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Octopusにインスパイアされたロボットは、正確にオブジェクトを握る方法を決定できます

科学者は、環境を感知することでオブジェクトを移動または握る方法を決定できるロボットを開発しました。このデバイスは、Octopusの神経系に触発され、それらを感知してアイテムをつかむことができます。ブリストル大学の科学工学部の研究者によって開発されたソフトロボットは、物事に固執するだけでなく、環境を感知し、独自の行動を制御するために吸引フローを使用できます。研究者は、単一の吸引システムにより、ロボットは繊細なアイテムをつかみ、空気、水、または粗い表面に触れるかどうかを感じることができることを明らかにしました。 タコは神経筋階層を実現して、器用な身体操作を達成します Science Robotics、the 勉強 効率的な神経筋階層を活用して、複雑な器用な身体操作、センサーが豊富な吸盤を統合し、装飾した具体化された計算、集中化された高レベルの推論を実現するタコに焦点を当てています。研究者は、タコの階層的知能からインスピレーションを得て、単純な吸引カップ、ソフト計算要素、ソフトアクチュエータの流体エネルギーと情報能力を活用することにより、どのように実証しました。 「ソフトロボットシステムにおけるタコの神経筋構造の重要な側面を模倣することができます」と研究の研究者は述べています。「昨年、私たちは、タコが柔らかい材料と水の密閉を使用して岩にくっつく方法を模倣した人工吸引カップを開発しました」と、主著者のTianqi Yueは説明しました。「この研究は、タコの吸盤のような吸引カップを使用してオブジェクトに接続して「具体化された吸引インテリジェンス」を使用することから、ソフトロボットシステムのタコの神経筋構造の重要な側面を模倣することから、それに取り組んでいます。」 ロボットは、マルチモーダルの高レベルの知覚を実現できます 研究者は、提示された吸引インテリジェンスは2つのレベルで機能することを強調しました。吸引流と局所流体回路と結合することにより、ソフトロボットは、繊細なオブジェクトを優しく把握し、適応的なカールを把握し、不明なジオメトリのオブジェクトをカプセル化するなど、タコのような低レベルの具体化されたインテリジェンスを実現できます。 この研究では、吸引カップからの圧力応答を解読することにより、ロボットは接触検出、環境媒体と表面粗さの分類、インタラクティブプルの予測など、マルチモーダルの高レベルの知覚を実現できることが明らかになりました。 このシンプルで低コストの吸引インテリジェンスは、より安全で、より賢く、よりエネルギー効率の高い新世代のソフトロボットにつながる可能性があります。潜在的な用途には、農業で果物を穏やかに拾い、工場で脆弱なアイテムの取り扱い、人体内に医療ツールを固定すること、プレスリリースによると、人々と安全に対話できる柔らかいおもちゃやウェアラブルツールの作成が含まれます。 タコでは、吸引インテリジェンスが下位レベルの局所流体回路内での計算の大部分を実行し、プレスリリースによると、最小情報は「脳」の高レベルの意思決定に送信されます。 #Octopusにインスパイアされたロボットは正確にオブジェクトを握る方法を決定できます