TU DELFT工程师开发具有自我感知的3D打印软机器人

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TU DELFT工程师开发自我感知的3D打印软机器人

来自荷兰代尔夫特理工大学(TU Delft)的研究人员创造了多色3D打印传感器,使软机器人具有自我意识和适应性。

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执行器和颜色传感器。图片由TU Delft提供

作为该研究的第一作者Rob Scharff,软机器人可以同时弯曲,拉伸和扭曲,使现有的传感器不合适。通过灵活的嵌入式3D打印传感方法,可以检测各种变形,增加机器人与物体之间的相互作用。 “这些是与人类或脆弱物体密切互动的机器人的重要特征,例如护理机器人或处理各种尺寸水果和蔬菜的夹子,”Scharff评论道。 “因为这里的相互作用很难预测,机器人需要能够感知手指和身体的位置。”

3D打印软机器人

软机器人由高度灵活的材料制成,可以执行类似于生物的自然运动。目前,NASA正在使用3D打印硅胶模具执行器来构建专为太空探索而设计的软机器人。其他应用也已在医学和动物学中进行了研究。

TU Delft研究人员实施了Stratasys PolyJet 3D打印和Agilus Black,VeroCyan和VeroMagenta材料,以创建弯曲的执行器,保持空气在顶部具有可扩展的波纹管形状。根据Scharff的说法,“给气室充气将使顶部的波纹管膨胀,而底部将保持相同的长度,从而产生弯曲运动。”

为了提高“感应”能力,Scharff补充说:“我们在这些顶部波纹管中打印彩色图案,并在执行器不可延伸的底部用颜色传感器观察这些颜色模式,当执行器充气时从传感器开始。我们使用这种颜色变化和强度变化来预测表演者的形状。“

坚固的抓手

传感器使用前馈神经网络(FNN)进行操作。在FNN内收集的1000个传感器值样本对应于致动器的形状。致动器形状在由摄像机跟踪的不可延伸层上具有六个标记表示。网络输入是4个颜色传感器的读数,有4个通道(红色,绿色,蓝色,白色)。

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3D打印执行器和颜色传感器。图片由TU Delft提供

“我们的方法能够预测每个标记的位置,通常在0.025到0.075毫米之间,”Scharff补充道。 “与软机器人中的现有传感器不同,我们能够测量物体周围固定装置的确切形状。因此,这项工作是朝着能够用软机器人移动和抓取物体迈出的一大步。“/p>

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来自荷兰代尔夫特理工大学(TU Delft)的研究人员创造了多色3D打印传感器,使软机器人具有自我意识和适应性。

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执行器和颜色传感器。图片由TU Delft提供

作为该研究的第一作者Rob Scharff,软机器人可以同时弯曲,拉伸和扭曲,使现有的传感器不合适。通过灵活的嵌入式3D打印传感方法,可以检测各种变形,增加机器人与物体之间的相互作用。 “这些是与人类或脆弱物体密切互动的机器人的重要特征,例如护理机器人或处理各种尺寸水果和蔬菜的夹子,”Scharff评论道。 “因为这里的相互作用很难预测,机器人需要能够感知手指和身体的位置。”

3D打印软机器人

软机器人由高度灵活的材料制成,可以执行类似于生物的自然运动。目前,NASA正在使用3D打印硅胶模具执行器来构建专为太空探索而设计的软机器人。其他应用也已在医学和动物学中进行了研究。

TU Delft研究人员实施了Stratasys PolyJet 3D打印和Agilus Black,VeroCyan和VeroMagenta材料,以创建弯曲的执行器,保持空气在顶部具有可扩展的波纹管形状。根据Scharff的说法,“给气室充气将使顶部的波纹管膨胀,而底部将保持相同的长度,从而产生弯曲运动。”

为了提高“感应”能力,Scharff补充说:“我们在这些顶部波纹管中打印彩色图案,并在执行器不可延伸的底部用颜色传感器观察这些颜色模式,当执行器充气时从传感器开始。我们使用这种颜色变化和强度变化来预测表演者的形状。“

坚固的抓手

传感器使用前馈神经网络(FNN)进行操作。在FNN内收集的1000个传感器值样本对应于致动器的形状。致动器形状在由摄像机跟踪的不可延伸层上具有六个标记表示。网络输入是4个颜色传感器的读数,有4个通道(红色,绿色,蓝色,白色)。

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3D打印执行器和颜色传感器。图片由TU Delft提供

“我们的方法能够预测每个标记的位置,通常在0.025到0.075毫米之间,”Scharff补充道。 “与软机器人中的现有传感器不同,我们能够测量物体周围固定装置的确切形状。因此,这项工作是朝着能够用软机器人移动和抓取物体迈出的一大步。“/p>

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TU DELFT工程师开发自我感知的3D打印软机器人

来自荷兰代尔夫特理工大学(TU Delft)的研究人员创造了多色3D打印传感器,使软机器人具有自我意识和适应性。

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执行器和颜色传感器。图片由TU Delft提供

作为该研究的第一作者Rob Scharff,软机器人可以同时弯曲,拉伸和扭曲,使现有的传感器不合适。通过灵活的嵌入式3D打印传感方法,可以检测各种变形,增加机器人与物体之间的相互作用。 “这些是与人类或脆弱物体密切互动的机器人的重要特征,例如护理机器人或处理各种尺寸水果和蔬菜的夹子,”Scharff评论道。 “因为这里的相互作用很难预测,机器人需要能够感知手指和身体的位置。”

3D打印软机器人

软机器人由高度灵活的材料制成,可以执行类似于生物的自然运动。目前,NASA正在使用3D打印硅胶模具执行器来构建专为太空探索而设计的软机器人。其他应用也已在医学和动物学中进行了研究。

