Tradiční robotické ruce obvykle vyžadují přesné informace o okolí a složité programování, aby dokázaly úspěšně uchopit předměty. Naproti tomu lidé dokážou předměty zvedat bez nutnosti přesných údajů o jejich poloze, a to zejména díky přirozené poddajnosti našich rukou.
Laboratoř CREATE na EPFL (École Polytechnique Fédérale de Lausanne) se inspirovala touto lidskou schopností a vyvinula ruku ADAPT—robotickou ruku, která místo složitých algoritmů využívá poddajné materiály k dosažení obratné manipulace.
„Jako lidé nepotřebujeme příliš mnoho vnějších informací k uchopení předmětu a domníváme se, že je to díky poddajným, tedy měkkým, interakcím, které probíhají na rozhraní mezi předmětem a lidskou rukou,“ vysvětluje Kai Junge, doktorand na Fakultě inženýrství v laboratoři Computational Robot Design & Fabrication (CREATE), kterou vede profesorka Josie Hughes.
Konstrukce ruky ADAPT je pozoruhodně efektivní. Zatímco tradiční robotické ruce by vyžadovaly motor pro každý kloub, ruka ADAPT používá pouze 12 motorů umístěných v zápěstí k ovládání svých 20 kloubů. Zbytek mechanického ovládání zajišťují pružiny, jejichž tuhost lze nastavovat, a silikonová „kůže“, kterou lze přidávat nebo odebírat. Tato strategicky rozložená poddajnost umožňuje ruce přizpůsobit se různým předmětům bez dalšího programování.
Při testování dosáhla ruka 93% úspěšnosti při uchopování 24 různých předmětů, od malých šroubů po banány, přičemž její pohyby napodobovaly lidské vzorce uchopování se 68% podobností. Výzkumníci tuto robustnost ověřili více než 300 experimenty, v nichž porovnávali poddajnou ruku s její tuhou verzí.
Tým EPFL nyní na tento úspěch navazuje integrací prvků zpětnovazebního řízení, včetně tlakových senzorů v silikonové kůži a umělé inteligence. „Lepší pochopení výhod poddajných robotů by mohlo výrazně zlepšit integraci robotických systémů do vysoce nepředvídatelných prostředí nebo do prostředí navržených pro lidi,“ shrnuje Junge.
Tento průlom, publikovaný v časopise Nature Communications Engineering, ukazuje, jak biomimetická poddajnost může umožnit intuitivnější a přizpůsobivější robotickou manipulaci bez spoléhání na složité programování—a potenciálně změnit způsob, jakým roboti interagují s lidským prostředím.