Os robôs impedem deslizamentos através do movimento

Os robôs há muito lutam com um delicado desafio - mantendo objetos sem esmagá -los ou largá -los.Tradicionalmente, a correção era simples, mas franca: apertar mais difícil.Agora, pesquisadores da Universidade de Lincoln, Laboratório de Pesquisa em Cambridge da Toshiba Europe, Universidade de Surrey, Universidade Estadual do Arizona e Kaist revelaram uma solução mais inspirada no ser humano.

Em vez de confiar apenas na força de aderência, o novo controlador da equipe prevê quando um objeto pode escorregar e ajusta sutilmente os movimentos do robô - desacelerando, inclinando -se ou mudando - assim como os humanos fazem quando um copo começa a deslizar da mão.Esse sistema preditivo usa um "modelo mundial" aprendido que prevê sensações táteis futuras com base nas ações planejadas do robô, permitindo ajustes proativos antes que ocorra um deslize.

Ao integrar a modulação da trajetória ao controle tradicional da força de aderência, os robôs podem gerenciar itens frágeis, molhados ou estranhamente sem aumento da pressão.O sistema funciona mesmo quando a força da aderência não pode ser alterada, tornando-o ideal para hardware com garra de força fixa.Os testes em ambientes dinâmicos do tipo real mostraram melhorias significativas em relação aos controladores apenas de força convencionais, com o robô mantendo uma retenção estável com mais frequência e com menos risco de danos.

Essa abordagem abre a porta para robôs que podem operar com segurança em ambientes, desde residências e pisos de fabricação até ambientes de assistência médica.Uma enfermeira de robô pode entregar um copo de água sem derramar;Um bot de armazém poderia mover embalagens escorregadias sem rasgá -la;Um robô de fábrica poderia lidar com componentes delicados sem quebrá -los.O autor sênior Amir Ghalamzan explica: "Mostramos que incorporar um modelo preditivo tátil no loop de controle não é apenas viável, mas altamente eficaz".A equipe agora está trabalhando para tornar o controlador mais rápido e mais eficiente, integrá-lo aos sistemas de visão para o planejamento visual tátil duplo e estender suas habilidades a objetos deformáveis ou com duas mãos. Como o controle preditivo se torna mais transparente e explicável, os robôs podem obter a decensão e a confiabilidade do tipo humano-remodelando máquinas de confiança para interagir com o mundo físico.