Morbida mano robotica da Festo può imparare la manipolazione di oggetti
Source:Per coloro frazione di secondo fino a quel momento, come si prende un oggetto in mano, il cervello calcola tutte le possibili combinazioni di movimenti necessari per sicuro e saldamente afferrare e spostare un oggetto. Tale subconscio funzione del cervello si sviluppa la persona con la sua infanzia nel processo di apprendimento. Il risultato di un simile approccio alla formazione ha dimostrato la società tedesca Festo, si occupa di produzione di impianti industriali e sistemi di automazione. L'azienda ha introdotto un nuovo braccio robotico BionicSoftHand, che non solo ha una straordinaria flessibilità, ma anche e utilizza l'intelligenza artificiale per calcolare il giusto algoritmo di manipolazioni di oggetti fino a quel momento come, in realtà, li prende.
BionicSoftHand – questo è un altro esempio di «morbido» approccio nel campo della robotica. utilizzati nella produzione per spostare oggetti pesanti, realizzati in acciaio e stanno lavorando sulla base di potenti sistemi pneumatici, che li rende forti e veloci, ma ciò неделикатными. Il contatto della macchina con l'uomo nel momento in cui il suo lavoro è spesso terminare con disastrose conseguenze per l'ultimo. A loro volta i cosiddetti soft robot utilizzano nel loro design prevalentemente più materiali flessibili, come ad esempio «intelligenti» di tessuto o di gommoni parte. Quindi l'interazione con loro significativamente meno tutto traumatico.
Per la massima sicurezza di Festo non utilizza in nuova mano robotica solida la struttura scheletrica. Invece è dotato di gonfiabili soffietto, intorno a cui si creato con la tecnologia 3D, stampa tridimensionale tessuto di fibre elastiche, che si piega insieme con i movimenti della mano, quando il soffietto è l'aria. In altre parole, se semplificare, sembra tutto di più sul funzionamento dei nostri muscoli e tendini.
Morbido dita di un braccio robotico BionicSoftHand dotati di sensori di inerzia (di movimento) e di potere, anche basati su materiali flessibili, in grado di piegarsi in un momento di traffico. I sensori forniscono un feedback con i sistemi di controllo di mano, segnalando commessi movimenti più le mani e le dita, e anche il contatto con l'oggetto. Inoltre, essi trasmettono le informazioni sulla corretta se si trova un oggetto in mano per la sua manipolazione. In altre parole, il complesso di sensori dà la mano a contatto con la percezione, imitando il nostro senso del tatto.
Di Solito di produzione di robot manipolatori programmano in modo che possano eseguire un numero infinito di alcuni specifici movimenti. Naturalmente nei loro sistemi consentito una certa quota di una variante di esecuzione dell'attività, ma in fondo tutto il loro lavoro e si riduce alla stessa serie di manipolazione di oggetti, ad esempio, di spostarli da un luogo all'altro.
BionicSoftHand in questo senso più «simile all'uomo»: prima di iniziare la manipolazione l'oggetto del suo sistema di intelligenza artificiale da soli scorre tutte le combinazioni possibili, come correttamente prendere un oggetto, come il suo girare e mettere di nuovo. Per questo si utilizza una completa simulazione virtuale in cui il metodo per tentativi ed errori seleziona l'opzione giusta ulteriore azione. Come un bambino, è, probabilmente, una volta 100 caduto tazza con qualche bevanda, non hanno ancora imparato il suo tenere correttamente. Ecco, BionicSoftHand esegue lo stesso, solo in un ambiente virtuale, passando miliardi di errate scelte e alla fine trovando il corretto e ottimale. Per una frazione di secondo.
A dimostrazione video robot è stato dato il compito di spostare collocato in mano 12-punto presa di un oggetto in questo modo, per una certa faccia guardava verso l'alto. Esattamente come farlo – macchina non ha spiegato. In primo luogo, con l'aiuto di una fotocamera 3D con la percezione della profondità la macchina crea una copia digitale di un oggetto in mano, e poi inserirle in una simulazione con un sacco virtuali mani che manipolano l'oggetto finché non saranno presenti in molte di esse la giusta combinazione. Poi entra in gioco fisico mano BionicSoftHand. Con questo metodo di apprendimento macchina è in grado di imparare molto più velocemente di un bambino. In questo caso, durante l'esecuzione di nuove attività, si può utilizzare già imparati in precedenza, gli algoritmi di manipolazione.
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