困難な問題に対する当社の最新のソフトロボットソリューション

マデリン・クラーク著 2023 年 5 月 30 日 4 分で読む

ロボットを抱きしめたいと思ったことはありませんか? 魅力的ではないように思えますが、私たちはそれに取り組んでいます。 ソフト ロボティクスは、柔らかいまたは柔軟な部品を含むロボットです。 急速に拡大しているフロンティア研究分野です。 この空間の中で、私たちは人や環境と安全かつ直感的に対話できるロボットを設計しています。

ソフトロボティクスには幅広い産業用途があります。 たとえば、農業では、果物を傷つけずに収穫するために繊細なタッチが必要になる場合があります。 医療においては、ソフトロボット部品は人体との相互作用に必要な適応性、堅牢性、安全性を提供します。

これは理論的には非常に興味深いことですが、実際には、ソフト ロボット工学はまだ主に研究室に限定されています。 私たちはこの状況を変え、これらの新興テクノロジーを現場に導入して、最大の課題の解決に役立てようとしています。

最近、私たちは第 6 回 IEEE-RAS International Conference on Soft Robotics (RoboSoft) で 4 つの最先端の論文を発表しました。

当社の最新のイノベーションをご紹介します。

穀物は健康的な食事の主食として知られているかもしれませんが、ロボットの多くのソフト部品の重要な成分でもあります。 粒状ジャミングは、柔らかいロボット グリッパーを作成するための 1 つの手法です。

粒状の詰まりは、穀物 (コーヒーなど) を膜 (風船など) に詰め込み、真空ラインを取り付けることによって機能します。 大気圧下では、粒子は流体のように物体の周りを移動し、変形します。 空気が吸引されると、粒子が集まり、対象物を強力に把握します。

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しかし、すべての穀物が同じように作られているわけではありません。 Robosoft では、研究者が粒状ジャミングに使用する粒子タイプの史上最大のデータセットを公開しました。

David Howard 博士は、AI4Design ポートフォリオのリーダーであり、CSIRO の Data61 のロボットおよび自律システム グループのソフト ロボティクス クラスターをリードしています。 同氏は、このデータはソフトロボティクスの開発者にベースラインを提供し、目の前のタスクに合わせて粒度を調整できるようになると述べた。

「非常に柔らかく、ゴムのような粒子がグリップに最適であることがわかりました。しかし、現場でロボットを使用していて、少し投げ飛ばされる可能性があるとします。電子機器はスキンで保護する必要があります。我々は、粒子が大きいことを発見しました。 、硬い粒子は衝撃吸収に優れた性能を発揮しました」とデビッド氏は言いました。

しかし、それは穀物のサイズや形状だけではなく、それをどう扱うかによって決まります。 当社の研究者らは最近、音波による振動を利用して粒状妨害性能を強化できることも発見しました。

「振動を利用してこの種のグリッパーの動作を調整することができ、その結果、より強力なグリップが得られます。さらに、この性能向上は手頃な価格で実現できます。必要なのは 3D プリントされたアダプター 1 つと 20 ドルのアンプだけです。」と David 氏は付け加えました。

これらの新しい発見により、開発者はソフト ロボット ソリューションを最適化できるようになり、現場での導入に一歩近づくことができます。

このイノベーションは、厄介な問題に対する優れた解決策を提供します。 粒状ジャマーを使用すると、ロボットはさまざまな形状の物体を安全に拾うことができますが、平らな面に置かれた物体に依存します。

ジャミングドーナツは、膨張する外側のリングと、空中に浮遊した物体を掴む内側の粒状ジャマーを組み合わせることで機能します。

このテクノロジーは、コンポーネントの独自の組み合わせにより、他のグリッパー システムよりも優れた革新的な設計です。 これらは、ロボットが蝶の指と同等のものを持つ可能性を制限します。

繰り返しになりますが、柔らかい農産物や硬い農産物を拾い上げたり、他のグリッパーがうまく実行するのに苦労しているドアノブを開ける作業など、現実世界の幅広い用途に応用できる可能性があります。

ソフト コンポーネントを備えたロボットを現実世界に導入する前に、ロボットを設計して構築する必要があります。 当社の AI4Design ポートフォリオは、人工知能の助けを借りて、複雑な統合ロボット システムを設計する新しい方法を開発しています。 彼らは同じ技術を応用して、私たちの使命をサポートする次世代の産業機器を開発しています。

David のチームは、AI 技術を使用してロボット グリッパーの設計プロセスを自動化することに取り組んできました。 彼らは、AI を使用して、ユーザーが入力した材料とサイズの制約内で目的に適した空気圧グリッパーを自動的に生成するソフトウェアを作成しました。

この作業は、自律設計という夢を実現し、時間とリソースを節約し、人間の創造性を高めるために必要な基本的な構成要素の 1 つです。

「私たちは生成 AI を使用して設計空間を創造的に探索し、次に物理ベースのモデリングとシミュレーションを現実世界の実験と組み合わせて使用​​して、いくつかのグラウンド トゥルース データを提供することを検討しています」と David 氏は述べています。

「これは、これらの非常に複雑で興味深い設計空間を迅速に包括的に調査して、直感的で斬新で高性能な設計を見つけるためのツールとして使用できます。」

Soft Robotics Cluster は、Cyber​​-Physical Systems Program Data61 の Robotics and Autonomous Systems Group によってサポートされています。 AI4 Design は、AI for Missions イニシアチブと Future Digital Manufacturing Fund によって共同資金提供されています。 当社のソフト ロボット機能の詳細については、David にお問い合わせください。