Представленный подход работает на двух уровнях. На первом уровне присоски связывают всасывающий поток с локальной жидкостной схемой, что позволяет роботам достигать низкоуровневого интеллекта, аналогичного осьминогу. Это включает в себя:
- осторожный захват хрупких объектов,
- адаптивное скручивание,
- инкапсуляцию объектов с неизвестной геометрией.
На втором уровне, расшифровывая реакцию давления в присоске, роботы могут достичь мультимодального восприятия высокого уровня. Это включает:
- обнаружение контакта,
- классификацию окружающей среды и шероховатости поверхности,
- прогнозирование интерактивного усилия вытягивания.
Как и у осьминогов, значительная часть вычислений в этом подходе выполняется на низком уровне — в локальных жидкостных схемах. Минимальная информация передается на более высокий уровень для принятия решений. Эта иерархическая структура снижает вычислительные требования и позволяет легко интегрировать интеллектуальные функции в мягких роботах с жидкостным приводом.
Разработанный интеллект всасывания может быть использован для различных задач, таких как:
- обработка промышленных объектов,
- роботизированное производство,
- сбор урожая,
- интервенционное здравоохранение.
Источник: https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.adr4264
Если вам понравился материал, кликните значок - вы поможете нам узнать, каким статьям и новостям следует отдавать предпочтение. Если вы хотите обсудить материал - не стесняйтесь оставлять свои комментарии : возможно, они будут полезны другим нашим читателям!
