來自蒂賓根大學和格拉茨科技大學的一組研究人員用3D打印了能夠模仿大象象鼻運動的機械臂。FDM打印的機器人在尖端配備了抓爪，可以使用機器學習技術來漫游并適應新任務，例如撿起大理石并將它們放在講臺上。作為一種低成本的概念驗證開發(fā)，該設計最終可以繼續(xù)用于工業(yè)生產(chǎn)線上，在工業(yè)生產(chǎn)線上它可以執(zhí)行各種靈活的操作，例如運輸汽車零件或組裝電子設備。

該研究的合著者塞巴斯蒂安·奧特（Sebastian Otte）博士對《新科學家》說：“我們的夢想是，我們可以在持續(xù)學習的環(huán)境中做到這一點，在這種學習環(huán)境中，機器人會在沒有任何知識的情況下啟動，然后嘗試達到目標這樣就產(chǎn)生了自己的學習示例?！?/span>

機器人學習如何撿起和放置大理石。圖片來自蒂賓根大學。

工業(yè)5.0：象鼻

象鼻是進化史上最好的作品之一。它們具有相等的部分，既靈活又結實，并為大象提供了在動物界不常見的靈巧程度。因此，它們是學術界許多現(xiàn)代仿生項目的靈感來源，氣動執(zhí)行器通常充當人造肌肉纖維以實現(xiàn)彎曲和伸展。

Otte和他的同事選擇了模塊化設計，該設計基于一組統(tǒng)一的，可堆疊的關節(jié)模塊，每個模塊具有三個自由度（DoF）。當前的設計最多具有這些模塊中的十個，但是據(jù)報道，使用功能更強大的電機可以使機器人的長度增加一倍。每個部分都裝有幾個電動機驅動齒輪，這些電動機可同時使模塊在兩個軸上傾斜多達40°。除了彎曲之外，機器人的軀干還能夠加長和縮短–就像真實的東西一樣。不幸的是，計算機器人執(zhí)行器執(zhí)行復雜操作的逆運動學并不是一件容易的事，對于這么多的自由度來說更是如此。這就是人工智能的用武之地。

機械臂的可堆疊關節(jié)。圖片來自蒂賓根大學。

刺激神經(jīng)網(wǎng)絡進行導航

該團隊使用所謂的尖刺神經(jīng)網(wǎng)絡（SNN）來控制機器人，這是一種緊密模仿自然大腦過程的人工神經(jīng)網(wǎng)絡。除了合并神經(jīng)元和突觸狀態(tài)外，SNN在模型中還包括了時間概念。通過觀察一組訓練運動，SNN能夠將電機運動映射到相應的機器人姿態(tài)，從而使團隊能夠“展開”模型，以近毫米的精度進行目標驅動的導航。研究人員寫道：“我們不僅證明可以用基本的3D打印設備構造低成本的類似軀干的機械臂，而且還展示了如何使用最新的循環(huán)峰值神經(jīng)網(wǎng)絡體系結構來控制它們?！?/span>

就未來的研究而言，該團隊已經(jīng)表示有可能將基于雷達的距離傳感器并入以實現(xiàn)防撞功能，從而使該設備能夠與人類協(xié)同工作。另一種方法是將工作轉變成類似蛇的機器人，而不是固定的手臂，從而可以“四處尋找”進行搜索和營救行動。

機器人處于完全屈曲狀態(tài)。圖片來自蒂賓根大學。

低成本機器人技術是如何將3D打印應用于解決抽象問題的主要示例。東京明治大學的一組研究人員最近定制了FDM 3D打印機，以制造出低成本的“多合一”制造機器人。 Functgraph能夠自動打印并連接自定義工具頭，以更改其活動功能，使用戶能夠抓取，旋轉和破壞3D打印對象，從而在單個打印作業(yè)中組裝復雜的機械系統(tǒng)。

在其他地方，中國天津大學的科學家此前已經(jīng)3D打印了可自定義的機器人，該機器人能夠實時縮放和監(jiān)視工業(yè)設施中的管道。單件式設備具有一系列軟彎曲機制和模塊化抓手，使其能夠靈活地爬升奇形怪狀的基礎設施。

來源：https://www.3ddayin.net/3Ddayinfangan/40240.html