联系我们
电话(微信)：18563978190
邮 箱：WLXK3D@126.COM
Q Q: 3 4 5 3 6 1 0 7 9
地址：青岛胶州市财富中心商业区B座3楼
邮 箱：WLXK3D@126.COM
Q Q: 3 4 5 3 6 1 0 7 9
地址：青岛胶州市财富中心商业区B座3楼
3D资讯
首页 > 资讯中心3D打印技术开发出低成本的“象鼻”机器人
发布时间：2021-04-25
浏览人次：976次
动并适应新任务，例如捡起弹珠并将它们放在讲台上。作为一种低成本的概念验证开发，该设计最终可以继续用于工业生产线上，在工业生产线上它可以执行各种灵活的操作，例如运输汽车零件或组装电子设备。
该研究的合著者塞巴斯蒂安·奥特（Sebastian Otte）博士对《新科学家》说：“们的梦想是我们可以在一个持续学习的环境中做到这一点，机器人在没有任何知识的情况下开始学习，然后试图达到目标，当它这样做的时候，它会产生自己的学习实例。”
机器人学习如何捡起和放置弹珠
工业5.0：象鼻
象鼻是进化的杰作之一。它们的柔韧和强壮各占一半，这让大象拥有了在动物界不常见的灵巧程度。因此，它们是许多现代仿生学项目在学术界的灵感来源，气动驱动器经常作为人造肌肉纤维实现弯曲和延伸。
Otte和他的同事选择了模块化设计，该设计基于一组统一的、可堆叠的关节模块，每个模块具有三个自由度（DoF）。当前的设计最多具有这些模块中的十个，但是据报道，使用功能更强大的电机可以使机器人的长度增加一倍。
行李箱的每个部分都装有几个电动机驱动齿轮，这些电动机可同时使模块在两个轴上倾斜多达40°。除了弯曲之外，机器人的躯干还能够加长和缩短–就像真实的东西一样。不幸的是，计算机器人执行器执行复杂操作的逆运动学并不是一件容易的事，对于这么多的自由度来说更是如此。这就是人工智能的用武之地。
机械臂的可堆叠关节
刺激神经网络进行导航
该团队使用所谓的尖刺神经网络（SNN）来控制机器人，这是一种紧密模仿自然大脑过程的人工神经网络。除了合并神经元和突触状态外，SNN在模型中还包括了时间概念。通过观察一组训练运动，SNN能够将电机运动映射到相应的机器人姿态，从而使团队能够“展开”模型，以近毫米的精度进行目标驱动的导航。
研究人员写道：“我们不仅证明可以用基本的3D打印设备构造低成本的类似躯干的机械臂，而且还展示了如何使用最新的循环峰值神经网络体系结构来控制它们。”
就未来的研究而言，该团队已经表示有可能将基于雷达的距离传感器并入以实现防撞功能，从而使该设备能够与人类协同工作。另一种方法是将工作转变成类似蛇的机器人，而不是固定的手臂，从而可以“四处寻找”进行搜索和营救行动。
该研究的合著者塞巴斯蒂安·奥特（Sebastian Otte）博士对《新科学家》说：“们的梦想是我们可以在一个持续学习的环境中做到这一点，机器人在没有任何知识的情况下开始学习，然后试图达到目标，当它这样做的时候，它会产生自己的学习实例。”
机器人学习如何捡起和放置弹珠
工业5.0：象鼻
象鼻是进化的杰作之一。它们的柔韧和强壮各占一半，这让大象拥有了在动物界不常见的灵巧程度。因此，它们是许多现代仿生学项目在学术界的灵感来源，气动驱动器经常作为人造肌肉纤维实现弯曲和延伸。
Otte和他的同事选择了模块化设计，该设计基于一组统一的、可堆叠的关节模块，每个模块具有三个自由度（DoF）。当前的设计最多具有这些模块中的十个，但是据报道，使用功能更强大的电机可以使机器人的长度增加一倍。
行李箱的每个部分都装有几个电动机驱动齿轮，这些电动机可同时使模块在两个轴上倾斜多达40°。除了弯曲之外，机器人的躯干还能够加长和缩短–就像真实的东西一样。不幸的是，计算机器人执行器执行复杂操作的逆运动学并不是一件容易的事，对于这么多的自由度来说更是如此。这就是人工智能的用武之地。
机械臂的可堆叠关节
刺激神经网络进行导航
该团队使用所谓的尖刺神经网络（SNN）来控制机器人，这是一种紧密模仿自然大脑过程的人工神经网络。除了合并神经元和突触状态外，SNN在模型中还包括了时间概念。通过观察一组训练运动，SNN能够将电机运动映射到相应的机器人姿态，从而使团队能够“展开”模型，以近毫米的精度进行目标驱动的导航。
研究人员写道：“我们不仅证明可以用基本的3D打印设备构造低成本的类似躯干的机械臂，而且还展示了如何使用最新的循环峰值神经网络体系结构来控制它们。”
就未来的研究而言，该团队已经表示有可能将基于雷达的距离传感器并入以实现防撞功能，从而使该设备能够与人类协同工作。另一种方法是将工作转变成类似蛇的机器人，而不是固定的手臂，从而可以“四处寻找”进行搜索和营救行动。
上一篇：3D打印生物反应器育器官