研究

科学家使用3D打印技术开发出低成本的“大象行李箱”机器人

一个研究人员团队蒂宾根大学格拉兹理工大学有3D印刷一个能够模仿大象行李箱的动作的机器人手臂。

FDM印刷机器人配有夹具的夹具,使用机器学习漫游并适应新的任务,例如拾取大理石并将它们放在领奖台上。开发为概念的低成本验证,设计最终可能会用于工业生产线,能够进行更广泛的灵活操作,例如运输汽车部件或组装电子设备。

该研究共同作者塞巴斯蒂安奥特博士告诉新科学家“我们的梦想是,我们可以在持续学习设置中完成这一点,其中机器人在没有任何知识的情况下开始,然后尝试达到目标,虽然它会产生自己的学习举例。”

机器人学习拾起并放置大理石。照片通过廷登大学。
机器人学习拾起并放置大理石。照片通过廷登大学。

工业5.0:大象树干

大象树干是进化最好的作品之一。它们是相同的部分灵活和强大,并为大象提供了一个灵巧程度,您通常在动物王国中经常看到。因此,他们是学术界许多现代仿生学项目的灵感来源,气动执行器通常用作人工肌肉纤维以实现弯曲和延伸。

Otte和他的同事选择了模块化设计,这是基于一组统一的、可堆叠的关节模块,每个模块有三个自由度(DoF)。目前的设计以多达十个这样的模块为特色,但据报道,如果使用更强大的马达,机器人的长度可以增加一倍。

行李箱中的每个段都容纳多个电机驱动齿轮,可以立即将模块倾斜至40°。以及弯曲,机器人躯干也能够延长和缩短 - 就像真实的东西一样。遗憾的是,计算机器人执行器的逆运动学以执行复杂操作,这是不容易的任务,甚至没有这么多的DOF。这是人工智能进来的地方。

机器人臂的可堆叠关节。照片通过廷登大学。
机器人臂的可堆叠关节。照片通过廷登大学。

尖刺神经网络导航

该团队使用了所谓的尖刺神经网络(SNN)来控制机器人,这是一种密切模仿自然脑过程的人工神经网络。除了纳入神经元和突触状态,SNN还包括其模型中的时间概念。通过观察一套培训运动,SNN能够将电机运动映射到相应的机器人姿势,使团队能够“展开”用于近乎毫米精度的目标驱动导航的模型。

研究人员写道,“我们不仅表明它可以用基本的3D打印设备构建低成本的主干机器人臂,但我们还证明了如何使用最新的反复飙升神经网络架构来控制它们。”

在未来的研究中,该团队表示有可能结合基于雷达的距离传感器来实现避碰功能,使设备能够与人类协同工作。另一种方法是将工作转化为蛇形机器人,而不是固定的手臂,这样它就可以在搜索和救援行动中“滑动”。

机器人满弯曲。照片通过廷登大学。
机器人满弯曲。照片通过廷登大学。

该研究的进一步细节可以在标题为“许多关节机器人手臂控制,具有复发尖刺神经网络'。它是由Manuel Traub,Robert Legenstein和Sebastian Otte合作的。

低成本机器人是如何应用3D打印如何解决抽象问题的主要示例。一个研究人员团队明治大学,东京最近自定义了FDM 3D打印机来创建一个低成本的“一体化”制造机器人。该功能可以自动打印和附加自定义工具头以更改其活动功能,使用户能够抓取,旋转和打破3D打印对象以在单个打印作业中组装复杂的机械系统。

在其他地方,中国的科学家天津大学以前有3D打印了可自定义的能够缩放和监控管道的机器人在实时工业设施。单件式装置具有一系列软弯曲机构和模块化夹具,使其能够灵活地爬上奇形形的基础设施。

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特色图像显示完全屈曲的主干机器人。照片通过廷登大学。

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