デルフト工科大学、自己認識型3Dプリントソフトロボットを開発

デルフト工科大学、自己認識型3Dプリントソフトロボットを開発
2019年8月5日、アンタークティックベアは海外メディアから、オランダのデルフト工科大学(TU Delft)の研究者らが、ソフトロボットが自己認識と適応性を実現するのを支援するために、マルチカラー3Dプリントセンサーを開発したことを知りました。

研究の筆頭著者であるロブ・シャーフ氏が論文で述べているように、ソフトロボットは曲げたり、伸ばしたり、ねじったりすることができるため、既存のセンサーは不向きである。 柔軟な組み込み 3D プリント センシング方法により、さまざまな変形を検出でき、ロボットと物体間の相互作用が向上します。 「これらは、介護ロボットやさまざまな大きさの果物や野菜を扱うグリッパーなど、人間や壊れやすい物体と密接に相互作用するロボットにとって重要な機能です」とシャーフ氏はコメントしています。「ここで発生する相互作用は非常に予測不可能であるため、ロボットは自分の指と体の位置を感知できる必要があります。」



ソフトロボットは柔軟性の高い素材で作られており、生物と同様の自然な動きが可能です。現在、NASA は 3D プリントされたシリコン型から作られたアクチュエーターを使用して、宇宙探査用に設計されたソフトロボットを製造しています。医学や動物学の分野でも他の応用が研究されてきました。

デルフト工科大学の研究者は、Stratasys PolyJet 3D プリンターと Agilus Black、VeroCyan、VeroMagenta の材料を使用して曲げアクチュエータを作成しました。シャーフ氏によると、「空気室を膨らませると、上部のベローズが膨張し、下部は同じ長さのままで、曲げ動作が生まれます。」

「感知」機能を追加するため、シャーフ氏は次のように付け加えた。「上部のベローズの内側にカラーパターンを印刷し、アクチュエータの非伸縮性の底部にあるカラーセンサーでこれらのカラーパターンを観察します。アクチュエータが膨らむと、センサーから見え始めた色が徐々に消えていきます。この色の変化と強度の変化を利用して、アクチュエータの形状を予測します。」

センサーはフィードフォワードニューラルネットワーク (FNN) を使用して動作します。 FNN 内で収集された 1000 個のセンサー値サンプルは、アクチュエータの形状に対応します。 アクチュエータの形状は、カメラによって追跡される、拡張不可能なレイヤー上の 6 つのマーカーによって表されます。 ネットワークへの入力は、4 つのチャネル (赤、緑、青、白) を持つ 4 つのカラー センサーからの読み取り値です。

「私たちの方法は、通常0.025~0.075mmの誤差で各マーカーの位置を予測することができます」とシャーフ氏は付け加えた。

「ソフトロボットの既存のセンサーとは異なり、私たちはグリッパーが物体の周りを曲がる際の正確な形状を測定することができます。したがって、この研究は、ソフトロボットで物体を正確に動かし、掴むことを可能にするための大きな一歩です。」



出典: 3dprintingindustry


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