I ett betydande framsteg för robotmanipulation har forskare vid EPFL:s Computational Robot Design & Fabrication (CREATE) Lab utvecklat en robotarm som kan greppa föremål med anmärkningsvärt mänskliga rörelser, vilka uppstår spontant ur dess konstruktion snarare än genom komplex programmering.
ADAPT-hand (Adaptive Dexterous Anthropomorphic Programmable sTiffness) använder en strategisk fördelning av följsamma material – främst silikonstrips lindade runt en mekanisk struktur och fjäderbelastade leder – för att skapa det forskarna kallar "självorganiserade" grepp. Till skillnad från traditionella robotarmar som kräver exakt information om ett föremåls position och egenskaper, kan ADAPT-hand anpassa sig till olika objekt med minimalt input.
"Som människor behöver vi egentligen inte så mycket extern information för att greppa ett föremål, och vi tror att det beror på de följsamma – eller mjuka – interaktionerna som sker i gränssnittet mellan ett objekt och en mänsklig hand," förklarar Kai Junge, doktorand under professor Josie Hughes vid CREATE Lab.
Handens design är anmärkningsvärt effektiv och använder endast 12 motorer placerade i handleden för att styra dess 20 leder. Den återstående mekaniska kontrollen kommer från fjädrar som kan justeras för styvhet samt från den silikonhud som kan läggas till eller tas bort. Vid tester lyckades ADAPT-hand plocka upp 24 olika objekt med en framgångsfrekvens på 93 procent, och rörelserna imiterade naturligt mänskligt grepp med 68 procents likhet.
Det som gör denna utveckling särskilt anmärkningsvärd är handens programmeringsenkelhet. Den rör sig genom endast fyra generella vägpunkter för att lyfta ett objekt, och ytterligare anpassningar sker automatiskt utan extra programmering – något robotforskare kallar "open loop"-styrning. Detta gör att handen kan anpassa sitt grepp till allt från en ensam bult till en banan utan omprogrammering.
EPFL-teamet bygger nu vidare på denna grund genom att integrera slutna styrsystem, inklusive trycksensorer i silikonhuden och artificiell intelligens. Detta tillvägagångssätt kan leda till robotar som kombinerar följsamhetens anpassningsförmåga med exakt kontroll, vilket potentiellt kan revolutionera hur robotar interagerar med oförutsägbara miljöer eller utrymmen designade för människor.