TU Delft研究人员实施了Stratasys PolyJet 3D打印和Agilus Black,VeroCyan和VeroMagenta材料,以创建弯曲的执行器,保持空气在顶部具有可扩展的波纹管形状。根据Scharff的说法,“给气室充气将使顶部的波纹管膨胀,而底部将保持相同的长度,从而产生弯曲运动。”

为了提高“感应”能力,Scharff补充说:“我们在这些顶部波纹管中打印彩色图案,并在执行器不可延伸的底部用颜色传感器观察这些颜色模式,当执行器充气时从传感器开始。我们使用这种颜色变化和强度变化来预测表演者的形状。“

坚固的抓手

传感器使用前馈神经网络(FNN)进行操作。在FNN内收集的1000个传感器值样本对应于致动器的形状。致动器形状在由摄像机跟踪的不可延伸层上具有六个标记表示。网络输入是4个颜色传感器的读数,有4个通道(红色,绿色,蓝色,白色)。

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3D打印执行器和颜色传感器。图片由TU Delft提供

“我们的方法能够预测每个标记的位置,通常在0.025到0.075毫米之间,”Scharff补充道。 “与软机器人中的现有传感器不同,我们能够测量物体周围固定装置的确切形状。因此,这项工作是朝着能够用软机器人移动和抓取物体迈出的一大步。“/p>

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执行器和颜色传感器。图片由TU Delft提供

作为该研究的第一作者Rob Scharff,软机器人可以同时弯曲,拉伸和扭曲,使现有的传感器不合适。通过灵活的嵌入式3D打印传感方法,可以检测各种变形,增加机器人与物体之间的相互作用。 “这些是与人类或脆弱物体密切互动的机器人的重要特征,例如护理机器人或处理各种尺寸水果和蔬菜的夹子,”Scharff评论道。 “因为这里的相互作用很难预测,机器人需要能够感知手指和身体的位置。”

3D打印软机器人

软机器人由高度灵活的材料制成,可以执行类似于生物的自然运动。目前,NASA正在使用3D打印硅胶模具执行器来构建专为太空探索而设计的软机器人。其他应用也已在医学和动物学中进行了研究。

TU Delft研究人员实施了Stratasys PolyJet 3D打印和Agilus Black,VeroCyan和VeroMagenta材料,以创建弯曲的执行器,保持空气在顶部具有可扩展的波纹管形状。根据Scharff的说法,“给气室充气将使顶部的波纹管膨胀,而底部将保持相同的长度,从而产生弯曲运动。”

为了提高“感应”能力,Scharff补充说:“我们在这些顶部波纹管中打印彩色图案,并在执行器不可延伸的底部用颜色传感器观察这些颜色模式,当执行器充气时从传感器开始。我们使用这种颜色变化和强度变化来预测表演者的形状。“

坚固的抓手

传感器使用前馈神经网络(FNN)进行操作。在FNN内收集的1000个传感器值样本对应于致动器的形状。致动器形状在由摄像机跟踪的不可延伸层上具有六个标记表示。网络输入是4个颜色传感器的读数,有4个通道(红色,绿色,蓝色,白色)。

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3D打印执行器和颜色传感器。图片由TU Delft提供

“我们的方法能够预测每个标记的位置,通常在0.025到0.075毫米之间,”Scharff补充道。 “与软机器人中的现有传感器不同,我们能够测量物体周围固定装置的确切形状。因此,这项工作是朝着能够用软机器人移动和抓取物体迈出的一大步。“/p>

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来自荷兰代尔夫特理工大学(TU Delft)的研究人员创造了多色3D打印传感器,使软机器人具有自我意识和适应性。

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执行器和颜色传感器。图片由TU Delft提供

作为该研究的第一作者Rob Scharff,软机器人可以同时弯曲,拉伸和扭曲,使现有的传感器不合适。通过灵活的嵌入式3D打印传感方法,可以检测各种变形,增加机器人与物体之间的相互作用。 “这些是与人类或脆弱物体密切互动的机器人的重要特征,例如护理机器人或处理各种尺寸水果和蔬菜的夹子,”Scharff评论道。 “因为这里的相互作用很难预测,机器人需要能够感知手指和身体的位置。”

3D打印软机器人

软机器人由高度灵活的材料制成,可以执行类似于生物的自然运动。目前,NASA正在使用3D打印硅胶模具执行器来构建专为太空探索而设计的软机器人。其他应用也已在医学和动物学中进行了研究。

TU Delft研究人员实施了Stratasys PolyJet 3D打印和Agilus Black,VeroCyan和VeroMagenta材料,以创建弯曲的执行器,保持空气在顶部具有可扩展的波纹管形状。根据Scharff的说法,“给气室充气将使顶部的波纹管膨胀,而底部将保持相同的长度,从而产生弯曲运动。”

为了提高“感应”能力,Scharff补充说:“我们在这些顶部波纹管中打印彩色图案,并在执行器不可延伸的底部用颜色传感器观察这些颜色模式,当执行器充气时从传感器开始。我们使用这种颜色变化和强度变化来预测表演者的形状。“

坚固的抓手

传感器使用前馈神经网络(FNN)进行操作。在FNN内收集的1000个传感器值样本对应于致动器的形状。致动器形状在由摄像机跟踪的不可延伸层上具有六个标记表示。网络输入是4个颜色传感器的读数,有4个通道(红色,绿色,蓝色,白色)。

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3D打印执行器和颜色传感器。图片由TU Delft提供

“我们的方法能够预测每个标记的位置,通常在0.025到0.075毫米之间,”Scharff补充道。 “与软机器人中的现有传感器不同,我们能够测量物体周围固定装置的确切形状。因此,这项工作是朝着能够用软机器人移动和抓取物体迈出的一大步。“/p>