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气动机器人遇上人工智能

来源:智汇工业

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关键词:气动机器人 人工智能

    Festo 展示仿生新项目: BionicSoftHand, BionicSoftArm 和 BionicFinWave


    在日常生活中,我们用双手理所当然地完成各种各样的工作,包括抓取、握持或转动、触摸、打字或按压。在这个方面,人的双手有着独一无二的力量、灵巧和精细动作,是大自然真正的杰作。还有什么比为协作工作区域的机器人配备以人手为原型并可以通过人工智能学习解决各种任务的爪手更符合自然呢?Festo 将在2019年汉诺威工博会上展出气动机械手BionicSoftHand。与BionicSoftArm 气动轻型机械臂组合适用于人机合作。


    BionicSoftHand 采用气驱动,可与人直接安全交互。与人手不同, BionicSoftHand 没有骨骼。其手指由带气腔的弹性气囊结构组成。气囊用特殊的三维织物封闭在手指内,这种织物采用了弹性高强度纱线。借助这种织物,可以精确决定结构在哪些场合膨胀发力,哪些场合不膨胀。这种机械手重量轻,灵活性佳,适应性强,敏感度高,能够产生的力量大。 

    人工智能

    机器的学习方式与人类相似:正向或逆向 – 执行动作后需要反馈,以便进行归类并从中学习。 BionicSoftHand 采用了强化学习的方式。 


    这就是说:机械手只会被给到一个目标,而不是去模仿一个特定动作。机械手采用试错方式来实现目标。基于接收到的反馈,它逐渐优化自己的动作,直至成功解决给到的目标。 


    具体演示时, BionicSoftHand 应旋转一个12 面的立方体,最后事先指定的面最后需要朝上。借助通过电脑视觉的深度感测相机和人工智能算法的数据创建的数字双胞胎,在虚拟环境中示教必要的运动策略。


    比例压电阀实现精确控制

    为了尽可能缩短BionicSoftHand 连接气管的长度,开发人员特别设计了小巧而数字化控制的阀岛,可以直接安装在机械手上。这就意味着,控制机械手手指的气管不必穿过机械臂。因此,BionicSoftHand 可以快捷连接,气源和排气各用一根气管。通过使用的比例压电阀,可精确控制手指运动。


    BionicSoftArm: 一个机械臂,多种派生型 

    全民彩票app下载工厂工人的手动工作和机器人的自动化工作相互之间的严格隔离正在消除。两者的工作范围会有重叠,进而整合成一个协作工作区域。这样,未来人和机器能在统一工件或元件上同时进行工作,相互之间不会因为安全原因被隔离开来。


    BionicSoftArm 是Festo BionicMotionRobot 紧凑型的后续开发,应用范围得到了大幅度扩展。这要归功于其模块化的机构:其可组合最多七个气囊和摆动气缸。在伸展性和移动性方面,确保了最大的灵活性,假若必要,可在紧凑的空间内避开障碍进行工作。同时,其完全灵活,可与人安全地一同工作。BionicSoftArm 可实现直接的人机协作,亦可用字传统的SCARA 应用场合,如抓放工作。 

     

    灵活的应用前景 

    取决于结构和安装的爪手,模块化的机械臂可用于多种应用场合。得益于其柔性的动态特性,BionicSoftArm 可直接安全地与人交互。同时,这种动态特性让其能更方便地在生产环境中的不同位置上适应不同的工作:免除了代价昂贵的安全设备,如保护笼和光栅,缩短了转换时间,从而实现了灵活使用 – 完全符合自适应和经济的生产。


    BionicFinWave: 水下机器人,采用独特的鱼鳍驱动

    大自然给我们上了印象深刻的一课,教会了我们特定游泳动作的最佳驱动系统应该是什么样。海洋中的涡虫和乌贼在前进时用自己的鳍形成不间断的波浪,一路推着它们前行。仿生技术团队从波状鳍的运动中汲取到了BionicFinWave的灵感。这种波状运动把水流往后推,从而形成推进力。这个原理让BionicFinWave 在亚克力玻璃的管道系统中进退自如。 


    其两侧的鳍完全用硅胶制成,不需要加强筋或其它制成元件。这两条鳍连接到左右两侧的九个小杠杆臂上,杠杆臂用两个伺服电机驱动。两个相邻的曲轴将力传递给杠杆臂,两条鳍可各自运动,产生不同的驱动轴型式。它们尤其适用于慢速、高精度的运动力,比丝杆搅动的水更少。杠杆臂分段之间有万向节,确保曲轴的灵活性。为此,包括关节和连接杆的曲轴通过3D打印技术用塑料一体打印成型。


    多种元件的智能交互

    BionicFinWave 本体上其余元件同样是3D 打印的,可以做成复杂的几何形状。体内的空腔,让它们能作为浮动装置动作。同时,整个的控制和调节技术采用防水技术,安全安装,在一个非常小的空间内实现同步。 


    全民彩票app下载过程行业新的推动力和方式 

    作为仿生技术的载体,我们的仿生学习网络再次为未来与自控机器人和液体介质的新动力技术提供了新推动力。可以想象,随着BionicFinWave 的进一步的开发,可应用于诸如检测、测量序列或数据采集这样的领域 – 如水处理和污水处理和过程行业的其它领域。


    (审核编辑: 智汇小新)