計(jì)在制造低成本機(jī)器人方面具有潛在的應(yīng)用價(jià)值，這些機(jī)器人具有更自然的動(dòng)作，可以抓住各種各樣的物體。3D 打印技術(shù)的最新進(jìn)展促進(jìn)了將軟組件集成到機(jī)器人設(shè)計(jì)中，增加了節(jié)能系統(tǒng)的復(fù)雜性。

在機(jī)器人中重現(xiàn)人手的復(fù)雜性和適應(yīng)性是一項(xiàng)重大的研究挑戰(zhàn)。當(dāng)今大多數(shù)先進(jìn)的機(jī)器人甚至無法完成幼兒可以做到的一些很簡單的操作任務(wù)。例如，人類自然知道在撿起雞蛋時(shí)使用適當(dāng)?shù)牧α浚珯C(jī)器人要在不打破或掉落雞蛋的情況下做到這一點(diǎn)是一項(xiàng)挑戰(zhàn)。完全驅(qū)動(dòng)的機(jī)器人手，每個(gè)指關(guān)節(jié)都有電機(jī)，也需要大量的能量。

在劍橋工程系，F(xiàn)umiya Iida 教授的仿生機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室一直在研究一種解決方案：一種能夠以正確的壓力和最少的能量使用來抓取各種物體的機(jī)械手。該團(tuán)隊(duì)使用嵌入觸覺傳感器的 3D 打印擬人化手，使手能夠感知它觸摸的物體。手的運(yùn)動(dòng)是被動(dòng)的和基于手腕的。

該論文的第一作者、目前在瑞士洛桑的 EPFL 工作的 Kieran Gilday 博士說：“這種機(jī)械手有一點(diǎn)彈性：它可以自己拿起東西，而不需要任何手指的動(dòng)作。觸覺傳感器讓機(jī)器人感覺到抓地力有多好，所以它知道什么時(shí)候開始打滑。這有助于它預(yù)測事情何時(shí)會(huì)失敗?！?/div>

George-Thuruthel 博士說：“傳感器有點(diǎn)像機(jī)器人的皮膚，可以測量施加到物體上的壓力。我們無法確切地說出機(jī)器人獲得了哪些信息，但它可以從理論上估計(jì)物體被抓取的位置以及抓取力的大小?！?/div>

資料來源：劍橋大學(xué)。

研究人員用機(jī)械手進(jìn)行了 1200 多次測試，以評(píng)估其抓住小物體而不掉落的能力。最初，該機(jī)器人使用小型 3D 打印塑料球和人類示范進(jìn)行預(yù)定義動(dòng)作訓(xùn)練。通過反復(fù)試驗(yàn)，機(jī)器人學(xué)會(huì)了最有效的抓握方式。在用球訓(xùn)練后，機(jī)器人嘗試抓取不同的物體，例如桃子、電腦鼠標(biāo)和一卷泡沫包裝紙，成功抓取了 14 個(gè)物體中的 11 個(gè)。

Gilday 博士說：“機(jī)器人了解到特定運(yùn)動(dòng)和一組特定傳感器數(shù)據(jù)的組合會(huì)導(dǎo)致故障，這使其成為可定制的解決方案。這只手很簡單，但它可以用同樣的策略可以撿起很多東西。”

完全驅(qū)動(dòng)的機(jī)械手不僅耗能大，而且會(huì)帶來復(fù)雜的控制挑戰(zhàn)。劍橋設(shè)計(jì)的被動(dòng)手具有有限的傳感器，更易于控制，提供廣泛的運(yùn)動(dòng)范圍，并簡化了學(xué)習(xí)過程。

Iida 教授說：“這種設(shè)計(jì)的一大優(yōu)勢是我們可以在不使用任何致動(dòng)器的情況下實(shí)現(xiàn)較大的運(yùn)動(dòng)范圍。我們希望盡可能地簡化這只手。我們可以在沒有任何執(zhí)行器的情況下獲得大量有用的信息和高度控制，因此當(dāng)我們添加它們時(shí)，我們將在更高效的程序包中獲得更復(fù)雜的行為?！?/div>

未來的發(fā)展可能包括增加計(jì)算機(jī)視覺功能，或教機(jī)器人利用其環(huán)境，使其能夠抓取更廣泛的物體。這項(xiàng)研究得到了英國研究與創(chuàng)新（UKRI）和Arm有限公司的資助。FumiyaIida是劍橋大學(xué)克里斯蒂學(xué)院的研究員。