美国北卡罗来纳州立大学的研究人员开发出了一种机器人抓取装置,它轻柔得足以拾起一滴水,强大得足以拾起 14.1 磅的重物,灵巧得足以折叠一块布,精确得足以拾起比头发丝细 20倍的微型胶片。
除了可能的制造应用外,研究人员还将该装置与技术相结合,使抓手能够由前臂肌肉产生的电信号控制,展示了其与机器人假肢一起使用的潜力。
该科学项目课题负责人Jie Yin说:"由于需要在强度、精度和轻柔度之间做出权衡,因此很难开发出一种能够处理超软、超薄和超重物体的单一软抓手。"我们的设计很好地平衡了这些特性。“
新型机械手的设计借鉴了早一代柔性机器人机械手的设计,这种机械手借鉴了kirigami艺术--类似于折纸,但涉及切割和折叠二维材料薄片以形成三维形状。
"我们的新型机械手也使用了叽里格纸,但有很大不同,因为我们从之前的设计中学到了很多东西。"合著者Yaoye Hong说:"我们已经能够改进基本结构本身,以及抓手的轨迹--即抓手在抓取物体时接近物体的路径"。
"机器人抓手的强度一般以有效载荷与重量比来衡量。"Jie Yin 说:"我们的机械手重0.4 克,可以举起高达[14.1 磅]的物体。有效载荷重量比约为 16.000.这比之前的有效载荷重量比记录(6400磅)高出 2.5 倍。结合其轻柔和精确的特点,该机械手的强度表明其应用范围非常广泛。"
研究人员还将抓取装置与肌电假手集成在一起。合著者海伦-黄(Helen Huang)说:"这种抓手增强了现有假肢装置难以完成的任务的功能,例如拉上某些类型的拉链、捡起一枚硬币等。新的抓手不能取代现有假手的所有功能,但可以用来补充其他功能。抓手的一个优点是,你不需要更换或增强机器人假肢中使用的现有电机。在使用抓手时,只需利用现有的电机即可。”
概念验证测试表明,叽里呱啦神抓手可与肌电假肢配合使用,翻动书页和摘葡萄。
Jie Yin说:"我们认为,这种抓手设计在机器人假肢、食品加工、制药和电子制造等领域都有潜在的应用前景。"我们期待着与行业伙伴合作,找到将这项技术投入使用的方法。
Jie Yin接受了美国媒体《techbriefs》的独家专访,专访的长度和清晰度经过编辑。请阅读下文。
techbriefs:您工作的催化剂是什么?
Jie Yin:去年我们发表了一篇关于剪纸的论文。在那项工作中,我们演示了该夹具可以用作抓握器,并且我们还演示了它可以举起大约 500克的重量。那只是为了手动使用——或者用一只手来拉伸并做所有的演示——现在我们想要考虑做一些更实际的事情,我们想要扩展实际应用。例如,我们如何与机械臂甚至假肢(假手)集成。
第一个问题是我们如何集成,第二个问题实际上更根本,是我们如何改进我们的设计。所以,我们想出了一个新的设计,其灵感来自于黄瓜卷须,因为它是弯曲的,尖端是卷曲的。我们使用 X 形状来设计丝带。
当我们拉伸它时,我们找到了轨迹,这就是为什么它超级精致且超级精确。它使我们能够拾取四微米厚的板材;人的头发是80微米。
我们的动机是希望让它更实用、更强大、更精确、更温和。因此,通过我们的夹具,我们可以在一个设计中解决所有这些问题。我们的设计理念是一应俱全,一个夹具可以做很多不同的事情。
techbriefs:您在开发这款夹具时面临的最大技术挑战是什么?
Jie Yin:我认为最大的挑战是——也许我只是提到了一点——如何克服合规性、强度、精致等之间的权衡。大多数软件夹具都是专门的。例如,您可以很好地设计一种具有轻柔抓握功能的夹具,称为非破坏性抓握或非侵入性抓握。
但您可以设计其他夹具来精确抓取非常微小的物体,甚至是微观物体。您还可以设计非常坚固的夹具,可以举起其重量的一千倍。要完成这一切,您需要不同的夹具。因此,这里的挑战是如何仅使用一个夹具来完成所有工作-这是相当具有挑战性的。
techbriefs:引述您的话说,“我们认为夹具具有潜在的应用和领域,从机器人假肢和食品加工到制药和电子产品。”我们期待与行业合作伙伴合作,找到一种方法来使用这项技术。”进展如何?有什么更新可以分享吗?
Jie Yin:我们现在正在申请夹具的专利,并且我们将不断改进设计。对于假手来说,日常任务对于当前(甚至是商业)假手来说非常具有挑战性,尤其是握力。因为这个夹具是,我们想说一个补充来实现当前的夹具。该夹具可以集成到现有的机械臂中,您只需拉伸即可。如果您将我们的夹具与现有的手臂集成,则不需要实际的动力。您不需要额外的传感器。它可以很好地工作。
techbriefs:您的下一步计划是什么?未来还有其他计划、研究或工作吗?
Jie Yin:这对我们来说还有很长的路要走,因为当你想到夹具时,我们所做的一切只是将东西拾取到位,但夹具应该更强大。例如,我们最终想要接近人的手,不仅是为了抓住某些东西,而且是为了施加一些力量。例如,如果您打开一扇门,您的手将首先抓住把手,然后施加扭矩(一种运动),然后推动。这是三个过程;现在,我们只能做第一个。这绝对是一个很长的路要走。这是我们试图解决的一个限制。
第二个是你掌握事物的方式——它被称为封装。我们希望稳定抓取,然后能够拾取和放置。这是这项工作的两个限制。
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