3D-печатная рука робота «играет» на пианино

Ученые разработали 3D-печатную роботизированную руку, которая может воспроизводить простые музыкальные фразы на пианино, просто перемещая его запястье.

3D-печать роботизированной руки. Кредит изображения: Кембриджский университет (скриншот YouTube)

 И хотя робот не виртуоз, он демонстрирует, насколько сложно воспроизвести все способности человеческой руки, и сколько сложных движений все еще можно достичь с помощью дизайна.

Рука робота, разработанная исследователями из Кембриджского университета, была сделана путем 3D-печати мягких и
жестких материалов, чтобы воспроизвести все кости и связки - но не мышцы или сухожилия - в руке человека. Хотя это ограничивало диапазон движения руки робота по сравнению с рукой человека, исследователи обнаружили, что удивительно широкий диапазон движений все еще возможен, полагаясь на механический дизайн руки.

Используя это «пассивное» движение, при котором пальцы не могут двигаться независимо друг от друга, робот мог имитировать разные стили игры на пианино, не изменяя материал или механические свойства руки. В  результатах , представленные в журнале  Science Robotics , могут помочь информировать дизайн роботов, которые способны более естественного движения с минимальным использованием энергии.

Сложное движение животных и машин является результатом взаимодействия между мозгом (или контроллером), окружающей средой и механическим телом. Механические свойства и конструкция систем важны для разумного функционирования и помогают животным и машинам перемещаться сложным образом, не затрачивая ненужных количеств энергии.

 Продуманная механическая конструкция позволяет достичь максимальной дальности движения при минимальных затратах на управление.

За последние несколько лет мягкие компоненты начали интегрироваться в конструкцию робототехники благодаря достижениям в технологиях 3D-печати, что позволило исследователям усложнить эти пассивные системы.

Человеческая рука невероятно сложна, и воссоздание всей ее ловкости и приспособляемости в роботе является серьезной исследовательской задачей. Большинство современных продвинутых роботов не способны манипулировать задачами, которые маленькие дети могут выполнять с легкостью.

Основной мотивацией этого проекта является понимание встроенного интеллекта, то есть интеллекта в нашем механическом теле. Наши тела состоят из умных механических конструкций, таких как кости, связки и скины, которые помогают нам вести себя разумно даже без активного контроля со стороны мозга. Используя современную технологию 3D-печати для печати мягких рук, похожих на человека, мы теперь можем исследовать важность физического дизайна, изолированного от активного контроля, что невозможно сделать с пианистами-людьми, поскольку мозг не может быть «выключен», как наш робот ».

Игра на пианино является идеальным тестом для этих пассивных систем, поскольку это сложная и тонкая задача, требующая значительного диапазона поведения для достижения различных стилей игры.

Робота «научили» играть, учитывая, как механика, свойства материала, окружающая среда и срабатывание запястья влияют на динамическую модель руки. Приводя в действие запястье, можно выбирать, как рука взаимодействует с пианино, позволяя воплощенному интеллекту руки определять, как она взаимодействует с окружающей средой.

Исследователи запрограммировали робота воспроизводить несколько коротких музыкальных фраз с обрезанными (стаккато) или гладкими (легато) нотами, полученными благодаря движению запястья. 

фото YouTube

Несмотря на ограничения руки робота, исследователи говорят, что их подход приведет к дальнейшим исследованиям основополагающих принципов динамики скелета для решения сложных задач движения, а также к изучению того, где находятся ограничения для пассивных систем движения.

Такой подход к механическому проектированию может изменить то, как мы строим робототехнику. Подход к изготовлению позволяет  проектировать механически интеллектуальные структуры с высокой степенью масштабируемости».

Можно расширить это исследование, чтобы выяснить, как можно решить еще более сложные задачи манипуляции: например, разработать роботов, которые могут выполнять медицинские процедуры или обрабатывать хрупкие предметы. Этот подход также уменьшает количество машинного обучения, необходимого для управления рукой; Разрабатывая механические системы со встроенным интеллектом, это значительно облегчает обучение роботов.

по ТЕМЕ ;Amazon Comprehend добавляет..............

Источник: Кембриджский университет