Hjälper mjuka robotar att finna sig själva
Glöm Terminator och Jetsons – mjuka robotar har potentialen att röra sig på ett mer dynamiskt sätt än traditionella, hårda robotar. De skulle kunna genomföra rörelser på ett oändligt antal sätt, vilket öppnar upp för nya möjligheter men även medför nya problem i utvecklingen. Hur ska en sådan robot veta var diverse ”kroppsdelar” befinner sig egentligen?
I dagsläget används ofta system med externa kameror som skickar information till robotarna om var i rymden specifika delar befinner sig, men det är inte en effektiv lösning i alla lägen.
Med inspiration från tekniken kirigami, en version av origami där man genom att klippa i papper och andra material kan få fram olika avancerade strukturer, har forskare vid amerikanska MIT tagit fram ett material som skulle kunna fungera som en sorts ”hud” på mjuka robotar. Denna hud är täckt av mjuka sensorer som samlar in information om rörelser och placering i rymden, vilket ger roboten en uppfattning om var i den tredimensionella omgivningen den och alla dess delar befinner sig – en förmåga som kallas proprioception.
Tekniken har publicerats i den vetenskapliga tidskriften IEEE Robotics and Automation Letters. Där testades den på en robotarm som kunde röra sig och sträcka ut sig på ett sätt som påminde om en elefantsnabel.
Inspirationen kom från ledande material som ändrar resistans när de tänjs ut. Genom att skicka en elektrisk ström genom materialet och sedan mäta förändringar i spänningen rörelserna analyseras med hjälp av en AI-plattform med djupinlärning.
Då materialet inte var tillräckligt tänjbart användes inspiration från kirigami för att med laser skära ut olika mönster i bitar av ledande silikon. Det gjorde att de blev avsevärt mycket böjligare. Problemet var dock att tekniken var mycket högljudd.
Målet för framtiden är att använda tekniken för att ta fram proteser som kan användas på ett sätt som påminner mycket mer om våra egna lemmar än de hårda proteser som används idag. Nu pågår arbetet med att förfina tekniken för att den ska bli känsligare och låta mindre samt med att göra AI-analysen smartare.